高性能计算gpu 第2页

技术硬核：突出FP8、3倍速度、90%成本暴降等技术参数，强化可信度

DeepSeek近期开源项目详细分析1.FlashMLA：大模型推理效率革命技术特点：首个开源项目FlashMLA是针对英伟达Hopper架构GPU（如H800）优化的高效多头潜在注意力（MLA）解码内核

guzhoumingyue·2025-02-26 20:45

全面分析 DeepSeek 的新开源 FlashMLA

导言著名的人工智能公司DeepSeek最近开源了FlashMLA，这是一款针对HopperGPU上的多头潜意识（MLA）进行了优化的高性能解码内核。

X.Cristiano·2025-02-26 19:34

云原生周刊：云原生和 AI

FlashMLA是专为NVIDIAHopper架构GPU（如H100、H800）优化的高效多头潜在注意力（MLA）解码内核，旨在提升大模型推理性能，特别是针对可变长度序列进行了优化。

·2025-02-26 19:58

DeepSeep开源周，第三天：DeepGEMM是啥？

DeepGEMM通过算法优化、硬件指令集加速和并行计算技术，显著提升计算速度，适用于GPU、CPU等硬件平台。对开发者的用处性能提升优化计算密集型任务（如LLM训练/推理），降低延迟，提升吞吐量。

程序员差不多先生·2025-02-26 19:33

DeepSeek 开源周：DeepEP 项目详解，GPU 压榨计划启动！

这个旨在优化GPU性能的工具一经发布便迅速获得了广泛的关注和赞誉，短短两小时内就斩获了超过1000个Star。本文将详细介绍DeepEP的功能、应用场景以及如何使用它来提升AI训练和推理的效率。

东方佑·2025-02-26 18:29

在Intel GPU上使用IPEX-LLM进行本地BGE嵌入

Intel的IPEX-LLM是一种专门为IntelCPU和GPU优化的PyTorch库，能够在包括本地PC上的集成显卡和独立显卡（如Arc、Flex和Max）在内的Intel硬件上以极低的延迟运行大型语言模型

shuoac·2025-02-26 16:16

【无标题】

日常开发stream流示例基础对象代码块@Data@ToStringpublicclassPerson{privateStringname;privateStringcity;publicPerson(

fan510988896·2025-02-26 15:38

下载cuda11.2+cudnn8.1+tensorflow-gpu2.5

安装cuda11.2和cudnn8.1要注意自己的版本，目前tensorflow-gpu2.5或最高版本tensorflow-gpu2.6只支持cuda11.2和cudnn8.1。

听微雨·2025-02-26 14:03

云平台结合DeepSeek的AI模型优化实践：技术突破与应用革新

**弹性算力调度体系**-**动态资源分配**：基于Kubernetes的智能调度器实现GPU资源的细粒

荣华富贵8·2025-02-26 13:23

DL之IDE：深度学习环境安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程)

DL之IDE：深度学习环境安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程)导读本人在Win10下安装深度学习框架Tensorflow

一个处女座的程序猿·2025-02-26 11:43

【TVM教程】为 NVIDIA GPU 自动调度神经网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

HyperAI超神经·2025-02-26 09:57

WebGPU与Web框架集成

目录React集成Vue集成Angular集成Svelte集成React集成将WebGPU与React集成，可以让您在React应用中利用现代Web图形和计算API来创建高性能的3D图形和计算任务。

天涯学馆·2025-02-26 08:13

星河飞雪网络安全学习笔记-安全见闻1-3

安全见闻-了解安全知识编程语言日常编程语言C语言：一种通用的、面向过程的编程语言，广泛运用于系统软件呵呵嵌入式开发C++：面向对象的编程语言，常用于游戏开发、高性能计算等领域Java：一种广泛使用的面向对象编程语言

芝士布偶·2025-02-26 05:24

【python】flash-attn安装

这个命令：确保使用正确的CUDA12.6工具链设置必要的CUDA环境变量包含了常见的GPU架构支持利用你的128核心进行并行编译#清理之前的安装proxychains4pipuninstall-yflash-attn

x66ccff·2025-02-26 03:43

GLake：优化GPU内存管理与IO传输的开源项目

GLake：突破GPU内存和IO瓶颈的利器在人工智能快速发展的今天，大模型训练和推理正面临着严峻的挑战。

2401_87458718·2025-02-26 02:35

llama-cpp-python本地部署并使用gpu版本

使用带编译的命令安装llama库#首选GGML_CUDA后续LLAMA_CUBLAS将删除CMAKE_ARGS="-DGGML_CUDA=on"FORCE_CMAKE=1pipinstallllama-cpp-python--no-cache-dirCMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on"FORCE_CMAKE=1pipinstallllama-cpp-python--no-c

i__chen·2025-02-26 02:03

Vulkan：Vulkan物理模拟与碰撞检测技术教程_2024-07-20_15-47-39.Tex

它由KhronosGroup开发，旨在提供高性能的图形渲染和计算能力，同时减少CPU的开销，提高GPU的利用率。

chenjj4003·2025-02-26 01:58

Anaconda 2025 最新版安装与Python环境配置指南（附官方下载链接）

一、软件定位与核心功能Anaconda2025是Python/R数据科学集成开发平台，预装1500+科学计算库，新增AI模型可视化调试、多环境GPU加速等特性。

waicsdn_haha·2025-02-26 00:22

梯度累加（结合DDP）梯度检查点

通常，较大的批量可以提高训练的稳定性和效率，但受限于GPU或TPU的内存，无法一次性加载大批量数据。梯度累积通过多次前向传播和反向传播累积梯度，然后一次性更新模型参数，从而模拟大批量训练的效果。

糖葫芦君·2025-02-25 23:16

突破性能极限：DeepSeek开源FlashMLA解码内核技术解析

Shockang·2025-02-25 22:09

PaddleOCR环境搭建(记录)

需nvidia下载zlib包即C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v1

江木27·2025-02-25 21:04

探秘 DeepSeek 硬件适配：GPU/TPU/NPU 异构计算原理剖析

DeepSeek作为前沿且极具创新性的技术框架，在与GPU、TPU、NPU等异构硬件的融合适配方面展现出卓越特性。

FinkGO小码·2025-02-25 18:11

如何确保数据结构的缓存行对齐？

确保数据结构的缓存行对齐是优化性能的重要手段，尤其是在高性能计算和多线程环境中。以下是一些确保缓存行对齐的方法和技巧：编译器指令大多数现代编译器提供了指令或属性，用于指定数据结构的对齐方式。

·2025-02-25 12:34

Flutter-Android编译报错与解决方案汇总

because“”isnull解决方案：IsolvedthisproblembyupgradingAndroidGradlePlugintoversion8.3.1.YoucanuseTools->AGPUpgradeAssistanttoupgradeAndroidGr

ShawnRacine·2025-02-25 09:35

A100核心加速：高效计算方案解析

内容概要在人工智能与高性能计算领域，A100核心加速技术通过多维度的架构创新，重新定义了算力效率的边界。

智能计算研究中心·2025-02-25 03:25

部署 Llama 3.1 405B：分步指南,深入研究 Llama 最新模型 Llama 3.1 4050 亿参数模型的部署。这个强大的模型需要大量的 VRAM，特别是 4 位量化版本需要 231 G

但是，经过一些优化，我们可以使用8x4090GPU在192GB上运行它。最好的部分？我们只需要运行三个终端命令即可完成所有设置。

知识大胖·2025-02-25 02:47

Python的PyTorch+CNN深度学习技术在人脸识别项目中的应用

硬件加速：GPU、TPU等加速计算，提升实

mosquito_lover1·2025-02-25 01:07

使用 DeepSeek 和 Streamlit 构建 AI 驱动的 SQL 查询应用程序

知识大胖·2025-02-25 01:06

性能巅峰对决：Rust vs C++ —— 速度、安全与权衡的艺术

在高性能计算的世界里，Rust与C++无疑是两位顶尖选手，它们各自拥有独特的魅力和强大的性能表现。

web_15534274656·2025-02-24 20:33

安全见闻笔记

C++：在C语言基础上发展而来，支持面向对象编程，常用于游戏开发、高性能计算等领域。Java：一种广泛使用的面向对象编程语言，具有跨平台性，应用于企业级应用开发等。

freesec·2025-02-24 20:33

[15] 使用Opencv_CUDA 模块实现基本计算机视觉程序

使用Opencv_CUDA模块实现基本计算机视觉程序CUDA提供了出色的接口，发挥GPU的并行计算能力来加速复杂的计算应用程序利用CUDA和Opencv的功能实现计算机视觉应用1.对图像的算术和逻辑运算两个图像相加

明月醉窗台·2025-02-24 18:51

显卡3050ti等安培架构的GPU安装paddlepaddle

3050ti等安培架构的GPU安装paddlepaddle官网原话如果您使用的是安培架构的GPU，推荐使用CUDA11.2如果您使用的是非安培架构的GPU，推荐使用CUDA10.2，性能更优其他配套确定软件版本后

社会闲散人员中的代码爱好者·2025-02-24 14:49

什么是Grok-3？技术特点，场景，潜在问题与挑战

Grok-3的技术特点与优势1.超大算力与训练规模算力投入：Grok-3使用了20万块英伟达H100GPU，分两个阶段训练（第一阶段10万GPU训练144天，第二阶段20万GPU训练92天），总计算量是前代

AndrewHZ·2025-02-24 13:46

简单介绍 NVIDIA推出的图形处理单元（GPU）架构“安培架构“

概念"安培架构"（AmpereArchitecture）是NVIDIA推出的一款图形处理单元（GPU）架构，它是继图灵架构之后的下一代产品。

神仙约架·2025-02-24 13:13

ChatTTS-ui模型概述、安装及使用方法说明

的安装与配置1.安装Python和Git环境2.下载ChatTTS-ui源码3.创建并激活虚拟环境4.安装依赖5.启动应用四、ChatTTS-ui的高级功能1.API调用2.音色自定义3.细粒度控制4.GPU

醉心编码·2025-02-24 12:38

Ollama 部署指南（Windows）

Ollama现在作为本机Windows应用程序运行，包括NVIDIA和AMDRadeonGPU支持。

圣心·2025-02-24 11:27

适用于呼叫中心质检的离线ASR模型

支持GPU/CPU部署，提供Python和C++接口。部署

狂爱代码的码农·2025-02-24 08:07

GPU与FPGA加速：硬件赋能AI应用

GPU与FPGA加速：硬件赋能AI应用1.背景介绍1.1人工智能的兴起人工智能(AI)在过去几年中经历了爆炸式增长,成为推动科技创新的核心动力。

AI天才研究院·2025-02-24 01:20

（14）FPGA与GPU区别

（14）FPGA与GPU区别1文章目录1）文章目录2）FPGA入门与提升课程介绍3）FPGA简介4）FPGA与GPU区别5）技术交流6）参考资料2FPGA入门与提升课程介绍1）FPGA入门与提升文章目的是为了让想学

宁静致远dream·2025-02-24 01:18

GPU和FPGA的区别

GPU（GraphicsProcessingUnit，图形处理器）和FPGA（Field-ProgrammableGateArray，现场可编程门阵列）不是同一种硬件。

Florence23·2025-02-24 00:44

在 GPU 上实现全规模文件系统加速

摘要现代高性能计算和人工智能计算解决方案经常使用GPU作为其主要计算能力来源。这就为GPU应用程序的存储操作造成了严重的不平衡，因为每一个此类存储操作都必须向CPU发出信号并由CPU处理。

·2025-02-23 16:04

前端面试题（超全！）

（2）那么就拿html和css来说，是靠GUI来渲染的，那么如果要避免回流重绘，需要靠GPU进程完成，这样性能会好。（3）js是靠渲染进程的渲

技术猿禁·2025-02-23 15:06

Xmodel-VLM: A Simple Baseline for Multimodal Vision Language Model

它是为在消费级GPU服务器上高效部署而设计的。我们的工作直接面对一个关键的行业

UnknownBody·2025-02-23 14:58

NVIDIA-vGPU介绍和下载地址以及安装流程

这里以NVIDIA-Linux-x86_64-470.63-vgpu-kvm.run文件进行介绍和下载安装NVIDIA-Linux-x86_64-470.63-vgpu-kvm介绍NVIDIA-Linux-x86

萌萌哒240·2025-02-23 13:56

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目录引言性能跃升：AI手机的强劲根基（一）CPU性能革命（二）GPU图形进化（三）NPU智能核心AI体验革新：多维度的智能进化（一）个性化多模态AI助手（二）影像体验的AI重塑（三）游戏体验的AI赋能生态合作与未来展望引言在当今科技飞速发展的时代

倔强的小石头_·2025-02-23 12:44

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NVIDIAA100SXM4与PCIe版本深度对比：架构、性能与场景解析作为NVIDIAAmpere架构的旗舰级数据中心GPU，A100系列凭借强大的计算能力和显存带宽，已成为人工智能训练、高性能计算（

ASI人工智能·2025-02-23 09:55

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菜鸟养成_记·2025-02-23 08:16

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NVIDIA不仅仅是“游戏显卡”的代名词，它的GPU和AI计算平台已经广泛应用于人工智能（AI）、自动驾驶、医疗影像、工业自动化、智能家居等领域。那么，NVIDIA的芯片有哪些分类？它们分别用在哪里？

嵌入式Jerry·2025-02-23 06:31

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系列模型部署所需的最低硬件配置如下‌：‌DeepSeek-R1-1.5B‌‌CPU‌：最低4核（推荐多核处理器）‌内存‌：8GB+‌硬盘‌：3GB+存储空间（模型文件约1.5-2GB）‌显卡‌：非必需（纯CPU推理），若GPU

Sophie'sCookingLab·2025-02-23 05:21

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好运连连女士·2025-02-22 20:12

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