1.CPUIntel的就行，AMD的不是不可以，但是不稳定不推荐2.显卡嗯嗯，推荐A卡，6系列以后的N卡虽然可以webdriver驱动，但是卡顿，掉帧偶有发生很是不爽，现在的主流A卡大部分免驱，舒服3.显示器，预算充足当然4K，开启retina，才能感受到OSX的魅力

硬件型号驱动情况主板AcerAspireA515-54g处理器Inteli510210U已驱动内存16GbDDR42400Mhz已驱动硬盘Samsung970Pro512Gb已驱动显卡Intel®UHDGraphics630已驱动声卡RealtekALC255已驱动网卡RTL8111已驱动无线网卡+蓝牙IntelAC9462已驱动支持系统版本macosHighSierra（10.13）——Sono

目前的Debian采用的都是LinuxDRM框架进行显示，在DRM框架中，其显示通路如下图所示图中的几个组成部分Framebuffer：显存，嵌入式系统使用的是内存的一部分CRTC：显示控制器，在RK3399

硬件要求矩池云已经配置好了Llama2WebUI环境，显存需要大于8G，可以选择A4000、P100、3090以及更高配置的等显卡。

auto',load_in_8bit=True,torch_dtype=torch.float16)bin文件13.4g模型加载时有load_in_8bit和torch_dtype两个参数原始模型加载，显存占

要明确知道，stagingbuffer是显存上开辟的以IndexBuffer的创建为例：主机端创建了索引数组（CPU端内存开辟），并填充数据调用API在显存上创建一块区域，用indexBuffer来指向目的

VkDeviceMemory：设备内存对象（GPU显存），用于实际存储Vulkan缓冲区对象的数据。缓冲区需要分配显

首先电脑需要有独立显卡，显存达到6G以上，下载GLM文件后，然后本地部署，费劲九牛二虎之力终于启动起来了，就可以实现类似GPT的对话模式了。（文件较大，正在上传，回头我把网

2、显卡和GPU的关系：显卡，也叫显示适配器，是由GPU、显存、电路板，

文章目录分流程整体流程取消作业创建环境查看云计算显存查看指定日期的任务所用时间批量删除日期之前的文件分流程salloc-N1-pgpu--gres=gpu:1squeue-ujiaochangzhe查看分配资源的计算节点

默认显存占用最近在使用昇腾Ascend910和MindSpore进行训练和推理时，遇到了一个非常有趣的现象，就是无论是进行模型的训练还是推理，都会占用大约30GB的显存。

openai_api.py启动后界面：注意：本地api调到的前提是——本地部署了ChatGLM3-6B,本地部署的教程可参考：20分钟部署ChatGLM3-6B部署了若CUDA可用，默认会以CUDA方式运行，占用显存约

【学而不思则罔，思维不学则怠】9.29本文总结一下常见的一些超参数调优思路Batch_size2023.9.29简单来说，较大的bz可以加快训练速度，特别是基于GPU进行模型训练时，应该在显存允许范围内

然后我按照常规方式升级后发现一个小问题，就是以前的黑苹果系统的声音有问题了，不出声了。没办法，已经好久不折腾电脑的我，又开始了探索折腾之路。

LMDeploy简介推理性能核心功能-量化量化可以大大降低显存，同时提升推理速度。LLM是典型的访存密集型任务WeightOnly量化：核心功能——推理引擎TurboMind主要包

cudastream资源没释放：释放了就小了很多其他资源没释放，问题未知！！！模型资源释放了！！！多线程导致的没释放完成！！！！https://blog.csdn.net/liu_feng_zi_/article/details/103421821现象是：/dev/nvidia01.安装nvtop随时查看GPU情况gitremote-v#查看仓库从哪里拉取的gitclonehttps://gith

ip=明显存在命令执行注入，使用;或者|闭合上一条命令。经过fuzz测试，过滤了空格、bash字符、flag字符、以及一些特殊符号。?ip=;ls时，发现flag.php就在当前目录下。

RA8877系列之后新推出来的产品，RA8889新增加硬件解码功能，能对AVI、JPG进行解码，同时它还保留了RA8876,RA8877系列芯片原有图形控制及处理功能，显示性能上还得到了很多改善，并且内建的显存也增加到

但在我国市场明显存在着一个春节效

前言问题：假设320*240的rgb565屏幕，320*240*2=153600，内存已经150K了，而很多低端单片机接口速度虽然勉强能用，但内存只有20K/8K，整屏的显存是绝对放不下的，只刷一部分都占很多内存

若碰到莫名其妙的报错，换成32G显存环境试试。要平视爱因斯坦和牛顿爱因斯坦和牛顿也是普通人，也有认识不到的地方，不要盲目崇拜，也不要一味否定前人

全链条开源开放体系全链条开源开放体系|数据全链条开源开放体系|预训练全链条开源开放体系|微调极致的显存优化：消费级显卡（8GB）玩转微调全链条开源开放体系|部署针对上述问题书生·浦语提出了LMdeploy

新生儿阶段喂养量1天大宝宝胃容量大概是5至7m

EfficientSAM官方给的推理代码是CPU版本的，如果想使用GPU推理需要自己修改一下经过推理测试3090GPU，官方测试图片1072*603使用框或者点prompts使用vitt模型需要41-58ms左右，显存

学生在答题上有关第五单元的连续进位加法和连续退位减法以及加减混合运算和线段图的认读方面，明显存在失误，导致大量失分。满分的只有三名同学。大部分同学在第五单元的线段图审图上出现失误，

数据集太大，超过了您的内存或显存的容量，导致数据加载器无法分配足够的空间来存储或处理它们。数据加载器使用了多个进程来加速数据加载，但由于某些原因，这些进程之间的通信出现了问题，导致数据加载

需要根据具体场景进行微调增量预训练：投喂垂类领域知识陈述形式，无问答，即只有assistant指令跟随：system-user-assistantXTunerXTuner的原理是LoRA和QLoRA，降低显存开销

转载自|新智元继超快且省内存的注意力算法FlashAttention爆火后，升级版的2代来了。FlashAttention-2是一种从头编写的算法，可以加快注意力并减少其内存占用，且没有任何近似值。比起第一代，FlashAttention-2速度提升了2倍。甚至，相较于PyTorch的标准注意力，其运行速度最高可达9倍。一年前，StanfordAILab博士TriDao发布了FlashAttent

优雅不易根据经验，16位浮点精度（FP16）的模型，推理所需显存（以GB为单位）约为模型参数量（以10亿为单位）的两倍。

GAT网络显存占用原因分析（非专业，纯个人理解）1：GAT的注意力机制2：为什么transformer就可以有很长的输入本blog主要聚焦以下几点：GAT为什么占用那么多的显存，尤其是在节点多的时候Transformer

lmdeploy/lmdeploy.md视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1iW4y1A77P大模型部署背景关于模型部署通常需要模型压缩和硬件加速大模型的特点1、显存

本篇文章，聊聊如何在新版本PyTorch和CUDA容器环境中完成xFormers的编译构建。让你的模型应用能够跑的更快。写在前面xFormers是FaceBookResearch（Meta）开源的使用率非常高的Transformers加速选型，当我们使用大模型的时候，如果启用xFormers组件，能够获得非常明显的性能提升。因为xFormers对于Pytorch和CUDA新版本支持一般会晚很久。所

iOS把OpenGL占用的显存算作虚拟内存的一部分

并且我实现分布式之后还是显示显存不足，不知道为什么。

vansin-patch-4/lmdeploy/lmdeploy.md视频：https://www.bilibili.com/video/BV1iW4y1A77P一、模型量化大模型参数量很大，运行起来非常消耗显存和内存

大模型实战笔记04——XTuner大模型单卡低成本微调实战1、Finetune简介2、XTuner3、8GB显存玩转LLM4、动手实战环节注：笔记内容均为截图课程视频地址：https://www.bilibili.com

XTuner大模型单卡低成本微调实战Finetune简介增量预训练微调指令跟随微调LoRAXTuner介绍功能亮点8GB显存玩转LLMFlashAttentionDeepSpeedZeRO上手操作平台激活环境微调参考教程

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

8G显存

单片机驱动TFT彩色液晶屏系列讲座目录第一讲单片机最小系统STM32F103C6T6通过RA8889驱动彩色液晶屏播放视频第二讲单片机最小系统STM32F103C6T6控制RA8889驱动彩色液晶屏硬件框架第三讲单片机驱动彩色液晶屏控制RA8889软件:如何初始化第四讲单片机驱动彩色液晶屏控制RA8889软件:绘图第五讲单片机驱动彩色液晶屏控制RA8889软件:显示文字：Part1.内部字库第六讲

GPU理论阐述概念功能供应商NVIDIAGPU名称解读显存GPU/显卡信息查看、鉴别工具显示接口GPU通用计算编程科普类文章，无实际技术相关，内容来源网络概念图形处理器（英语：GraphicsProcessingUnit

huggingface_hubpython包，下载InternLM-20B的config.json文件到本地2.进阶作业2.1完成Lagent工具调用Demo创作部署Step1:本地机连接服务器端口Step2:观察显存占用

桥片采用龙芯7A2000，支持PCIE3.0、USB3.0和SATA3.0.显示接口2路、HDMI和1路VGA，可直连显示器;另外内置一个网络PHY，片内集成了自研GPU，搭配32位DDR4显存接口，支持

max-pooling（最大池化）、Stochastic-pooling（随机池化）和globalaveragepooling（全局平均池化），池化层有一个很明显的作用：减少特征图大小，也就是可以减少计算量和所需显存

问题：有时我们在使用GPU的时候，因为某个原因，导致GPU被占，但有无法通过nvidia-smi看到进程编号，就会产生一个现象，GPU被未知程序所占用，我们只能使用GPU的一部分，针对这种现象怎么解决呢？方法1.重启电脑，如果win系统的话，直接关机重启即可；如果是linux系统，有图形界面的话，直接关机重启即可；如果是远程服务器的话，通过命令行：reboot重启（如果权限不够，就用sudoreb

class对象，读取so，apk，dex文件时用到的mmap文件Stack:stack内存存放了栈帧（用于存储局部变量、操作数以及返回地址），每个方法调用都会创建一个栈，stack内存是虚拟机进程独有的GPU显存

最好是下载它的完整的向导说明书，是一个PDF，7M多，步骤还是挺详细的。但是这本手册在网上没有见过中文版的说明，所以在这里简单介绍一下。）

每天给你送上干货❤️作者|godweiyang出品|公众号：算法码上来（ID：GodNLP）-BEGIN-attention是Transformer中最重要的一个结构，但是随着序列长度的增加，计算复杂度以增长，显存和速度都会吃不消

一、目录模型参数单位内存计算案例显卡算力推理显存计算训练显存计算huggface官网计算模型推理/训练需要的显存大模型输入长度与显存的关系大模型推理多线程与显存的关系参考：https://blog.csdn.net

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