高性能计算gpu 第43页

深度学习 Day15——P4猴痘病识别

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 16:36

linux lm_sensors传感器读取

lm_sensors的作用主要包括以下几个方面：监测硬件温度：lm_sensors可以监测CPU、GPU、主板、硬盘等硬件组件的温度，并在温度超过预设阈值时触发警报。

天才小C·2023-12-15 14:18

深度学习 Day18——P7咖啡豆识别

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 14:02

Pytorch复习笔记--torch.nn.functional.interpolate()和cv2.resize()的使用与比较

1--前言博主在处理图片尺度问题时，习惯使用cv2.resize()函数；但当图片数据需用显卡加速运算时，数据需要在GPU和CPU之间不断迁移，导致程序运行效率降低；Pytorch提供了一个类似于cv2

晓晓纳兰容若·2023-12-15 13:23

AMD 发布新芯片MI300，支持训练和运行大型语言模型

AMD官方网站：AMD׀togetherweadvance_AIAMD——美国半导体公司专门为计算机、通信和消费电子行业设计和制造各种创新的微处理器（CPU、GPU、主板芯片组、电视卡芯片等），以及提供闪存和低功率处理器解决方案

喜好儿aigc·2023-12-15 13:22

StabilityAI成功将Stable Video DiffusionAI视频模型项目显存需求降至20G的研究突破

以下是一些关键要点和经验分享：利用小型GPU生成视频：研究人员指出，即使在小型GPU上，用户也能够生成视频。这可以通过减少一次解码的帧数来

喜好儿aigc·2023-12-15 13:51

思腾合力华思系列 | 四款国产化 AI 服务器

机架式高性能服务器——CH2D20-HA，H就是High的缩写代表的是高性能服务器，面向的是对数据处理有较高要求的企业级用户，这款服务器是基于Hygon7300系列处理器开发的一款全新企业级高性能双路GPU

Jericho2022·2023-12-15 12:12

CCF HPC China 2022 | 第二届异构计算软件栈与应用论坛成功召开

2022年12月13日，以“新算力新赋能新未来”为主题的2022CCF全国高性能计算学术年会（CCFHPCChina2022）在线上正式召开。

深圳王哥·2023-12-15 11:09

spring缓存总结

原之殇·2023-12-15 11:14

canvas 和 webgl 的区别

WebGL：WebGL（WebGraphicsLibrary）是基于OpenGLES标准的JavaScriptAPI，它可以利用GPU进行硬

weixin_43962020·2023-12-15 10:43

Transformer代码理解（注释版本）

pipinstall-qtorchdata==0.3.0torchtext==0.12spacy==3.2altairGPUtil#!python-mspacydownloadde_co

小趴菜日记·2023-12-15 10:37

【超图】SuperMap iClient3D for WebGL/WebGPU ——暴雪

基于SuperMapiClient3DforWebGL/WebGPU实现暴雪仿真效果。先来看下效果暴雪1.修改天空盒子看看北京这天气，雾霾霾的。

老孟爱吃Taco·2023-12-15 09:36

Intel争夺台积电5nm工艺，AMD疑似被迫出走三星

日前传出消息指AMD今年会将部分CPU和GPU芯片交给三星生产，同时Intel将部分芯片交给台积电以5nm工艺生产，这意味着AMD可能在与Intel争夺台积电5nm工艺产能上落败。

柏颖漫谈·2023-12-15 08:45

TrustZone之总线请求

然而，大多数现代SoC还包含非处理器总线请求者，例如GPU和DMA控制器。

安全二次方security²·2023-12-15 08:01

Gradio: 实时性能反馈的机器学习演示工具 | 开源日报 No.107

节点/图表/流程图接口用于实验并创建复杂的稳定扩散工作全面支持不同版本的StableDiffusion异步队列系统部分更新工作流，只重新执行发生变化的部分命令行选项：在低VRAMGPU上自动启用使其能够正常运转

开源服务指南·2023-12-15 07:49

Java.lang包下的常用API

标题一代码不会写就按CtrlAlt+空格键一，Object类：1，作用：是Java中所有类的祖宗，因此，Java中所有类的对象都可以直接使用此类中提供的一些方法2，toStringpublicclassTest

Mon trésor.88·2023-12-15 07:40

LLM推理部署（六）：TogetherAI推出世界上LLM最快推理引擎，性能超过vLLM和TGI三倍

TogetherAI声称，他们在CUDA上构建了世界上最快的LLM推理引擎，该引擎运行在NVIDIATensorCoreGPU上。

wshzd·2023-12-15 05:31

显存优化 Trick（gradient_accumulation、gradient_checkpointing、xformers）

一般情况下，batchsize设置过大，不能匹配自己手里的计算设备(GPU、TPU等)显存时，会经常触发这个问

Yuezero_·2023-12-15 05:59

win11 CUDA(12.3) + cuDNN(12.x) 卸载

卸载信息介绍卸载信息介绍本文是对应win11+RTX4070Ti安装CUDA+cuDNN（图文教程）的卸载卸载控制面板-->程序-->卸载程序卸载掉图中红框内的，右键卸载即可清理文件夹删除NVIDIAGPUComputingToolkit

ZChen1996·2023-12-15 04:15

探索AIGC未来：CPU源码优化、多GPU编程与中国算力瓶颈与发展

★人工智能；大数据技术;AIGC;Turbo;DALL·E3;多模态大模型；MLLM；LLM；Agent；Llama2；国产GPU芯片；GPU;CPU；高性能计算机；边缘计算；大模型显存占用；5G;深度学习

高性能服务器·2023-12-15 04:30

Chart 5 性能优化概述

文章目录前言5.1可移植性5.2优化梗概5.3OpenCL移植的初始评估5.4将CPU代码移植到OpenCLGPU5.5并行化GPU和CPU工作负载5.6瓶颈分析5.6.1识别瓶颈5.6.2解决瓶颈5.7API

半块方便面·2023-12-15 04:10

IOS OpenGL ES GPUImage 图像阈值边缘检测GPUImageThresholdEdgeDetectionFilter

目录一.简介二.效果演示三.源码下载四.猜你喜欢零基础OpenGL(ES)学习路线推荐:OpenGL(ES)学习目录>>OpenGLES基础零基础OpenGL(ES)学习路线推荐:OpenGL(ES)学习目录>>OpenGLES转场零基础OpenGL(ES)学习路线推荐:OpenGL(ES)学习目录>>OpenGLES特效零基础OpenGL(ES)学习路线推荐:OpenGL(ES)学习目录>>Op

猿说编程·2023-12-15 02:35

【Pytorch API笔记8】用torch.cuda.empty_cache()释放所有未使用的缓存内存

PyTorch提供了上下文管理器来控制GPU内存分配。可以使用torch.cuda.empty_cache()来释放所有未使用的缓存内存。

hjxu2016·2023-12-15 02:07

ChatGPT Plus重新开启订阅

12月14日凌晨，OpenAI首席执行官SamAltman在社交平台宣布，终于找到了更多的GPU算力，重新开启订阅ChatGPTPlus。

richerg85·2023-12-15 02:00

PyTorch 模型训练性能大揭秘：从基础到高级技巧一网打尽！

PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络，同时它也是大模型开发的首选工具。

Python算法实战·2023-12-15 02:58

在google drive使用google.colab云服务

GoogleColab最大的好处是给广大的AI开发者提供了免费的GPU使用，GPU型号是TeslaK80。你可以在上面轻松地跑例如：Keras、Tensorflow、Pytorch等框架。

Cache_wood·2023-12-15 00:27

centos7 安装nnDetection环境

nnunet和nnDetection更新导致默认安装可能会出现无法调用GPU的问题，这里稍微细致的记录下安装nnDetection环境过程。

镜中隐·2023-12-14 23:39

多流

GPU最多就上千个核心，同一时间只能并行执行上千个任务。当我们处理千万级别的数据，整个大任务无法被GPU一次执行，所有的计算任务需要放在一个队列中，排队顺序执行。

DreamColors·2023-12-14 23:42

【PyTorch】计算设备

可以用以下方式表示：torch.device('cpu')GPU设备只代表一个GPU和相应的显存。

盛世隐者·2023-12-14 22:40

springboot使用EasyExcel导入数据

EasyExcel导入数据1.引入依赖com.alibabaeasyexcel3.2.12.建立对应实体类假如，我想要读取的excel数据如下所示那么我的实体类为@Getter@Setter@ToStringpublicclassUserInfoForExcel

我爱Java,Java万岁·2023-12-14 22:39

超级计算机行业分析：中国市场概念及发展现状研究

一直以来，超算作为国家在算力基础设施领域最为重要的高性能计算能力技术，在很大程度上体现了国家的综

QY调研所·2023-12-14 22:05

Ray构建GPU隔离的机器学习平台

Ray促进分布式机器学习训练，使机器学习从业者能够有效利用多个GPU的能力。Ray可以在集群上分布式地运行任务，并且可以指定任务运行时需要使用的GPU数量。

数据与后端架构提升之路·2023-12-14 22:57

Unity中Batching优化的GPU实例化（4）

文章目录前言一、构建需要实例化的额外数据二、在顶点着色器，将实例化ID从appdata存入v2f传给片元着色器三、在片断着色器中访问具体的实例化变量三、使用代码修改Shader材质属性，实现GPU实例化后不同对象颜色不同的效果

楠溪泽岸·2023-12-14 21:26

【EI会议征稿中】2024年第四届人工智能、自动化与高性能计算国际会议（AIAHPC 2024）

第四届人工智能、自动化与高性能计算国际会议(AIAHPC2024)20244thInternationalConferenceonArtificialIntelligence,AutomationandHighPerformanceComputing

AEIC学术交流中心—李老师·2023-12-14 21:43

xml文本转Java对象

Java对象转StringpublicstaticStringtoData(Objectobject)throwsException{JAXBContextjc=JAXBContext.newInstance

org0610·2023-12-14 20:20

【常见的芯片及代表性产品】

图形处理单元（GPU）：代表产品：NVIDIAGeForce系列、AMDRadeon系列、IntelXe系列等。用途：处理图形和

咖喱年糕·2023-12-14 20:08

Anaconda+Cuda+Cudnn+Pytorch（GPU版）+Pycharm+Win11深度学习环境配置

一、准备工作个人电脑配置：RTX4060win11个人配置版本：cuda（11.7）+pytorch(2.0.1)+python(3.9)所需工具：1、python集成开发环境：Anaconda2、CUDA、cuDNN：英伟达提供的针对英伟达显卡的运算平台。用来提升神经网络的运行效率，如果电脑显卡不满足要求也是可以不用安装，使用cpu来进行运算。3、开发工具：PyCharm4、深度学习库：PyTo

find_starshine·2023-12-14 19:45

释放深度学习的力量：使用 CUDA 和 Turing GPU 构建 AI

但是，要充分利用深度学习的强大功能，需要强大的工具，而NVIDIA的TuringGPU就是其中的佼佼者。

结构化文摘·2023-12-14 19:38

Anaconda+Pytorch（GPU版）深度学习环境配置笔记

主要参考以下文章进行配置：https://blog.csdn.net/qq_43757976/article/details/131173301配置版本略有更新，最新版本时间为2023.12.11一、准备工作个人电脑配置：laptopRTX4060win11个人配置版本：cuda（12.1）+pytorch(2.1.0)+python(3.11)所需工具：1、python集成开发环境：Anacon

xyzAriel·2023-12-14 19:35

ubuntu22.04 安装cuda

它允许开发者利用NVIDIA的GPU（图形处理单元）进行高效的计算处理。CUDA通过提供一系列的C、C++和Fortran扩展，使得开发者能够在GPU上执行复杂的计算任务。

MonkeyKing_sunyuhua·2023-12-14 19:52

服务器GPU占用，kill -9 PID 用不了，解决办法

PID（progressID进程ID）上图为占用情况，使用下面的指令都不管用kill-9PIDkill-15PID#加入sudo还是不行#等等网上的chatgpt提供的其他办法，一圈试了下来还是不管用最后解决办法首先用下面的指令查看进程的树结构情况，它是否有父进程pstree-asp30389果然有一个PID号为“30338”下面使用kill-930338 问题得到解决！！！

Curb·2023-12-14 17:23

Jenkins 添加node节点

SSHServer设置为启用(默认是禁用)新增节点第一种方式（SSH密钥连接）：1.Jenkins主机生成SSH密钥[root@k8s-master~]#ssh-keygen-trsaGeneratingpublic

IChen.·2023-12-14 16:56

TVM（端到端的优化栈）概述

欢迎对于深度学习，编译原理，高性能计算，硬件加速有兴趣的同学一起加入dmlc推动领导开源项目社区。」大多数现有系统针对窄范围的服务器级GPU进行优化，且需要在包括手机、IOT设备及专用加速器上部署大

wangbowj123·2023-12-14 14:56

el-popover怎么挂载在父元素，而不是body上；以及设置样式问题

正文：为el-popover添加配置项：:append-to-body="false":popper-options="{boundariesElement:'body',gpuAcceleration

帅比九日·2023-12-14 14:51

了解NVIDIA显卡驱动（包括CUDA、CUDA Driver、CUDA Toolkit、CUDNN、NCVV）

背景开发过程中需要用到GPU时，通常在安装配置GPU的环境过程中遇到问题；CUDAToolkit和CUDNN版本的对应关系；CUDA和电脑显卡驱动的版本的对应关系；CUDAToolkit、CUDNN、NCVV

可keke·2023-12-14 13:09

英伟达显卡系列与架构、代表产品

3、Tesla系列：Tesla系列是用于高性能计算和科学计算的显卡，通常用于数据中心和超级计算机。主要架构1、Tesla架构(2006)（

日晨难再·2023-12-14 13:06

VSCode之C++ & CUDA入门：reduce的N+1重境界

硬件环境：结果展示chapter2reducetestsumof16777216randomnums,host:8389334.731,18.6554ms,GPU0:8389334

qq_37172182·2023-12-07 00:23

batch_size太大和太小的优缺点分别是什么？

批处理大小过大：优点：训练速度较快：大批次可以充分利用硬件加速器（如GPU）的并行计算能力，加速训练过程。确保收敛性：大批次可以更好地平均梯度，减少梯度更新的噪声，可能有助于收敛到较好的局部最小值。

BugMaker2002·2023-12-06 23:36

浪潮信息KeyarchOS的飞跃之路

传统操作系统在大规模数据处理、高性能计算和人工智能应用方面面临着一些瓶颈问题，包括存储和访问效率、数据传输和通信效率、并行计算性能等等问题。

YoLo♪·2023-12-06 22:34

元宇宙解决方案：GPU云服务在元宇宙中的作用

GPU算力可以说是我们现在信息化时代的基础设施，在某种程度上说我们已经进入了算力时代，手机、电脑、车载等算力已经渗透到各行各业了。

3DCAT实时渲染云·2023-12-06 21:20

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