高性能计算gpu

实战体验 Amazon SageMaker 机器学习

自媒体平台、第三方开发者媒体等亚马逊云科技官方渠道）文章目录AmazonSageMaker原理生成示例数据训练模型部署模型实战机器学习注册账号StudioLab项目项目预览查看环境核心代码计算实例类型CPU和GPU
网罗开发·2023-12-16 12:31

使用python进行视频截取

文章目录需要场景探索过程CV2moviepy需要场景我想把视频上传，但是网站要求的视频最大不超过10G，所以需要对视频进行裁剪但是剪映很快，太占用耗费GPU了，搞得电脑要爆炸，这个不是当务之急，所以想用
balabalahoo·2023-12-16 12:28

在 docker 中安装 sam

dockerrun-it--gpusall-v/home/wjp/host_share:/host_share07832、在主机的目录中做gitclone。
wujpbb7·2023-12-16 11:35

张量，梯度，链式法则的基本概念

张量的基本概念张量是一种多维数组，支持在GPU上进行计算，是计算图中的节点，并且支持自动微分。
hadiii·2023-12-16 11:20

请问重建大师可以用八卡服务器运行吗？

注释：GPU服务器，就是有专用显卡的服务器；GPU服务器多为4U的服务器。
大势智慧·2023-12-16 10:40

轻量封装WebGPU渲染系统示例＜44＞- 材质组装流水线(MaterialPipeline)之灯光和阴影(源码)

当前示例源码github地址:https://github.com/vilyLei/voxwebgpu/blob/feature/material/src/voxgpu/sample/MaterialPipelineTest.ts
含影·2023-12-16 09:19

Trump's secret code for success(川普成功法则)

(ThisisonlyforforpersonallearningpurposeofEnglish）1:DonotdoitformoneyMoneyisamethodforkeepscore,butidonotdothingsformoney.Thatsometimescanreallyt
探花磨刀石·2023-12-16 08:16

深入浅出：Python内存管理机制详解

1.1、RAM简介1.2、RAM容量1.3、查看电脑内存1.4、监控电脑内存二、RAM是CPU的主内存，显存是GPU的专用内存三、内存管理3.0、不同数据类型的内存范围3.1、python是如何分配内存的
胖墩会武术·2023-12-16 08:11

docker-compose 升级；yaml文件编写；gpu使用

*版本，升级使支持gpu）参考：https://blog.csdn.net/weixin_51311218/article/details/131376823https://github.com/docker
loong_XL·2023-12-16 08:15

人工智能-异步计算

异步计算今天的计算机是高度并行的系统，由多个CPU核、多个GPU、多个处理单元组成。通常每个CPU核有多个线程，每个设备通常有多个GPU，每个GPU有多个处理单元。
白云如幻·2023-12-16 07:20

100G数据中心升级改造策略

为了应对网络压力，数据中心需要升级到100G及以上速率，为企业和用户提供高性能计算、存储和内容分发服务。
audrey-luo·2023-12-16 06:53

树莓派 5 - Raspberry Pi 5 入门教程

此外，800MHz的VideoCoreVIIGPU大幅提升了图形性能；通过HDMI实现了双4Kp60显示
kuan_li_lyg·2023-12-16 06:38

第1016期机器学习日报(2017-06-30)

人工智能应用案例@专注云计算马毅：低维模型与深度模型的殊途同归@爱可可-爱生活详解PerformanceRNN，magenta利用循环神经网络生成复合音乐@爱可可-爱生活云端TensorFlow：弹性GPU
ai100_ml·2023-12-16 05:59

基于R语言的代理模型（高斯过程、贝叶斯优化、敏感性分析、异方差性等）高级技术应用

在使用过程中，这些方法通常需要运行几千至上万次模型才能得到较为满意的结果，而每一次模型的运行短则几分钟，长则几天；因此即使在如今高性能计算机，甚至超算的支持下也不足以直接完成计算任务。
weixin_贾·2023-12-16 04:53

Linux基础使用

第一章、Linux介绍、虚拟机安装使用一、Linux介绍（一）计算机资源硬件资源：计算机的物理设备（CPU、GPU、磁盘…）软件资源：操作系统[内核空间]（特殊的软件资源），应用程序[用户空间]（根据特定的需求
blueskies0420·2023-12-16 02:05

LLM（七）| Mamba：LLM新架构的浅探

目前大型语言模型（LLM）领域发展如火如荼，本文将重点探索在单个消费级GPU上可以有效运行的小型模型（≤7B个参数）。
wshzd·2023-12-16 02:53

【超图】SuperMap iClient3D for WebGL/WebGPU —— 单体gltf模型与Blender中的方向对应关系

作者：taco在很多包含动画的场景中，像模拟小人的行走、模拟火车的轨迹运行，又或者是模拟风力发电等等等。我们通常会加一些动画模型到里面。而有的时候可能会出现，这火车怎么倒着走啊！这人怎么头朝下啊。这种方向的问题。在多年的支持过程中，发现其实制作动画模型最简单\最方便的制作方式是使用Blender工具进行制作。gltf有很多开源的工具可以将max制作的转换为这种格式。但是额外的要安装各种插件。插件有
老孟爱吃Taco·2023-12-16 02:40

Windows上TensorRT部署记录入门

导语TensorRT是英伟达的AI加速推理模型，我们在使用GPU深度学习训练完后，会生成.pt模型，但是这个模型在推理时不够快，这时候就需要转化成trt模型，使用c++利用TensorRTAPI编写程序进行快速推理
周振超的·2023-12-16 02:06

Win10系统安装TensorRT

环境搭建系列文章目录一、Win10系统安装GPU版本CUDA、Cudnn二、Win10系统安装TensorRT文章目录环境搭建系列文章目录TensorRT简介一、版本对应关系二、下载及安装1.TensorRT2
夜幕龙·2023-12-16 02:59

Win10系统下 Tensorrt C++部署yolov5

1.TensorRt介绍TensorRt是一个有助于在NVIDIA图形处理单元（GPU）上高性能推理c++库。
o氧气o·2023-12-16 02:56

ubuntu22.04安装 nvidia-cudnn

这些操作都是为了在NVIDIA的GPU上进行高效计算而特别优化的，从而大大加快深度学习模型的训练和推断速度。cuDNN是NVID
MonkeyKing_sunyuhua·2023-12-16 01:41

怎么获得高性价比的GPU算力

很多人学习深度学习都不是用自己的电脑，所以需要在网上找一些免费或者性价比高的算力机器，所以我们找了几个平台推荐给大家：一、paddle框架的免费算力百度自己推出了paddle框架，paddle将很多的框架都封装了，使用很方便，小编就是直接用paddle训练的。所以推荐两个免费的paddle的算力平台，不过这两个只能用paddle框架，没法用其他框架。1、aistudio平台aistudio其实是百
晴南标书制作·2023-12-16 01:47

dell服务器重启后显示器黑屏

1.硬件层面：观察主机的指示灯（1）指示灯偏黄，硬件存在问题（内存条有静电，拔出后用橡皮擦擦拭；或GPU松动）a.电源指示灯黄，闪烁三下再闪烁一下，扣下主板上的纽扣电池，过十五秒后再装上b.开机出现下面的情况
Totoro-wen·2023-12-16 00:57

【Apollo】ubuntu20.04源码安装apollo8.0

官方源码安装教程https://blog.csdn.net/weixin_45929038/article/details/120113008安装NVIDIAGPU驱动Apollo8.0的一些模块的编译和运行需要依赖
SensizliKLoU·2023-12-16 00:23

yolov8+tensorRT加速推理+部署-姿态识别-实力分割-目标检测

入门指南这个项目演示了如何使用TensorRTC++API运行YoloV8的GPU推理。它使用了我的另一个项目tensorrt-cpp-api在后台运行推理，因此请确保您熟悉该项目。
阿利同学·2023-12-15 22:32

【隐私计算】tf-encrypted隐私计算框架/库基础

TFEncrypted的目标是使保护隐私的机器学习变得可用，而不需要密码学、分布式系统或高性能计算方面的专业知识。同时，现在TFEncrypted已经完全支持te
Mr.zwX·2023-12-15 22:21

视觉学习笔记12——百度飞浆框架的PaddleOCR 安装、标注、训练以及测试

参考博客4文章目录系列文章目录一、简单介绍1.OCR介绍2.PaddleOCR介绍二、安装1.anaconda基础环境1）anaconda的基本操作2）搭建飞浆的基础环境2.安装paddlepaddle-gpu
RanceGru·2023-12-15 22:53

【已解决】Faiss安装，No module named ‘faiss‘/缺失 libomp.so

但是不能用pipinstallfaiss而要用pipinstallfaiss-gpu完结撒花我无法接受幼稚的人，就像减肥的人很讨厌高热量食物
鳗小鱼·2023-12-15 21:36

faiss windows 安装使用

目录安装测试成功：pip安装测试失败：入门使用：2.Faiss简单上手使用：安装测试成功：CPUversioncondainstall-cconda-forgefaiss-cpuGPUversion：condainstall-cconda-forgefaiss-gpupip
AI视觉网奇·2023-12-15 21:30

CUDA 指定设备的方法，CUDA_VISIBLE_DEVICES 设置当前pytorch程序使用那些GPU设备

在进行pytorch相关程序开发时，有时需要根据自己的规划使用系统中的多块NVidiaGPU设备，可以通过如下几种方法来指定GPU设备：当服务器有多个GPU卡时，通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES
大飞飞鱼·2023-12-15 20:58

深度学习 Day13——P2彩色图片分类

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制文章目录前言1我的环境2代码实现与执行结果2.1前期准备2.1.1引入库2.1.2设置GPU（如果设备上支持GPU就使用GPU
LittleRuby·2023-12-15 20:27

深度学习 Day16——P5运动鞋识别

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制文章目录前言1我的环境2代码实现与执行结果2.1前期准备2.1.1引入库2.1.2设置GPU（如果设备上支持GPU就使用GPU
LittleRuby·2023-12-15 20:27

深度学习 Day17——P6好莱坞明星识别

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制文章目录前言1我的环境2代码实现与执行结果2.1前期准备2.1.1引入库2.1.2设置GPU（如果设备上支持GPU就使用GPU
LittleRuby·2023-12-15 20:27

深度学习 Day12——P1实现mnist手写数字识别

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制文章目录前言1我的环境2代码实现与执行结果2.1前期准备2.1.1引入库2.1.2设置GPU（如果设备上支持GPU就使用GPU
LittleRuby·2023-12-15 20:57

深度学习 Day6——T6好莱坞明星识别

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制文章目录前言一、我的环境二、代码实现与执行结果1.引入库2.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）3.导入数据4.查看数据
LittleRuby·2023-12-15 20:56

深度学习 Day10——T10数据增强

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制文章目录前言一、我的环境二、代码实现与执行结果1.引入库2.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）3.导入数据4.查看数据
LittleRuby·2023-12-15 20:56

深度学习 Day11——T11优化器对比实验

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制文章目录前言一、我的环境二、代码实现与执行结果1.引入库2.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）3.导入数据4.查看数据
LittleRuby·2023-12-15 20:56

深度学习 Day14——P3天气识别

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制文章目录前言1我的环境2代码实现与执行结果2.1前期准备2.1.1引入库2.1.2设置GPU（如果设备上支持GPU就使用GPU
LittleRuby·2023-12-15 20:19

Python开源库Stable Diffusion web UI搭建AI生图工具

运行StableDiffusion需要硬件要求比较高，运行时会消耗较大的GPU资源，硬件环境最好是有独立显卡。所以我在家里
Par@ish·2023-12-15 19:59

关于大模型ChatGLM3-6B在CPU下运行

所以对ChatGLM3-6B的使用做了深入了解，特别只有CPU没有GPU的本地运行，ChatGLM3-6B最好的选择之一。
早晨的初露·2023-12-15 19:25

极狐GitLab 和 ArgoCD 集成实现 GitOps

目录ArgoCD和GitOps概述极狐GitLab与ArgoCD的集成ArgoCD的安装sops介绍探秘gpgsops和gpg的结合ArgoCD的使用极狐GitLab仓库的添加gpgpublickey的添加
极小狐·2023-12-15 18:34

【ChatGLM2-6B】P-Tuning训练微调

机器配置阿里云GPU规格ecs.gn6i-c4g1.xlargeNVIDIAT4显卡*1GPU显存16G*1准备训练数据进入/ChatGLM-6B/ptuningmkdirAdvertiseGencdAdvertiseGen
太空眼睛·2023-12-15 18:30

【ChatGLM2-6B】从0到1部署GPU版本

准备机器资源显卡:包含NVIDIA显卡的机器，如果是阿里云服务器可以选择ecs.gn6i-c4g1.xlarge规格硬盘:大约50G左右操作系统:CentOS7.964位CPU内存:4C16G更新操作系统sudoyumupdate-ysudoyumupgrade-y下载并安装anaconda在命令行中，输入以下命令，点击Enter，开始下载anaconda安装包。wgethttps://repo.
太空眼睛·2023-12-15 18:29

【ChatGLM3】第三代大语言模型多GPU部署指南

关于ChatGLM3ChatGLM3是智谱AI与清华大学KEG实验室联合发布的新一代对话预训练模型。在第二代ChatGLM的基础之上，更强大的基础模型：ChatGLM3-6B的基础模型ChatGLM3-6B-Base采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示，ChatGLM3-6B-Base具有在10B以下的基础模型中最强
太空眼睛·2023-12-15 18:53

轻量封装WebGPU渲染系统示例＜46＞- 材质组装管线(MaterialPipeline)灯光、阴影、雾以及多Pass(源码)

当前示例源码github地址:https://github.com/vilyLei/voxwebgpu/blob/feature/material/src/voxgpu/sample/MaterialPipelineMultiPasses.ts
含影·2023-12-15 18:15

网易有道强力开源中英双语语音克隆

你需要一台带有NVidiaGPU的机器。先按照Linux和WindowsWSL2平台的说明安装NVidia容器工具包。然后可以直接运行EmotiVoice镜像：dockerrun-
希尔贝壳AISHELL·2023-12-15 18:33

学习pytorch19 pytorch使用GPU训练2

pytorch使用GPU训练2第二种使用gpu方式核心代码代码macbookprom1/m2用mps，是苹果arm芯片的gpu第二种使用gpu方式核心代码#设置设备device=torch.device
陌上阳光·2023-12-15 17:07

PyTorch 的 10 条内部用法

它们与NumPy的ndarray类似，但可以在GPU上运行。
冷冻工厂·2023-12-15 17:34

tensorflow 常见代码段

tf2allowgpumemorygrowth否则将占用全部内存importtensorflowastf#Configgpus=tf.config.experimental.list_physical_devices
log1302·2023-12-15 17:03

ubuntu18.04配置cuda+cudnn+tensorrt+anconda+pytorch-gpu+pycharm

一、显卡驱动安装执行nvidia-smi查看安装情况二、cuda安装cuda官网下载cuda_11.6.2_510.47.03_linux.run，安装执行sudoshcuda_11.6.2_510.47.03_linux.run提升安装项，驱动不用安装，即第一项（Driver），按空格键取消，接下选在Install进行安装修改环境变量sudogedit~/.bashrc在最后添加#Addther
Joemt·2023-12-15 16:22
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