高性能计算gpu

通用图形处理器设计——GPGPU编程模型与架构原理（一）

第1章GPGPU概述GPGPU（GeneralPurposeGraphicsProcessingUnit,通用图形处理器）：由GPU逐渐发展成为并行计算加速的通用图形处理器；能够很好地适应当今并行计算的需求
AHAHAya_·2024-01-08 09:57

通用图形处理器设计——GPGPU编程模型与架构原理（四）

第4章GPGPU存储架构4.1GPGPU存储系统概述4.1.1GPU的层次存储4.1.2GPGPU的存储层次4.2寄存器文件4.2.1并行多板块结构为了减小GPGPU寄存器文件的面积并维持较高的操作数访问带宽
AHAHAya_·2024-01-08 09:56

keras with pytorch backend ： GPU版

1.MyOSisUbuntu20.042.Installcuda12.2.0(cuda_12.2.0_535.54.03_linux.run)aswellasNIVDIADriver5353.Installcudnn(cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.9.7.29_1.0-1_amd64.deb)4.downloadtworequirementfilesformkeras
高锦-生信·2024-01-08 06:18

tensorflow训练时指定GPU

1、在代码里面实现importosos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='2,3'2、在命令行中指定CUDA_VISIBLE_DEVICES=2pythonxxx.py3、在某一个命令窗口指定exportCUDA_VISIBLE_DEVICES="xx"
zhanghenan123·2024-01-08 06:47

os模块指定gpu无效

如果当0卡有人用了，那么我们要指定其他gpu。
weixin_43840139·2024-01-08 06:46

指定GPU运行pytorch模型的n种方法

指定GPU方法方法一在终端输入（以下均以指定使用gpu1为例）exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=1pythontrain.py或者直接CUDA_VISIBLE_DEVICES=1pythontrain.py
weixin_47343723·2024-01-08 06:46

指定GPU失败

几种指定GPU的方法1、在命令行中先指定exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,32、在主程序代码中使用os指定（在importtorch之前）importosos.environ
Leeuhh·2024-01-08 06:45

pytorch指定gpu序号不起作用

importosos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='1'要放在importtorch的前面TensorFlow同理
uan_cs·2024-01-08 06:14

pytorch集智-1安装与简单使用

1安装1.1简介pytorch可用gpu加速，也可以不加速。gpu加速是通过cuda来实现，cuda是nvidia推出的一款运算平台，它可以利用gpu提升运算性能。
peter6768·2024-01-08 06:43

【无标题】pytorch指定GPU无效问题

importosos.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”]=“1”在指定程序执行的GPU时，上述语句要在importtorch之前才可生效。
小猪白白白·2024-01-08 06:43

yolov8 device选择与指定gpu不生效

yolov8在推理阶段，可以通过两种方式调用model=YOLO('yolov8n.pt')#pretrainedYOLOv8nmodel#方式一results=model(['im1.jpg','im2.jpg'])#方式二result=model.predict(source,save=True,imgsz=320,conf=0.5)如果想要指定推理设备或者编号，可以使用方式二。result=
熄灯看报·2024-01-08 06:11

指定GPU无效

今天在进行模型训练的时候遇到这样一个问题：我想要模型在第1块显卡上进行训练，但是不论怎么指定GPU，模型始终是在第0块显卡上进行训练，很是不理解为什么这样？
Kelly_Ai_Bai·2024-01-08 06:39

Pytorch 模型部署方案

Facebook推出的pytorch模型服务库，整体架构如下torchserve架构图.png特点提供ManagementAPI和InferenceAPI，用户通过API进行模型管理和模型推理支持多模型，多GPU
晓柒NLP与药物设计·2024-01-08 04:29

浏览器渲染原理（面试重点）

代码解析成树形的数据结构，与Dom树结合形成Render树）布局Render树（Layout/reflow），负责各元素尺寸、位置的计算；绘制Render树（painting），绘制页面像素信息；浏览器将各层的信息发送给GPU
今天也要爱小姜·2024-01-08 04:18

麒麟软件虚拟GPU方案进一步提升3D渲染性能

近日，麒麟软件研发中心虚拟化技术研发团队推出虚拟GPU方案V2.0，该方案采用vhost-user-gpu、3D渲染同步优化、基于动态数据的云桌面刷新等技术，将虚拟机GPU的3D渲染性能大幅提升到后端GPU3D
银河麒麟操作系统·2024-01-08 03:59

threestudio 三维模型生成

dockerrun--gpusall--name=test-p7860:7860-itdnvcr.io/nvidia/cuda:11.8.0-devel-ubuntu22.04dockerexec-ittestbashaptupdate
张昊亮·2024-01-08 02:35

Pytorch | GPU | 将代码加载到GPU上运行

Pytorch|GPU|将代码加载到GPU上运行“Ithinkifyoudosomethinganditturnsoutprettygood,thenyoushouldgodosomethingelsewonderful
sunflower_level1·2024-01-08 01:21

Three.js简介；Three.js使用与作品生成

一、Three.js简介1、简介：three.js，一个WebGL引擎，基于JavaScript，可直接运行GPU驱动游戏与图形驱动应用于浏览器。其库提供的特性与API以绘制3D场景于浏览器。
啊～哈·2024-01-08 01:16

【Gpu Instancing 】生成的物体顶点都在同一位置

解决方案：提示：这里填写该问题的具体解决方案：大概率是Shader中使用GpuInstancing时UNITY_SETUP_INSTANCE_ID的位置放错了，建议在一开始的位置放入。
别偷喝船长的朗姆酒·2024-01-08 00:49

【模型训练】提高pytorch训练时GPU利用率

文章目录前言一、更改BatchSize二、数据预处理三、使用并行训练四、混合精度训练五、使用多线程加载数据六、模型优化七、减少不必要的内存占用前言深度学习模型训练过程经常看到GPU利用效率不高，以下是一些提高
行走的学习机器·2024-01-08 00:38

【华为OD】C卷真题 100%通过:执行时长 Java实现 [思路+源码]

】C卷真题100%通过:执行时长C语言实现[思路+源码]-CSDN博客Python代码实现：【华为OD】C卷真题100%通过:执行时长python实现[思路+源码]-CSDN博客题目描述：为了充分发挥GPU
五木大大·2024-01-08 00:26

【华为OD】C卷真题 100%通过:执行时长 C语言实现 [思路+源码]

C卷真题100%通过:执行时长Java实现[思路+源码]-CSDN博客Python代码实现：【华为OD】C卷真题100%通过:执行时长python实现[思路+源码]-CSDN博客题目描述：为了充分发挥GPU
五木大大·2024-01-08 00:26

【华为OD】C卷真题 100%通过:执行时长 python实现 [思路+源码]

【华为OD】C卷真题100%通过:执行时长Java实现[思路+源码]-CSDN博客C语言代码实现：【华为OD】C卷真题100%通过:执行时长C语言实现[思路+源码]-CSDN博客题目描述：为了充分发挥GPU
五木大大·2024-01-08 00:56

metartc5_jz源码阅读-yang_push_h264_package_stap_a

int32_tyang_push_h264_package_stap_a(void*psession,YangPushH264Rtp*rtp,YangFrame*videoFrame){interr=Yang_Ok
王方帅·2024-01-07 23:11

metartc5_jz源码阅读-yang_push_h264_encodeVideo

int32_tyang_push_h264_encodeVideo(YangRtcSession*session,YangPushH264Rtp*rtp,YangRtpPacket*pkt){interr
王方帅·2024-01-07 23:08

docker中使用GPU

在前面配置了docker安装tensorr，本片记录一下在docker中调用gpu。首先我们需要安装docker>=19.03以上版本。
鲤鱼不懂·2024-01-07 22:10

pytorch安装

pytoch安装1.准备工作1.1需要提前安装的软件2.安装pyTorch我遇到的问题3.显卡测试4.CPU与GPU切换方法4.1创建张量4.2第一种切换方法4.3第二种切换方法1.准备工作1.1需要提前安装的软件
MechMaster·2024-01-07 19:41

动手学习深度学习-跟李沐学AI-自学笔记(3)

一、深度学习硬件-CPU和GPU芯片：IntelorAMD内存：DDR4显卡：nVidia芯片可以和GPU与内存通信GPU不能和内存通信1.CPU能算出每一秒能运算的浮点运算数（大概0.15左右）1.1
一天的大太阳·2024-01-07 18:46

[YOLOv8] 缺陷检测之(CUDA、cuDNN、TensorRT)介绍，安装与验证

背景在使用YOLO8进行缺陷检测中，我们会使用到NVIDIAGPU进行训练和推理，本文简单介绍了CUDA、cuDNN和TensorRT，然后告诉你如何进行一步一步地进行安装并验证他们是否安装成功。
老狼IT工作室·2024-01-07 17:15

北京交通大学高性能作业——CPU SIMD + GPU SIMD

高性能CPUSIMD+GPUSIMD1.CPUSIMDIntelSIMD运行代码和截图结果分析KunpengSIMD(ARMNENO)运行代码与截图结果分析2.GPUSIMDCUDAinstallationinformationdeviceQueryinCUDAVectorcalculationinCUDA
Apylee 后继·2024-01-07 12:59

北京交通大学高性能作业——多类积分函数华为鲲鹏 CPU 与 CPU + GPU 对比

多类积分函数华为鲲鹏CPU与CPU+GPU对比1.descriptionoftheproblemyouhavechosen2.descriptionoftheHUAWEIplatformyouuse(includingbothsoftwareandhardware
Apylee 后继·2024-01-07 12:56

怎么通过Unity使用Vulkan API & 移动端Vulkan GPU 大PK

支持Vukan的GPU都有哪些？我的手机支持Vulkan吗？为什么感觉游戏厂家都“不积极”呢，适配Vulkan的游戏不多呢？.......在这篇文章中一起找答案吧。
Uonfan·2024-01-07 12:21

如何使用vscode的终端（保姆级）

;选择当前工作文件夹3、搞一个输出测试一下（右键->runcode），ok4、咦，终端为何如此5、找到vs程序图标，右键->属性->目标这一栏末尾一个空格之后追加--disable-gpu6
H_xiang_xiang·2024-01-07 11:05

CUDA初识

一、CUDA二、CUAD开发环境搭建三、CUAD基础理论知识1.并行计算和异构计算1.1并行计算（parallelcomputing)1.2异构计算（heterogeneouscomputing)2.GPU
小豆包的小朋友0217·2024-01-07 10:37

服务器GPU温度过高挂掉排查记录

服务器GPU挂掉跑深度学习的代码的时候发现中断了。
--believe·2024-01-07 09:23

【面试经验分享】百度NLP一面凉经

是否了解多GPU并行训练？数据并行和模型并行？如何解决训练的时候GPU利用率低的问题？BERT模型输入长度超过512如何解决？提问ViT的模型架构和细节，它是
明月出天山_·2024-01-07 08:35

edge浏览器打开多个网页卡顿解决办法

edge有时候打开了十几个页面就大量占据内存了，卡的不行，上网汇总了解决方法，具体参考以下两篇文章，一个是通过edge浏览器自身的设置修改，一个是关闭gpu相关的图形加速插件。
小林up·2024-01-07 08:00

报错Could not load dynamic library ‘cudnn64_8.dll‘； dlerror: cudnn64_8.dll not found解决方法

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download将解压后的文件放入C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA
airyv·2024-01-07 06:44

记录Ubuntu20.04的NVIDIA显卡驱动安装和CUDA安装

记录Ubuntu20.04的NVIDIA显卡驱动安装和CUDA安装文章目录记录Ubuntu20.04的NVIDIA显卡驱动安装和CUDA安装1、安装必须的软件和依赖2、查看对应的产品GPU型号，因为知道显卡后可以到官网查询
sugardisk·2024-01-07 06:39

pyqtgraph 教程

以下是PyQtGraph的一些特点和功能：快速绘图：PyQtGraph使用了基于GPU的绘图和渲染技术，能够快速处理大量数据并实时更新图形界面。它通过使用NumPy数组和OpenGL加速来实
Persus·2024-01-07 05:40

C++ 教程（最新、最全、3.5万字总结），强烈建议收藏！！！

一、前言1、介绍C++是一门历史悠久且广泛应用的编程语言，它在系统级编程、游戏开发、嵌入式系统、高性能计算和大规模软件开发等领域发挥着重要作用。
半笺寄怀·2024-01-07 04:51

安装Keras用于影像分割

condacreate-ntfkeras2024python=3.9.18activatetfkeras2024pipinstalltensorflow-gpu==2.9.0pipinstallkeraspipinstallscipypipinstallipykernelipythonpython-mipykernelinstall
even蛋黄酱·2024-01-07 03:24

pytorch中一些有关tensor的操作

既然是深度学习的工具，tensor还具有自动求梯度和GPU计算等强大功能。
Michael_Flemming·2024-01-07 02:34

通用异构参数服务器技术

这种设计需要能够适应不同的计算环境和任务需求，包括CPU、GPU、FPGA等不同的计算资源。为了实现这一目标，参数服务器采用了层次化的架构设计，包括数据层、计算层、通信层和应用层。
道亦无名·2024-01-07 02:32

diffusers加速文生图速度；stable-diffusion、PixArt-α

usp=sharing#scrollTo=jueYhY5YMe22大概GPU资源8G-16G；另外模型资源下载慢可以在国内镜像：https
loong_XL·2024-01-06 23:15

SM与SP

GPU进行并行计算，也就是很多个sp同时做处理sm:多个sp加上其他的一些资源组成一个sm,streamingmultiprocessor.其他资源也就是存储资源，共享内存，寄储器等。
屠变恶龙之人·2024-01-06 21:00

Kaldi单步完美运行AIShell v1 S5之四：DNN (nnet3、xent、MPE)

Kaldi单步完美运行AIShellv1S5之四：DNN（nnet3、xent、MPE）致谢机器配置问题：显卡设备老旧，一个GPU，想跑tdnn模型，如何破？
aiXpert·2024-01-06 19:28

OpenGL 01 - 快速了解图形API

为什么说OpenGL可以做到这么跨平台，就是因为OpenGL的直接操作对象是GPU
4153df4c155b·2024-01-06 17:54

阿里云服务器CPU内存配置怎么选择？

阿里云服务器网aliyunfuwuqi.com建议根据实际使用场景选择，例如企业网站后台、自建数据库、企业OA、ERP等办公系统、线下IDC直接映射、高性能计算和大游戏并发，使用场景不同云服务器配置也不同
熵云AI·2024-01-06 16:42

深度学习框架TensorFlow2快速入门教程

TensorFlow2快速入门教程目录结构01概述02准备OVF虚拟机镜像03导入Ubuntu22的初始化环境04使用VMWare拍摄快照进行备份05Docker环境的测试和使用06安装Nvidia容器工具包07GPU
Python私教·2024-01-06 16:27
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