CUDA内存模型第13页

【书生·浦语大模型实战】“PDF阅读小助手”学习笔记

1模型部署在InternStudio平台中选择A100(1/4)的配置，镜像选择Cuda11.7-conda，可以选择已有的开发机langchain；1.1创建工作空间mkdir/root/pdf_project1.2Clone

songyuc·2024-01-24 03:42

机械革命蛟龙16ubuntu双系统的移除与重装

介绍一下本人重装的一个初衷，首先系统更新内核导致cuda无法运行，其次原本的70g空间捉襟见肘，因此想要重装分配更多一些空间，若没有扩容的需求可以去找找系统自带的重装方法，应该会比我下面的流程快很多。

xiyanjoy·2024-01-24 00:25

并发机制的底层实现原理

如果一个字段被申明为volatile，java线程内存模型确保所有线程看到这个变量的值是一致的。为了提高运行速度处理器不直接与内存进行通信“原子”代表最小

井易安·2024-01-23 23:24

在Windows下根据TensorFlow官方文档部署cuda环境，进而调用GPU来训练神经网络

博主花了两天时间，总算在win10笔记本上完成了cuda环境的部署，期间踩了很多坑。现有的教程大都是通过anaconda部

Ayews·2024-01-23 20:55

nuaa-数据融合-基于强化学习的小游戏

目录一、写在前面二、安装pygame三、读整个项目文件中的README.md四、模拟强化学习(重点)4.1先装cuda4.2再装cuDNN4.3添加环境变量五、使用conda下载pytorch反转来了env.pymain.pyppo.py

不买Huracan不改名·2024-01-23 16:00

深度学习(4)--Keras安装

目录Keras安装:1.1.安装CUDA/cuDDN工具包1.1.1.安装前准备1.1.2.安装CUDA1.1.3.安装cuDDN1.2.安装Anaconda1.3.安装tensorflow框架1.3.1

GodFishhh·2024-01-23 14:01

JVM内存奥秘：2万字深度解析，让你彻底掌握内存结构！

本文主要对JVM内存结构进行讲解，注意不要和Java内存模型混淆了。最近看到javakeeper公众号整理的文章，整理的很好。所以替换为他的文章，以方便你构筑JVM内存结构的知识体系。

沁禹·2024-01-23 13:04

【BBuf的CUDA笔记】十二，LayerNorm/RMSNorm的重计算实现

带注释版本的实现被写到了这里：https://github.com/BBuf/how-to-optim-algorithm-in-cuda/tree/master/apex由于有很多个人理解，读者可配合当前文章谨慎理解

just_sort·2024-01-23 13:29

【BBuf的CUDA笔记】十三，OpenAI Triton 入门笔记一

0x0.前言2023年很多mlsys工作都是基于Triton来完成或者提供了Triton实现版本，比如现在令人熟知的FlashAttention，大模型推理框架lightllm，diffusion第三方加速库stable-fast等灯，以及很多mlsys的paper也开始使用Triton来实现比如最近刚报道的这个新一代注意力机制LightningAttention-2：无限序列长度、恒定算力开销、

just_sort·2024-01-23 13:27

Java内存模型和volatile、synchronized

前言先说说计算机缓存：计算机在执行程序的时候，都是通过CPU来执行指令，当然执行一串指令少不了需要某些数据，这些数据就在主内存中（物理内存）。随着科技不断发展，CPU执行速度越来越快，但内存存取发展并没有跟上CPU飞速发展的脚步，导致性能瓶颈出现在了内存存取上，所以这个时候出现了缓存技术来加快数据的存取。在程序真正运行时，会将运算需要的数据从主存复制一份到CPU的高速缓存当中，那么CPU进行计算时

minute_5·2024-01-23 13:11

pythorch及tensorflow2.0以上版本的安装

最头疼的莫过于CUDA，cudnn这些东西的版本匹配。以前看了不少教程，让我们安装cuda，cudnn，配置环境变量。其实，这两个框架的GPU版本配置早就很简单很简单了！

Rayne_tab·2024-01-23 13:03

【基于BasicSR的GCFSR复现踩坑】

文章目录前言BasicSR快速开始Pytorch与cuda查看cuda版本安装对应的PytorchGCFSR的项目配置训练命令获取训练可选的参数，使用参数-h：Train_pipeline函数参数解析ResumeLoggerGoodLucklogoDataloader

东荷新绿·2024-01-23 12:08

在 wsl-ubuntu 里通过 docker 启动 gpu-jupyter

NVIDIAContainerToolkit3.使用nvidia-ctk命令配置容器运行4.通过docker运行nvidia-smi5.运行gpu-jupyter6.访问gpu-jupyter7.测试gpu-jupyter是否可以访问cuda0

engchina·2024-01-23 11:39

六、高效并发

1.Java内存模型（JMM）JCP定义了一种Java内存模型，以前是在JVM规范中的，后来独立出来成为JSR-133（Java内存模型和线程规范修订）。JCP表示Java社区组织。

zengk562·2024-01-23 10:48

深入理解多线程编程和 JVM 内存模型

目录一、什么是多线程编程二、JVM介绍三、JVM内存模型一、什么是多线程编程多线程编程是一种编程方式，它允许程序在同一时间内执行多个线程或任务。

揣晓丹·2024-01-23 09:47

Ubuntu 16.04 Server 安装深度学习环境(二)（Anaconda+Pytorch+TensorFlow+Caffe2）

前言深度学习框架介绍Anaconda（Python环境安装）TensorFlow安装Pytorch安装Caffe2安装前言前言：上一篇博客中我们安装了Linux16.04Server并配置了相关的深度学习环境(CUDA

YeahHighly·2024-01-23 07:47

本地cuda的部署方式

1首先在终端利用命令ndivia-smi查看自己的驱动版本和cudaversion查看是否匹配（或者有没有安装cuda）查看是否匹配：知乎-安全中心安装cuda：知乎-安全中心2搞定cuda之后，就要安装与

UndefindX·2024-01-23 06:58

windows用msvc编译opencv、opencv-python、opencv_contrib、cuda

如要用mingw编译opencv，参考我另外一篇文章https://blog.csdn.net/weixin_44733606/article/details/135741806。如要用Ubuntu编译opencv，参考我另外一篇文章https://blog.csdn.net/weixin_44733606/article/details/131720128。一、安装VS2022，自行搜索。二、安

严就方法·2024-01-23 06:49

TensorRT部署--Linux(Ubuntu)环境配置

系列文章目录TensorRT环境配置–Linux(Ubuntu)文章目录系列文章目录前言一、环境配置二、CUDA下载安装三、cuDNN下载安装四、TensorRT下载安装五、模型创建总结前言TensorRT

小豆包的小朋友0217·2024-01-23 06:04

pytorch、显卡、显卡驱动、cuda版本是如何对应的

背景做深度学习的小伙伴们可能都会在安装环境的时候经常遇到的cuda版本驱动版本以及和显卡是如何对应的，经常搞得特别糊涂，官网没有直接提供他们的对应关系，导致我们在升级显卡的时候发现原来的软件环境不兼容，

鱼游九天·2024-01-23 06:10

Java 内存模型深度解析

优质博文：IT-BLOG-CN一、并发编程模型的两个关键问题【1】并发中常见的两个问题：线程之间如何通信及线程之间如何同步。通信是指线程之间以何种机制来交换信息。在命令式编程中，线程之间的通信机制有两种：内存共享和消息传递；【2】在共享内存的并发模型里，线程之间共享程序的公共状态，通过写-读内存中的公共数据进行隐式通信。在消息传递的并发模型里，如果没有公共状态，线程之间必须通过发送消息来显示进行通

程序猿进阶·2024-01-23 05:41

理解JVM虚拟机的工作原理

JVM的内存模型堆所有对象都在这里分配内存，是垃圾回收的主要区域。方法区用于存放加载的类信息、常量、静态变量、即时编译后的代码等数据。运行时常量池Class文件的常量池，会在类加载后被放入

Just do Java·2024-01-23 05:01

Java技术栈 —— JVM虚拟机

二、JVM内存模型（极其重点，必须牢牢把握住）2.1方法区2.2虚拟机栈2.3本地方法栈2.4堆2.5程序计数器2.6面试必问三、GC机制四、JVM执行引擎4.1解释器与JIT(Just-In-Time

键盘国治理专家·2024-01-22 23:13

【问题记录】NVIDIA GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch。

服务器上跑代码的时候遇到了报错：NVIDIAGeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm

超好的小白·2024-01-22 21:31

Eigen 与 CUDA cusolver 解大规模稀疏矩阵方程的实现与比较

近期在解决一个解大型稀疏矩阵方程的问题，用到了Eigen库和cuSolver库，并对二者的不同算法进行了时间上的比较。1.Eigen解稀疏矩阵方程1.1解法流程调用c++的eigen库解方程的参考资料比较多，这里只是简单地总结一下大致流程。给项目配置好eigen环境后，首先是引用头文件和命名空间，#include"Eigen/Sparse"...usingnamespaceEigen;...这样就

石小鑫·2024-01-22 20:02

2018-05-12 Caffe Makefile.config

Makefile.configCUDA9.1cuDNN7.1.3OpenCV3.3.0Python2.7##Refertohttp://caffe.berkeleyvision.org/installation.html

七点水Plus·2024-01-22 18:00

cuda安装完输入nvcc -V显示不是内部或外部的命令（添加cuda环境变量）

按照查看比较高的教程添加变量，但是最后再cmd中输入nvcc-V时，一定要重启cmd！！！成功！

挽了个球球·2024-01-22 13:03

CentOS 7版本下安装NVIDIA显卡驱动

文件准备：根据自己的硬件配置需求，去NVIDIA官网下载符合显卡的驱动文件和cuda文件，笔者这里以CentOS7.6下安装RTX3090为实例。

文北屾·2024-01-22 12:20

Jetson Orin Nano安装OpenCV带cuda加速版本的全过程

安装过程使用jetpack安装的jetson，自带了opencv，但是没有cuda加速的，输入opencv_version使用jtop查看，可以确认自带的opencv是没用cuda的卸载opencv，先查看有哪些包

LitchiCheng·2024-01-22 11:38

OpenCV编译C++测试程序获取cuda设备信息

视频讲解OpenCV编译C++测试程序获取CUDA设备信息测试代码test-cv.cpp#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacecv

LitchiCheng·2024-01-22 11:08

RepLKNet 学习笔记

importtimeimporttorchfromunireplknetimportunireplknet_aif__name__=='__main__':net=unireplknet_a()net.cuda

AI视觉网奇·2024-01-22 11:27

Detectron2在windows10下的配置

Detectron2在windows10下的配置预备安装内容MSVC（2017版本及以上，其他版本未经测试）,python3.7,pytorch>=1.4,对应的CUDA（注意环境变量的设置）,pycocotools

simple_whu·2024-01-22 11:48

【STR文字识别项目】之最新SOTA项目PARSeq（二）转TensorRT并用C++调用

NPC里的玩家·2024-01-22 09:05

flink内存模型

flink内存管理jvm中java对象模型缺陷flink自主管理内存来解决jvm的几个问题早期flink内存模型当前flink内存模型补充内容flink将对象序列化存储会不会存在高昂的序列化和反序列化代价

小路遥同学·2024-01-22 08:48

03-Flink内存模型

如何处理缓存和高效处理1自主管理内存Flink从一开始就选择了使用自主的内存管理，避开了JVM内存管理在大数据场景下的问题，提升了计算效率.1.1JVM内存管理的不足1.1.1有效数据密度低存储：对象头、实例数据、对齐填充部分导致JVM中有效信息的存储密度很低1.1.2垃圾回收FullGC会严重影响性能以及和集群中的心跳信息超时，使得无法进行调优1.1.3OOM问题影响稳定性1.1.4缓存未命中问

情深@骚明·2024-01-22 08:48

【内存模型】Flink内存模型：从宏观（Flink内存模型）、微观（Flink内存结构）、数据传输等角度分析Flink的内存管理

文章目录一、Flink内存模型1.Jobmanager的内存模型1.1.内存分类1.2.场景2.TaskManager的内存模型2.1.内存分类二、Flink内存结构1.内存结构成员分类2.内存管理器-

roman_日积跬步-终至千里·2024-01-22 08:11

【内存管理】flink内存管理(一)：内存管理概述：flink主动管理内存原理、flink内存模型

.flink为什么自己管理内存1.处理大数据时JVM内存管理的问题2.flink主动管理内存逻辑2.1.Flink内存管理方面2.2.序列化、反序列化说明3.Flink主动管理内存的好处二.Flink内存模型

roman_日积跬步-终至千里·2024-01-22 08:11

flink内存管理（三）：MemorySegment内存使用场景：托管内存与网络内存

MemoryManager实例3.算子使用通过MemoryManager使用内存4.ManagedMemory内存空间申请流程二.NetworkBuffer内存申请与使用1.NetworkBuffer构造器在Flink内存模型中我们已经知道

roman_日积跬步-终至千里·2024-01-22 08:35

【资源分享】GPU、CUDA并行程序设计相关电子书 pdf资料

1-CUDA并行程序设计：GPU编程指南电子书pdf作者:（美）ShaneCook出版社:机械工业出版社原作名:CUDAProgramming:ADeveloper’sGuidetoParallelComputingwithGPUs

Hcoco_me·2024-01-22 07:23

基于Anaconda安装pytorch深度学习环境（win10）+pycharm安装---免额外安装CUDA和cudnn（适合win10小白教学）

文章目录前言一、NVIDIA驱动安装二、Anaconda的安装三、Pytorch环境安装四、pycharm安装--验证CUDA和cudnn版本前言最近由于项目需要，之前我们在利用GPU进行深度学习的时候

华江信息Ai边缘计算·2024-01-22 07:45

Github 2024-01-21 开源项目日报 Top10

根据开发语言中项目的数量，汇总情况如下：开发语言项目数量Python项目7Cuda项目1HTML项目1JupyterNotebook项目1非开发语言项目1高级英语学习指南创建周期：2427天开发语言：HTMLStar

孙琦Ray·2024-01-22 06:09

JVM内存模型剖析

JDK体系结构JDK：JDK提供了编译、运行Java程序所需的各种资源和工具；包括Java编译器，Java运行时环境：JRE；开发工具包括编译工具(javac.exe)打包工具(jar.exe)等。JRE：即JAVA运行时环境，JVM就是包括在JRE中，以及常用的JAVA类库等；SDK：SDK是基于JDK进行扩展的，是解决企业级开发的工具包。如JSP、JDBC、EJB等就是由SDK提供的；Java

ariestse9·2024-01-22 05:46

【设置gpu设备】os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘] 和 torch.cuda.set_device()

【设置gpu设备】os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]和torch.cuda.set_device()文章目录【设置gpu设备】os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES

笃℃·2024-01-22 05:45

多线程 3——线程安全三大特性、volatile、synchronized、单例模式

多线程一、线程安全1、原子性(atomic)2、内存可见性1）JMM（JavaMemoryModel——Java内存模型）2）可见性(visible)3、代码重排序(reordering)二、线程安全机制

爱得恋·2024-01-22 04:12

【最新】手把手教你Windows安装TensorFlow-gpu2.1.0（2021.6.11更新）

1.1自我定位1.2小生配置一览①Anaconda3平台（小生版本许久没有更新，新版都可）②Python3.6（3.7及以上不兼容，采坑部分慢慢讲述）②英伟达GTX1050③CUDA10.2（CUDA版本目前一般为

MUKCHAN·2024-01-22 04:10

JVM 内存模型

内存模型1.虚拟机栈VMStack线程私有，生命周期与线程相同。

CHSmile·2024-01-22 04:39

工作小记 cv-cuda使用

最近要实现RGB相关cuda算子的功能，最终通过自己手写核函数实现。

Zip-List·2024-01-22 00:26

m2安装SD报错及解决方案

报错一：LaunchingWebUIwitharguments:--skip-torch-cuda-test--upcast-sampling--no-half-vae--use-cpuinterrogatenomodule'xformers

呼伦贝尔-钢蛋儿·2024-01-21 21:08

Java内存区域（运行时数据区域）和内存模型（JMM）

Java运行时数据区域和内存模型（JMM）Java运行时数据区域程序计数器Java虚拟机栈1.局部变量表2.操作栈3.动态链接4.方法返回地址本地方法栈Java堆方法区运行时常量池直接内存Java内存模型计算机高速缓存和缓存一致性

小驴程序源·2024-01-21 20:45

Nvidia GPU相关包与命令及参考链接

CUDAtoolkitCUDAtoolkit是Nvidia提供的开发环境，用于创建基于GPU的高性能应用。里面包含CUBLAS库，

badman250·2024-01-21 20:09

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