高性能计算gpu

Stable-Diffusion|文生图 完蛋我被美女包围了人物Lora（四）

前面几篇：Stable-Diffusion|window10安装GPU版本的Stable-Diffusion-WebUI遇到的一些问题（一）【Stable-Diffusion|入门怎么下载与使用civitai
悟乙己·2023-12-18 19:34

Stable-Diffusion|入门怎么下载与使用civitai网站的模型（二）

prompt2.3生成2.4Lora使用3一些有趣的项目3.1胶片风格Lora3.2[最近很火]现实感很强的Majicmix-realistic上一篇安装：Stable-Diffusion|window10安装GPU
悟乙己·2023-12-18 19:33

Stable-Diffusion|window10安装GPU版本的 Stable-Diffusion-WebUI遇到的一些问题（一）

教程主要参考：AI绘画第一步，安装Stable-Diffusion-WebUI全过程!StableDiffusionWebUI使用手冊(正體中文)｜Ivon的部落格具体记录一下笔者除了按照上述教程，遇到坑的地方文章目录1git+PYTHON2Nvidia设置3stable-diffusion-webui安装3.1git问题3.2其他问题3.3安装成功4更新升级1git+PYTHONpython一定
悟乙己·2023-12-18 19:03

Stable-Diffusion|从图片反推prompt的工具：Tagger（五）

stable-diffusion-webui-wd14-tagger前面几篇：Stable-Diffusion|window10安装GPU版本的Stable-Diffusion-WebUI遇到的一些问题
悟乙己·2023-12-18 19:32

机器学习入门目标检测之印章检测和分类

PaddlePaddle，PaddleXpython3.6以上版本使用说明采用300多张印章的A4文件图片进行训练，采用slim工具进行压缩处理，模型大小为47M左右，在多核cpu下计算速度为0.1~0.2s之间，gpu
zuiyuewentian·2023-12-18 17:32

一文读懂：GPU最强“辅助“HBM到底是什么？

今天我们聊聊GPU背后的女人，不对，是背后的大赢家-HBM。那么，HBM究竟是什么呢？为何在AI时代如此火热？下面我们就一一道来。▉HBM到底为何方神圣？
了不起的云计算V·2023-12-18 17:02

GPU百科全书（6）谁也离不开的缓冲

房子分大小，缓冲分等级前言：时隔一个月，GPU大百科全书又回来了。
所心即所想·2023-12-18 17:31

安全加固Linux系统的方法

可以使用该方法关闭不必要的端口netstat-ntl#查看开放端口lsof-i:21#查看端口21是哪个服务chkconfigpure-ftpdoff#关闭相应服务自动启动状态2.安全和配置一个防火墙一个配置适当的防火墙不仅是系统有效应对外部攻
黄瓜炒肉·2023-12-18 16:24

GPU编程（基于Python和CUDA）（四）——Mandelbort集

系列文章目录GPU编程（基于Python和CUDA）（一）——零基础安装pycudaGPU编程（基于Python和CUDA）（二）——显示GPU信息GPU编程（基于Python和CUDA）（三）——逐元素运算核
艾醒(AiXing-w)·2023-12-18 16:22

GPU编程（基于Python和CUDA）（二）——显示GPU信息

系列文章目录GPU编程（基于Python和CUDA）（一）——零基础安装pycudaGPU编程（基于Python和CUDA）（二）——显示GPU信息GPU编程（基于Python和CUDA）（三）——逐元素运算核
艾醒(AiXing-w)·2023-12-18 16:52

GPU编程（基于Python和CUDA）（三）——逐元素运算核（ElementwiseKernel）

系列文章目录GPU编程（基于Python和CUDA）（一）——零基础安装pycudaGPU编程（基于Python和CUDA）（二）——显示GPU信息GPU编程（基于Python和CUDA）（三）——逐元素运算核
艾醒(AiXing-w)·2023-12-18 16:52

【Pytorch】学习记录分享3——PyTorch 自动微分与线性回归

【【Pytorch】学习记录分享3——PyTorch自动微分与线性回归1.autograd包，自动微分2.线性模型回归演示3.GPU进行模型训练小结：只需要将前向传播设置好，调用反向传播接口，即可实现反向传播的链式求导
大江东去浪淘尽千古风流人物·2023-12-18 16:47

使用GPU利用ffmpeg-在Pyhton代码中实现视频转码到MP4格式的过程记录【失败告终-原因是显示型号太老不支持】

01-安装Nvida的显卡驱动和CUDA参考文章https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/125253533进行安装。02-下载ffmpeg的可执行文件下载ffmpeg的Windows可执行文件，下载页面：https://www.gyan.dev/ffmpeg/builds/#release-builds我在2023-12-08日下载的版本为：
昊虹AI笔记·2023-12-18 16:41

【linux】挖矿病毒nanominer伪装成python占用服务器GPU！本文带你分析并杀毒！

病毒表现gpustat-cpu可以看到root用户将GPU的核心跑满了每个占用都是100%，显存吃了6G多。
繁星¹⁸⁹⁵·2023-12-18 16:38

cuBLAS使用（1）

它允许用户访问NVIDIA图形处理器（GPU）的计算资源。这个cuBLAS库提供了的以下三组的相关的APIcuBLASAPI，在本文档中简称为cuBLASAPI（从CUDA6.0
蓝天巨人·2023-12-18 14:42

2018-12-26 【ECS + JOB】阶段总结

通过renderer.setMaterialProperty方法，可以使用GPUinstancing的材质，方便高效的换贴图。失败原因：目前不支持获得。
持刀的要迟到了·2023-12-18 12:58

没有GPU，没有数据，没有思路，神经网络为什么能学习？还有其它的结构可以让计算机学习吗？

llyaSutskever回忆2002年左右，没有GPU，没有数据，没有思路，就是想让机器能学习。1、找到了GeoffreyHinton的神经网络，它能学习，原因就是原理与大脑相似。
小黄人软件·2023-12-18 12:45

Anaconda3下成功安装Tensorflow-gpu（精华方法汇总）

tensorflow-cpu版本的安装非常简单，而gpu版本的安装却不那么简单OSsystem：win7IDLE：Pyhcharm解释器环境：Anaconda35.1（对应python3.6）显卡：NVIDAGeforce1050tensorflow-gpu
noonafter·2023-12-18 11:48

保存已知命名图片 通过摄像头识别第一次发现与保存图片相似的人时，将其姓名记录到csv文件中 实现摄像头签到功能

#主要思路读取文件夹中已知图片中人物的人脸特征，保存在人脸特征列表中，然后使用摄像头识别到的#人获取其人脸特征与保存的相比较相识度误差不超过0.42误差程序中可自行调整#最好安装GPU版本dlib识别画面会流畅很多
pengg123h·2023-12-18 10:34

轻量封装WebGPU渲染系统示例＜51＞- 视差贴图(Parallax Map)(源码)

当前示例源码github地址:https://github.com/vilyLei/voxwebgpu/blob/feature/material/src/voxgpu/sample/ParallaxTexTest.ts
含影·2023-12-18 09:44

轻量封装WebGPU渲染系统示例＜52＞- Json数据描述材质、纹理等3D渲染场景信息

当前示例源码github地址:https://github.com/vilyLei/voxwebgpu/blob/feature/material/src/voxgpu/sample/DataDrivenScene3
含影·2023-12-18 09:36

TensorRT之createInferBuilder

TensorRT是一个用于高性能深度学习推理的库，支持在NVIDIAGPU上进行加速。
千山万水人海中666·2023-12-18 09:01

解决[Unable to determine the device handle for GPU...: Unknown Error]问题

服务器环境环境值操作系统Ubuntu-22.04内核Linux6.2.0-36-generic显卡NVIDIAGeForceRTX3090（2张）问题描述在跑一个大模型模块的训练时，发现GPU莫名奇妙地挂了
pSomng·2023-12-18 09:45

知识结构梳理

渲染GPU架构：GPU架构浅析PBRPBR材质微表面模型PBR光源直接光源环境光照Diffuse球谐函数IBLRSM（ReflectiveShadowMaps）将Shadowmap每一个像素当成diffuse
七言white·2023-12-18 09:35

GPU架构浅析以及对游戏着色器编码的启发（包含最新40系架构）

图灵架构参考文档：图灵架构白皮书图灵架构是20系的架构，算是影响深远的一代架构，奠定了很多基础性的概念。先从最小的计算单元结构看起。SM（StreamingMultiprocessor）是基础的计算单元。所有计算任务最终都要由SM中的一个或几个组件协同完成计算。一个SM包括4个warp、1个共用的L1Cache/SharedMemory、4个TextureUnit和1个RTCore。RTcore是
七言white·2023-12-18 09:31

AI人工智能和大模型（概念）之二

Anaconda安装PyTorch更为便捷张量：（1）Tensor可以是高维的（2）并非是PyTorch中才有的概念（3）PyTorch运算的基本单元（4）基础数据定义和运算（5）在PyTorch中支持GPU
永远的HelloWorld·2023-12-18 08:29

pytorch to caffe

安装caffe,gpu版本的,可以直接通过conda安装condainstallcaffe-gpupytorch安装:官网condainstallpytorchtorchvisioncuda80-cpytorchpytorchtocaffe
lshiwjx·2023-12-18 08:49

onnx实现pytorch模型推断及量化

onnx实现pytorch模型推断及量化1.使用onnxruntime实现模型推断1.1cpu版1.1.1保存onnx格式的模型1.1.2实现推断1.2gpu版2.使用onnxruntime实现模型量化
外卖猿·2023-12-18 06:14

Llama中文社区开源预训练Atom-7B-chat大模型体验与本地化部署实测(基于CPU，适配无GPU的场景)

一、模型简介原子大模型Atom由Llama中文社区和原子回声联合打造，在中文大模型评测榜单C-Eval中位居前十（8月21日评测提交时间）。Atom系列模型包含Atom-7B和Atom-13B，基于Llama2做了中文能力的持续优化。Atom-7B和Atom-7B-Chat目前已完全开源，支持商用，可在HuggingFace仓库获取模型，详情见Atom-7B下载。Atom大模型针对中文做了以下优化
weixin_48087464·2023-12-18 03:36

AIGC - Qwen大模型：Qwen-7B模型推理部署

硬件环境作为AIGC方面的小白来说，我抱着非常天真的想法，想让它在我的工作笔记本上用i5的CPU去跑，至于为什么这么想，当然是因为我没有GPU，身边也没有其他的带显卡电脑恰好，在腾讯云看到了GN7的显示优惠活动
有意思科技·2023-12-18 02:47

【AI】AI入门之Nvidia Jetson平台（一）- Jetson平台介绍

目录一.Jetson概述二.Jetson系列2.1产品图谱2.2参数对比2.3XavierNX模组三.NVIDIAGPU3.1架构演变3.2VoltaGPU四.XavierNX开发套件一.Jetson概述
有意思科技·2023-12-18 02:17

AIGC - 环境搭建

一.硬件环境1.超微7048主板，最多可搭载4块GPU2.2个Intel的Xen至强14核CPU3.目前安装了一块Nvidia的P40GPU，后续根据需要还最多可以扩展3块GPU4.4T机械+2TNvme
有意思科技·2023-12-18 02:16

GPU架构

作者：秋刀鱼半藏（原帖地址）图形处理单元（GPU）是专门设计用于处理图形和并行计算的硬件。
阿狸轰·2023-12-18 01:22

Ubuntu20.04+cuda11.2+cudnn8.1+Anaconda3安装tensorflow-GPU环境，亲测可用

安装驱动前一定要更新软件列表和安装必要软件、依赖（必须）sudoapt-getupdate#更新软件列表sudoapt-getinstallg++sudoapt-getinstallgccsudoapt-getinstallmake查看GPU
编程研究坊·2023-12-18 00:42

用Docker跑Android系统，在x86电脑玩ARM手机游戏

更棒的是ReDroid支援GPU加速
zhuyu4839·2023-12-17 22:54

安装Anaconda及TensorFlow（CPU版）

1、简单了解了一下GPU和CPU的区别CPU是CentralProcessUnit，中央处理器，是个人计算机之中负责处理数据和计算的元件。
数羊到天明-·2023-12-17 21:46

【高性能计算】Cpp + Eigen + Intel MKL + 函数写成传引用

CUDA加速原理：CUDA编程学习：自定义Pytorch+cpp/cudaextension高质量C++进阶[2]：如何让线性代数加速1000倍？【gcc,cmake,eigen,opencv,ubuntu】三.eigen和mkl安装和使用Linux下MKL库的安装部署与使用，并利用cmake编译器调用MKL库去提升eigen库的计算速度Eigen库下使用MKL加速MKL的坑与教训g++main1
dataloading·2023-12-17 21:15

pytorch—to、device、cuda差异

先说结论：.to不仅可以更改设备torch.device还可以改变数据类型torch.dtype，拓展性最好.device只能适用于device之间的转换，扩展性好，即使没有GPU，也可以运行代码，不用做任何修改
且放白鹿青涯间·2023-12-17 18:16

pytorch：to()、device()、cuda()将Tensor或模型移动到指定的设备上

将Tensor或模型移动到指定的设备上：tensor.to(‘cuda:0’)最开始读取数据时的tensor变量copy一份到device所指定的GPU上去，之后的运算都在GPU上进行在做高维特征运算的时候
北方骑马的萝卜·2023-12-17 18:11

[引擎开发] 深入GPU和渲染优化（基础篇）

GPU/渲染优化是引擎开发中非常重要的一个环节，实际上在工程中做任何渲染相关的内容，都需要考虑到背后的原理和性能。
ZJU_fish1996·2023-12-17 16:48

[引擎开发] 深入GPU和渲染优化（进阶篇）

[引擎开发]深入GPU和渲染优化（基础篇）_quadoverdraw-CSDN博客在上述的基础篇中，我们对各种概念做了一个简单的介绍，在此篇文章中，我们将做更进一步的讲解。
ZJU_fish1996·2023-12-17 16:45

Java - 获取到本机电脑信息 (CPU、内存、网络、GPU)

通过使用第三方开源jar包sigar.jar我们可以获得本地的信息1.下载sigar.jarsigar官方主页sigar-1.6.4.zip如果是maven项目依赖的话在pom里这样写com.github.votoanthuansigar1.6.42.重要的点来了！！！！！！！！！！！！！！一定要把sigar-amd64-winnt.dll文件放到你java安装目录的bin目录下面3.代码实现-完
岚切492·2023-12-17 16:45

java如何监控GPU信息

最近想实现一个用java监控GPU的使用情况，但是java没有直接提供相关的api,在网上搜了好多帖子，最终参考了一篇实现了相关功能：参考文献下面展示整个实现过程packagecom.zyh.auto_tool.business.util
今天又掉一根头发·2023-12-17 16:44

怎么在docker中使用nvidia显卡

www.cnblogs.com/shoufu/p/12904832.htmlhttps://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/issues/533首先介绍几个事实：1.最初的docker是不支持gpu
思念殇千寻·2023-12-17 16:14

java获取GPU信息

读取系统GPU的信息和解析java获取linux主机中英伟达GPU状态信息（通过nvidia-smi命令）java获取GPU信息（英伟达）TODO:待实战2022.05更新
苹榆枫·2023-12-17 16:12

java获取linux主机中英伟达GPU状态信息（通过nvidia-smi命令）

由于业务需要获取服务器显卡信息来分配资源，所以打算新增接口来响应GPU信息。
一日立三金·2023-12-17 16:12

java 获取GPU 信息（英伟达）

方案一获取已用显存，总显存，gpu名称，使用率等等命令获取gpu信息publicclassShellService{@Value("${micronaut.server.port}")privateIntegermyServerPort
没有腹肌不改名·2023-12-17 16:12

使用java获取nvidia显卡信息

前言AI开发通常使用到GPU，但通常使用的是python、c++等语言，java用的则非常少。这也导致了java在gpu相关的库比较少。现在的需求是要获取nvidia显卡的使用情况，如剩余显存。
天使手儿·2023-12-17 16:40

解决方案：查看机器CPU、GPU、内存配置+如何迁移虚拟环境到离线机器+解决输出tensor有省略号的问题

目录问题一、Linux查看硬件配置信息问题二、迁移虚拟环境到离线机器问题三、输出tensor有省略号问题一、Linux查看硬件配置信息在Linux系统中，你可以使用一些命令来查看硬件配置信息。以下是几个常用的命令：1️⃣:查看CPUcat/proc/cpuinfo一些关键性指标：vendor_id：制造商信息，这里显示为GenuineIntel，表示是英特尔（Intel）的处理器。modelnam
中杯可乐多加冰·2023-12-17 15:09

【R语言】R package -- ggpubr

ggpubrggpubr专门为学术期刊绘图而生，据说是能画出editor最喜欢看的图。
巩翔宇Ibrahimovic·2023-12-17 15:15
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