高性能计算gpu 第24页

HLS + ffmpeg 实现动态码流视频服务

一、简介如下图，包含三部分，右边一列为边缘节点；中间一列代表数据中心；左边一列是项目为客户提供的一系列web管理工具：具体来说在我们项目中有一堆边缘节点，每个节点上部署一台强大的GPU服务器及N个网络摄像头

老张音视频开发进阶·2024-01-14 15:35

无锡江苏高性能服务器服务商,无锡高防云服务器

无锡高防云服务器内容精选换一换当用户已在ECS服务购买GPU加速型云服务器，并且想在该云服务器上运行应用时，可以通过纳管的方式将该云服务器纳入VR云渲游平台管理。

weixin_39894932·2024-01-14 15:34

字符串（简单）

image.pngpublicbooleanisValid(Strings){Stackstack=newStack();for(charc:s.toCharArray()){if(c=='(')stack.push

蓝色星秋·2024-01-14 14:42

Win10+ GTX1650 +CUDA11.2+python3.7安装openpose1.7 实现openpose python api调用

Win10+GTX1650+CUDA11.2+python3.7安装openpose1.7感谢up主的教程，成功在GPU上运行openpose1.7，故在此也分享一下教程up主黑布林加炸鸡视频教程链接：

heitong_fu·2024-01-14 12:11

03 - Data Processing 数据操作

然而，tensor提供GPU计算和自动求梯度等更多功能，这些使tensor更加适合深度学习。

洛八斗·2024-01-14 12:42

PyTorch常用操作

__version__)#查看gpu是否可用print(torch.cuda.is_available())#查看设备gpu个数print(torch.cuda.device_count(

GarryLau·2024-01-14 12:53

Matlab并行编程之GPU

Matlab并行编程之GPUMatlab提供GPU上计算支持:基础数据类型(gpuArray和对应API),支持GPU计算的内置函数和多个工具包,支持PTX内核对象加载,支持MEX函数使用CUDAC/C

weixin_42849849·2024-01-14 12:13

【C#】用CefSharp.ChromiumWebBrowser做winform开发过程中遇到的一些坑

文章目录使用键盘F5刷新、F12打开控制台浏览器默认下载弹窗禁用GPU配置使用键盘F5刷新、F12打开控制台publicclassCEFKeyBoardHander:IKeyboardHandler{publicboolOnKeyEvent

饺子大魔王12138·2024-01-14 12:39

吐血配置win7+theano+gpu+caffe+matlab+python

首先感谢大神小鱼人fish、hjimce、double-vane，本文主要在这三篇博客的基础上，写一下我自己的安装经历。由于我在安装的时候遇到不少问题，所以将三位大神的博客直接复制，在我修改的地方做了一些批注，希望能帮助到更多的人，可能也侵犯三位大神的版权了，罪过罪过。一、theano环境搭建首先，按照hjimce的http://blog.csdn.net/hjimce/article/detai

iseehz·2024-01-14 11:03

mediapipe教程6：在安卓上运行mediapipe的poseTracking

一、前言见mediapipe教程4；准备，官方给的mediapipe/examples/android/src/java/com/google/mediapipe/apps/posetrackinggpu

孤高丶逛侠·2024-01-14 11:43

2013年台式计算机型号,2013cpu天梯图，台式机处理器天梯图

备注：此排名为处理器部分综合性能排名，而不是某一项性能的排名，同样并不包含处理器内置GPU差异。如下图，红色字体

weixin_39926042·2024-01-14 09:12

【AI实战】分布式训练：使用DistributedDataParallel实现单机多GPU并行训练resnet50模型

【AI实战】使用DistributedDataParallel实现单机多卡并行训练resnet50模型DistributedDataParallel依赖包加载预训练模型使用DistributedDataParallel自定义数据加载分布式训练保存模型完整代码DistributedDataParallel一种基于pytorch框架的分布式训练工具。依赖包importargparseimporttim

szZack·2024-01-14 09:07

Pytorch单机多卡并行应用经验分享

设置进程组二、封装模型【Tips】三、分割数据【Tips】四、训练模型【Tips】五、执行命令行【Tips】参考资料记录分享一下最近使用单机多卡执行并行运算时总结的一些经验，以下内容均假设实验所使用的设备上有GPU

略胜亿筹·2024-01-14 09:34

pytorch多GPU并行DistributedDataParallel应用和踩坑记录（本节-单机多卡实现）持续补充

参考链接：pytorch多GPU并行训练DistributedDataParallel应用和踩坑记录_train_sampler=distributedsampler(train_dataset,-CSDN

Miss_Bueno·2024-01-14 09:33

计算机图形的渲染流程

FBX）=》MeshRender模型文件模型文（FBX）件包含了uv顶点位置法线切线等渲染所需要的信息SkinnedMeshRender/MeshRander&MeshFilter会负责把这些信息传递到GPU

Msir_Modern·2024-01-14 09:22

安装Pytorch如何选择CUDA的版本，看这一篇就够了

CUDA是一个并行计算平台和编程模型，能够使得使用GPU进行通用计算变得简单和优雅。

AI小白龙*·2024-01-14 08:41

【Flutter】多线程

比如说主线程,平台线程，GPU线程。本文讨论的及主线程，dart运行在虚拟中的多线程问题。OK，言归正传。线程模型作为一个iOSer，我们在移动端开发的时候，会有多线程的应用场景。关于iOS

安静的电动棒·2024-01-14 08:49

读元宇宙改变一切笔记06_虚拟世界引擎

1.一棵虚拟的树在虚拟森林里倒下了1.1.它们都是数据和代码1.2.数据可以描述虚拟对象的属性1.2.1.尺寸或颜色1.3.为了让我们的树由CPU处理并由GPU渲染，这些数据需要通过代码运行1.4.该代码必须是运行虚拟世界的更广泛代码框架的一部分

躺柒·2024-01-14 07:41

李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作与数据处理

相比较于Numpy中的ndarray，深度学习框架具有的优势：GPU很好地支持加速计算，而NumPy仅支持CPU计算；张量

丁希希哇·2024-01-14 07:29

《动手学深度学习》组队学习——Task1-2打卡

一、环境安装配置在本次学习前已在电脑安装过Anaconda，由于条件所限暂不考虑使用GPU的情况，根据李沐老师书上的安装步骤进行尝试，并作如下记录。

Jessy佳音·2024-01-14 07:55

GPU云服务器使用教程、运行YOLOV5项目并连接到本地VSCode（Pycharm）

之前已经教过大家如何在自己的电脑中配置Pytorch深度学习环境，但是有些小伙伴没有英伟达的GPU，所以用CPU的话训练模型会比较慢，所以这次出一期使用GPU云服务器的教程。

爱敲代码的panda·2024-01-14 07:29

elasticsearch实现简单的脚本排序(script sort)

3、构建数据3.1mappingPUT/index_person{"settings":{"number

huan1993·2024-01-14 06:59

超越GPU：TPU能成为接班人吗？

在计算机的世界里，硬件技术的发展一直在快速推进。今天，我们要谈论的就是一种特殊的处理器：TPU，全称是TensorProcessingUnit。在我们开始深入探讨TPU之前，先了解一下两个重要的芯片技术，FPGA和ASIC。FPGA和ASICAltera是一家FPGA巨头FPGA，全称为现场可编程门阵列，这是一种特殊的处理器，我们可以通过程序代码来控制其中的电路连线，从而实现某种特定的算法单元。简

萤火架构·2024-01-14 06:07

metartc5_jz源码阅读-yang_push_h264_video

if(session->pushH264)returnsession->pushH264->on_video(session,session->pushH264->push,p);YangPushH264

王方帅·2024-01-14 06:24

metartc5_jz源码阅读-yang_push_h264_package_single_nalu2

int32_tyang_push_h264_package_single_nalu2(YangRtcSession*session,YangPushH264Rtp*rtp,YangFrame*videoFrame

王方帅·2024-01-14 06:24

运行mmsegmentation的image_demo.py时报ValueError: SyncBatchNorm expected input tensor to be on GPU

我的电脑是cpu，如题目所示，在运行mmsegmentation的image_demo.py时报如下错误：ValueError:SyncBatchNormexpectedinputtensortobeonGPU

林风风·2024-01-14 06:52

报错NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU with CUDA capability sm_89 is not compatible with ...

完整报错serWarning:NVIDIAGeForceRTX4060LaptopGPUwithCUDAcapabilitysm_89isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm

坠金·2024-01-14 06:49

安装2022版mmsegmentation验证安装时报错ValueError: SyncBatchNorm expected input tensor to be on GPU 的解决办法

我的头发不怕掉·2024-01-14 06:17

香蕉派 banan pi BPI-M2 Magic (BPi-M2M) 四核开源物联网开发板全志 allwinner R16 A33方案

BPI-M2Magic基于四核ARMCortex-A7CPU和Mali400MP2GPU,Italsoincludesavarietyofperipherals,BPI-M2Magic板载512兆DDR3

Banana Pi开源硬件·2024-01-14 05:24

香蕉派 banana pi BPI-M64 四核心64位开源单板计算机全志 allwinner A64方案

香蕉派bananapiBPI-M64四核心64位开源单板计算机全志allwinnerA64方案BananapiBPI-M64搭载全志A641.2Ghz四核ARMCortexA5364位处理器,GPU

Banana Pi开源硬件·2024-01-14 05:23

当conda list列表中同时存在pytorch和torch

查看torch能否用GPU（torch.cuda.is_available()）只与torch有关。

wen_ding·2024-01-14 05:34

(0) Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape[16,12,512,512] and type bool on

原因：显卡内存爆了，出现OOM问题解决办法：1.允许gpu自增长1.1针对tf1.X在代码的import语句下,添加config=tf.ConfigProto()config.gpu_options.allow_growth

intmain_S·2024-01-14 05:33

填坑 3D gaussian splatting里SIBR_viewers的安装

因为3DGS生成的模型要跑起来得用到GPU，所以一开始我就只能用它带的viewer，结果装了半天装不上，上篇文章评论里我看大家也遇到了吧。。

gootyking·2024-01-14 04:54

GPUMD分子动力学模拟-学习与实践

GPUMD分子动力学模拟-学习与实践【20220813-樊哲勇|基于GPUMD程序包的机器学习势和分子动力学模拟】https://www.bilibili.com/video/BV1cd4y1Z7zi?

skywalk8163·2024-01-14 03:41

向数据库添加数据出现java.lang.NullPointerException

问题描述向数据库中新增一条数据，出现controller：@AutowiredprivateArticleServicearticleService;@PostMappingpublicResultadd

篆愁君的烦恼·2024-01-13 22:01

OpenGL学习资料汇总

出于节省CPU算力的考虑，项目要求在GPU上实现一些原本运行在CPU上的算法，所以开始学习OpenGL。学习过程中，找到了一些很棒的资料。在这里记录一下，分享给有需要的朋友们。

时吨吨·2024-01-13 21:52

[论文笔记] Megatron LM 本地调试

本地要改成这样：exportGPUS_PER_NODE=8exportMASTER_ADDR=localhost#127.0.0.1exportMASTER_PORT=9988exportNNODES=

心心喵·2024-01-13 20:40

超级计算集群

超级计算集群（SupercomputingCluster）是一种集成大量高性能计算节点、高速互联网络以及高效能存储系统的计算机系统，用于解决科学、工程、商业等领域中需要极端计算能力的问题。

重庆顶云网络·2024-01-13 19:38

gpu显卡简介

一、目录1.基本常用参数2.nvidia显卡基本了解(基本简介)3.显卡查看算力4.显卡算力、驱动版本（DriverVersion）、CUDAToolkit（CUDAVersion）、PyTorch版本之间的关系5.显卡安装流程6.NVIDIA显卡简介二、实现基本常用参数1.显存2.算力3.浮点性能(精度)：代表显卡的浮点计算能力，越高算力越强。4.带宽：显存带宽直接决定显卡的性能，越高则性能越强

云帆@·2024-01-13 17:44

什么是云服务器ECS - 云服务器 ECS - 阿里云

英文全程ElasticComputeService，云服务器ECS是一种安全可靠、弹性可伸缩的云计算服务，阿里云提供多种云服务器ECS实例规格，如经济型e实例、通用算力型u1、ECS计算型c7、通用型g7、GPU

腮帮子疼·2024-01-13 16:27

解决MPICH的GPU初始化失败：一次深入探索

今天来分享“MPICH：MPII_Init_thread(222):gpu_initfailed”这个问题的解决方式文章目录前言问题原因解决方案前言如果在安装MPICH的时候没有注意要一些选项，那么当使用

染念·2024-01-13 15:22

【iOS学习】视频添加动效水印步骤简介

这里我们也可以使用AVFoundation+Lottie合成方式我们同样可以使用序列帧资源或者gif资源来编写一段keyFrameAnination，这里我们就介绍一段AVFoundation+Gif合成方式使用GPU

软件iOS开发·2024-01-13 13:13

【深度学习环境搭建】Windows+Anaconda+PyCharm+pytorch（GPU）的环境搭建过程及可能产生的问题解决方法（小白安装版）

目录一、前期准备1.确定电脑支持GPU2.确认Anaconda已安装3.查看电脑所支持的CUDA最高版本二、pytorch安装1.在Anaconda下创建一个新环境2.安装pytorch三、PyCharm

zhu1zhu1·2024-01-13 13:03

Anaconda Python Pytorch (GPU) 配置

目录0写在前面1Anaconda下载1.1下载1.2安装1.2.1设置安装路径1.2.2两个都勾上1.3查看conda版本2CUDA及cuDNN2.1查看是否可以安装CUDA2.2CUDA和Pytorch版本对应2.3CUDA下载安装2.4cuDNN下载安装3Pytorch环境配置3.1创建环境3.2Pytorch安装3.3检验是否安装成功0写在前面1、不用另外安装python2、要确定自己电脑可

sh1186·2024-01-13 13:31

深度学习环境搭建anaconda+pytorch+gpu

一、升级nvrdia显卡驱动1、安装cuda2、安装cudnn二、安装anaconda1、官网下载对应版本：https://www.anaconda.com/products/individual打开anacondaprompt终端，执行condalist查看详细信息2、安装虚拟环境condacreate-nenvironment_namepython=X.X默认安装到c盘，建议安装到空间较大的盘

setupsong·2024-01-13 13:31

[书生·浦语大模型实战营]——基于 InternLM 和 LangChain 搭建你的知识库

通过单一的代码库，它支持在拥有数千个GPU的大型集群上进行预训练，并在单个GPU上进行微调，同时实现了卓越的性能优化。在1024个GPU上训练时，InternLM可以实现近90%的加速效率。

不是吧这都有重名·2024-01-13 13:00

pytorch深度学习环境搭建2023——GPU版本

文章目录环境卸载环境安装cuda安装cudann安装Anaconda安装常用终端命令跑模型本博客专门针对有独立显卡的GPU版本环境安装，cpu版本我不太清楚，我猜如果您用cpu跑神经网络，你估计也很难崩以下是作者亲身体验安装并成功所看的博客

慢成长·2024-01-13 13:29

【深度学习环境搭建】Windows搭建Anaconda3、已经Pytorch的GPU版本

目录搭建Anaconda3搭建GPU版本的Pytorch你的pip也要换源，推荐阿里源打开conda的PowerShell验证搭建Anaconda3无脑下载安装包安装（自行百度）注意点：1、用户目录下的

诗酒当趁年华·2024-01-13 13:24

Windows下安装Pytorch-GPU

一、确定电脑有英伟达显卡点击任务控制台中的性能查看是否有显卡二、查看CUDADriver版本nvidia-smi三、使用pip安装Pytorch进去Pytorch官网，点击Install安装的CUDARuntime版本应小于CUDADriver版本此处CUDARuntime版本是11.7，此电脑的CUDADriver版本是12.1复制命令在命令行里执行（1）如果执行出现如下错误代表python版本

1z1·2024-01-13 12:00

tensorflow安装

如需安装CPU版本，将以下命令中的-gpu删除即可，想要安装对应版本的tensorflow，修改版本号即可pip37installtensorflow-gpu==1.15-ihttp://pypi.douban.com