高性能计算gpu

记录一次RTX—A6000显卡，VMware horzion VGPU 实施。

1、前几天有个代理商客户要用6000做VGPU，一开始以为是要用RTX6000，最后确定为RTXA6000，这个显卡比较新，我也没做过这个显卡的VGPU实施，但是看NVIDIA上，这个显卡是支持VGPU
fuxiaoland·2024-01-28 02:25

龙芯，启动！

桥片内部集成GPU，支持VGA、HDMI显示输出。板卡提供3个PCIE插槽，可支持独立显卡、网卡等主流PCIE设备。板卡有M.2KEYM和M.2KEYE两种接口，支持PCIe3.
阳排·2024-01-28 00:47

使用mergekit 合并大型语言模型

而且这种组合的方法可以不需要GPU来完成。在本文中我们将介绍各种合并算法，研究如何实现它们，并深入研究它们的工作原理。还将使用mergekit工
deephub·2024-01-28 00:06

小土堆pytorch学习笔记005 | 完结，✿✿ヽ(°▽°)ノ✿

：（6）使用GPU训练7、完整模型验证（1）代码（2）运行结果1、损失函数与反向传播①计算实际输出和目标之间
柠檬不萌只是酸i·2024-01-28 00:22

第十届CCF大数据与计算智能大赛总决赛暨颁奖典礼在苏州吴江顺利举办

24日-25日，中国计算机学会（CCF）主办、苏州市吴江区人民政府支持，苏州市吴江区工信局、吴江区东太湖度假区管理办公室、苏州市吴江区科技局、CCF大数据专家委员会、CCF自然语言处理专业委员会、CCF高性能计算专业委员会
DataFountain数据科学·2024-01-27 22:22

独家解读 | 滴滴机器学习平台架构演进之路

所谓大同是指大家所要处理的问题都相似，技术架构和选型也差不太多，比如都会使用GPU集群、采用Spark或K8s平台等。
csdn产品小助手·2024-01-27 19:18

洛谷 P2985 [USACO10FEB] Chocolate Eating S

代码#include#definedebugputs("Y")#defineinf0x3f3f
欧耶2023·2024-01-27 19:27

linux内核radeon gpu源码解析

1.什么是radeon简介Radeon（中文名称称为镭龙™）是一个英文产品的商标。Radeon是AMD公司出品的显示芯片的一种系列。俗称A卡。全称一般写作：AMDRadeonHDxxxx，例如台式机显卡型号：AMDRadeonHD6450。HD7000系列以后，AMD启用新的AMDRadeonR9/R7xxx命名旗下新的显示芯片。出产型号AMDRadeon系列的台式机显卡有：AMDRadeonRX
人间正道是沧桑a·2024-01-27 18:51

c语言学习笔记分享

用计算机语言告诉计算机人类要解决的问题数据类型:新生儿的数量整数身高体重小数统计名字字符数据计算机世界011+2ALU1.0+2.0GPU//浮点(小数)运算不同类型的数据—机器指令不同—最终使用硬件的部件不同基本数据类型
Spcarrydoinb·2024-01-27 17:14

CoreImage翻译

它使用GPU或CPU呈现路径，对核心图形、核心视频和图像I/O框架中的图像数据类型进行操作。CoreImage通过提供一个易于使用的应用程序编程接口(API)来隐藏底层图形处理的细节。
李永开·2024-01-27 17:52

开发手札：unity性能优化（一）

unity性能优化一直是一个综合的问题，涵盖了CPU、内存、GPU、资源、UI、3D等方面，实际上我自己都不敢说懂unity优化，只能结合自己这些年开发的经历来谈一下，算是抛砖引玉，如果有人有更好的优化建议和文章
羊羊2035·2024-01-27 16:06

windows环境下配置tensorflow_gpu版本——无需更改本地的cuda

大家可以在tensorflow学习中，可能会遇到使用tensorflow_gpu版本的安装，但是一般涉及到gpu的安装，就需要配置cuda，这个过程很麻烦且浪费时间，下面给出一个简单的方法配置环境。
筱筱西雨·2024-01-27 14:41

为什么 FPGA 比 CPU 和 GPU 快？

FPGA、GPU与CPU——AI应用的硬件选择现场可编程门阵列(FPGA)为人工智能(AI)应用带来许多优势。图形处理单元(GPU)和传统中央处理单元(CPU)相比如何？
疯狂的泰码君·2024-01-27 14:32

上位机图像处理和嵌入式模块部署（极致成本下的图像处理）

联系信箱：[email protected]】目前，大家都习惯了特定的图像处理方式，要么是windows上位机来处理，要么是armsoc来进行处理，要么是fpga或者是nvidiagpu来对图像进行处理
嵌入式-老费·2024-01-27 09:54

[Raspberry Pi] Raspberry Pi 4配置OpenCV4.6.0和ncnn环境(32-bit operation system)

文章目录前言配置OpenCV4.6.0环境1调整GPUMemory2检查EEPROM3版本确认4安装依赖5下载OpenCV6BuildMake7Make8环境配置9检查10测试11卸载配置ncnn1版本确认
ztmajor·2024-01-27 08:00

win10+tensorflow2.7-gpu安装

1.查看自己显卡的cuda版本在cmd输入：nvidia-smi如果提示没有此命令，说明你要装gpu驱动了2.查看tensorflow2.x与cuda和cudnn版本关系点击这里查看所以我选tensorflow2.7
吴天德少侠·2024-01-27 08:49

tensorflow2.x多gpu训练

以前经常用importtensorflowastfstrategy=tf.distribute.MirroredStrategy()print('Numberofdevices:%d'%strategy.num_replicas_in_sync)withstrategy.scope():#model=#model.compile()最近用这个会报错：INTERNAL:NCCL:unhandleds
吴天德少侠·2024-01-27 08:18

onnx推理python代码

前提pipinstallonnxruntime-gpu代码importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="4"importonnxruntimeasortimportnumpyasnpimportSimpleITKassitkimportmathimporttime
吴天德少侠·2024-01-27 08:18

从“Linux VS Laxcus谁更强”说开去

Laxcus7.0对大规模高性能计算的作用，不亚于当年Windows95和iOS对后来的影响。目前技术团队还在扩招中，欢迎从事操作系统和相关领域研发的朋友联系我们，共同参与时代发展
LAXCUS分布式操作系统·2024-01-27 07:57

GPU无进程但显存占用

在服务器的docker里面使用显卡发现在终端ctrl+c之后，代码会停掉但是GPU资源不会释放。
_cv_·2024-01-27 06:03

黑马程序员-瑞吉外卖-day4

实现账号的启动禁止EmployeeController@PutMappingpublicRupdate(@RequestBodyEmployeeemployee){employeeService.updateById
君子善假于物也·2024-01-27 05:56

CUDA、cudNN版本号,tensorflow对应版本查询

win+Rcmd命令行输入nvidia-smi查询右上角可见CUDAVersion11.6cudNN版本查询：按照路径查询文件：cudnn_version.hC:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit
MayYou-HHH·2024-01-27 04:37

【一次性解决】CUDA和PyTorch的安装与多版本管理的三种方式

一般来说，CUDA将会被用于：PyTorch的GPU版本CUDA的C++开发CUDA的Py
prinTao·2024-01-27 04:19

ubuntu系统环境指定GPU的使用

法1：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2pythontest.py法1中，0,1,2为显卡的编号。可以选择多块或单个显卡法2：importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1,2"步骤一：环境变量设置（好像不是必须的）改变系统变量仅使目标显卡,编辑.bashrc文件，在里面添加系统变量exportCUDA_VISIBLE_DEVICE
计算机视觉-Archer·2024-01-27 01:20

机器学习 | 深入探索Numpy的高性能计算能力

目录初识numpynumpy基本操作数组的基本操作ndarray运算数组间运算矩阵初识numpyNumpy（NumericalPython）是一个开源的Python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。Numpy支持常见的数组和矩阵操作。对于同样的数值计算任务，使用Numpy比直接使用Python要简洁的多。Numpy使用ndarray对象来处理多维数组，该对象是一个快速而灵活的大数据容器。它描
亦世凡华、·2024-01-27 00:12

华为OD机试 - 执行时长(图理解)

华为OD机试-执行时长题目描述：为了充分发挥GPU算力，需要尽可能多的将任务交给GPU执行，现在有一个任务数组，数组元素表示在这1秒内新增的任务个数且每秒都有新增任务，假设GPU最多一次执行n个任务，一次执行耗时
K.Encoding·2024-01-27 00:41

（野火征途 Altera EP4CE10）硬件说明

通过编程，用户可以随时改变它的应用场景，它可以模拟CPU、GPU等硬件的各种并行运算。通过与目标硬件的高速接口互联，FPGA可以完成目标硬件运行效率比较低的部分，从而在系统层面实现加速。
一壶浊酒..·2024-01-26 23:01

2022-12-16

GPU云服务器基于GPU应用的计算服务，适用于视频解码、图形渲染、深度学习、科学计算等应用场景GPU云服务器是基于GPU应用的计算服务。具有实时高速、并行计算、浮点计算能力强等特点。
darkvm美美·2024-01-26 22:12

AI时代每个程序员都应该了解 GPU 基础知识

GPU架构和计算入门大多数程序员对CPU和顺序编程都有深入的了解，因为他们是在为CPU编写代码的过程中长大的，但许多程序员不太熟悉GPU的内部工作原理以及它们如此特别的原因。
xuejianxinokok·2024-01-26 22:32

华为OD机试真题-执行时长-2023年OD统一考试（C卷）

题目描述：为了充分发挥GPU算力，需要尽可能多的将任务交给GPU执行，现在有一个任务数组，数组元素表示在这1秒内新增的任务个数且每秒都有新增任务，假设GPU最多一次执行n个任务，一次执行耗时1秒，在保证
2023面试高手·2024-01-26 22:04

紫光展锐T760_芯片性能介绍_展锐T760安卓核心板定制

展锐T760芯片还具有丰富的多媒体处理功能，GPU采用的是650MHz的ARMMa
智物通讯科技·2024-01-26 21:58

XGBoost系列7——XGBoost的性能优化策略

集群配置2.3参数调整2.4数据并行与模型并行2.5优势与挑战3.内存优化与缓存策略3.1内存管理3.2缓存策略3.3参数调整3.4外部缓存文件3.5缓存失效策略3.6内存剪枝4.利用XGBoost的GPU
theskylife·2024-01-26 21:21

Google的Colaboratory

机械学习需要GPU性能比较好的设备。记得很久以前我用自己的MacBookPro试过TensorFlow1.0的手写数字识别的示例，由于性能问题，就不了了之了。
Jiangyouhua·2024-01-26 18:54

【pytorch】pytorch学习笔记

p8：1.pytorch不是一个完备的语言库，而是一个对于数据的gpu加速库，所以其没有对string的内键支持，即pytorch的基本类型中不包含string。
小白冲鸭·2024-01-26 18:34

【pytorch】pytorch学习笔记（续3）

p41：1.LeakReLU,SELU,softplus2.GPU加速：.to方法p42：不太懂p43：1.visdom，tensorbroadXp44：p45：1.如何检测过拟合？
小白冲鸭·2024-01-26 18:03

lonboard：用于在Jupyter中进行快速、交互式地理空间矢量数据可视化

介绍Lonboard以GeoArrow和GeoParquet等尖端技术为基础，结合基于GPU的地图渲染，旨在通过简单的界面以交互方式可视化大型地理空间数据集。
孝钦显皇后给过版权费了·2024-01-26 17:00

数字孪生系统的难点

2.实时性和高性能计算：实现实时模拟和监测要求高性能计算能力。数字孪
super_Dev_OP·2024-01-26 17:51

3ds Max宣传片怎么提升渲染速度？从硬件升级到云渲染，全面提升你的渲染速度！

以下是一些建议和技巧，帮助你提高3dsMax的渲染速度：1.升级硬件：升级CPU和GPU是提高渲染速度的最直接方法。选择具有强大计算能力的处理器和显卡，可以显著减少渲染时间。增加内存也是有益的。
小白的建模·2024-01-26 17:12

TensorRT-LLM Docker镜像制作

依赖：TensorRT9.1.0.4docker版本23.08步骤：1.宿主机联网，启动容器，容器内也要联网启动镜像的方法：2023-10-2609:07:57dockerrun--gpusall-it
美洲大蠊很顽强·2024-01-26 16:22

Cupy的用处概述

cupy的作用：数组和矩阵都是通过cupy来设定，然后cupy来调用gpu并行计算！
胜负55开·2024-01-26 15:46

展望2024: 中国AI算力能否引爆高性能计算和大模型训练的新革命？

★算力；算法；人工智能；高性能计算；高性能；高互联；生成式人工智能；StableDiffusion；ChatGPT；CoPilot；文本创建；图像生成；代码编写；大语言模型；多模态大模型；预训练；边缘计算
高性能服务器·2024-01-26 15:02

美易平台：美股盘前动态：半导体股领涨，中概股表现各异

其中，英特尔（Intel）的股价上涨了1.6%，英伟达（NVIDIA）上涨了1%，而高性能计算和图形处理器制造商AMD也有近1%的涨幅。这一趋势反映出市场对于半导体行业未来发展的乐观预期。
美易平台·2024-01-26 14:08

如何白嫖GPU---kaggle训练自己的模型

首先需要在kaggle用手机号注册，就可以获得每周30小时的免费GPU啦接下来讲讲，如何将自己本地的文件放入到kaggle上进行训练在Kaggle项目中创建一个新的Notebook或脚本文件（例如，.ipynb
一只发呆的猪·2024-01-26 12:14

LLM-大模型训练-常见错误：RuntimeError: expected scalar type Half but found Float

RuntimeError:expectedscalartypeHalfbutfoundFloat原因一Peft版本不兼容，尝试使用不同版本的Peft原因二1.问题描述  使用GPUV100(32GB)对
u013250861·2024-01-26 11:52

LLM-模型大小：GPU显卡内存大小、模型大小、精度、batch_size关系

对于LLaMa-6b模型来说1、训练时模型本身参数、梯度值、优化器参数值需要的内存大小为：2、每个样本需要的内存大小（）：3、基于第1/2条，对于A100显卡（80GBRAM）来说，batch_size最大可以设置为50
u013250861·2024-01-26 11:22

#GPU|LLM|AIGC#集成显卡与独立显卡|显卡在深度学习中的选择与LLM GPU推荐

区别核心区别：显存，也被称作帧缓存。独立显卡拥有独立显存，而集成显卡通常是没有的，需要占用部分主内存来达到缓存的目的集成显卡：是集成在主板上的，与主处理器共享系统内存。一般会在很多轻便薄型的笔记本与低端的台式电脑上得到广泛的应用性能较低，适合一般办公和基本图形任务。独立显卡：一块独立的图形处理器，有自己的显存，并且不与主处理器共享内存。独立显卡通常性能更强大，适合处理复杂的图形和游戏。在一些专业应
向日葵花籽儿·2024-01-26 11:45

【技术分享】Ubuntu 20.04如何更改用户名

该开发板集成了四核Cortex-A76和四核Cortex-A55CPU，以及G610MP4GPU和6TOPs算力的NPU。
Industio_触觉智能·2024-01-26 11:13

【GPU】深入理解GPU硬件架构及运行机制

深入理解GPU硬件架构及运行机制作者：Tim在路上曾看到有一篇名为《TheevolutionofaGPU:fromgamingtocomputing》的文章。
Hcoco_me·2024-01-26 10:34

Apache Spark

它支持在大规模数据集上进行高性能计算，并且具有内置的分布式数据处理功能。
先------------------·2024-01-26 10:30

面向高性能计算（HPC）的全无损以太网网络

为了适应高性能计算环境严苛的要求，智能无损以太网技术应时而生，其目标是构筑一个能够满足大规模、高密度计
audrey-luo·2024-01-26 09:04
上一页 12 13 14 15 16 17 18 19 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他