CUDA内存模型第5页

AQS---抽象队列同步器、CLH锁队列

青秋.·2025-02-14 07:51

GPU（Graphics Processing Unit）详解

关键特性：高并行度：现代GPU包含数千个计算核心（如NVIDIAH100拥有18,432个CUDA核心）。专用内存系统：配备高带宽

美好的事情总会发生·2025-02-14 03:32

性能调优JVM参数优化方案有哪些

Feng.Lee·2025-02-14 02:24

用Llama Factory单机多卡微调Qwen2.5时报torch.OutOfMemoryError: CUDA out of memory的解决办法

接着上一篇博客：在Ubuntu上用LlamaFactory命令行微调Qwen2.5的简单过程_llamafactory微调qwen2.5-CSDN博客如果需要微调比较大的模型，例如Qwen2.5-32B，那么在两个3090上可能不够用，这里我用A6000×4的服务器。但如果仿照上篇博客，直接运行：llamafactory-clitrainexamples/train_qlora/qwen_lora

蛐蛐蛐·2025-02-12 22:27

CUDA与CUDPP源码解析及实战应用

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：CUDA是NVIDIA推出的并行计算平台，CUDPP是一个提供GPU优化算法的开源库。

昊叔Crescdim·2025-02-12 19:06

【ai】李沐动手深度学学v2 环境安装：anaconda3、pycharm、d2

cuda-toolkitcuda_12.5.0_windows_network.exe官方课程网站第二版资源下载release版本pycharm版本李沐【动手学深度学习v2PyTorch版】课程笔记CUDA

等风来不如迎风去·2025-02-12 15:05

llama-cpp-python CUDA error问题

安装完cuBLAS(CUDA)版本的llama-cpp-pythonCMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on"pipinstallllama-cpp-python跑模型，指定n_gpu_layers

0语1言·2025-02-12 09:31

报错：检测不到cuda解决方案

H_Shelly·2025-02-11 15:49

CUDA检测失败的解决方案

CUDA检测失败的解决方案在使用Python进行CUDA编程时，有时候会遇到"CUDAdetectionfailed"的错误信息。这个错误通常表示CUDA驱动程序无法正确地检测到CUDA设备。

HackDashX·2025-02-11 15:49

Flink 内存模型各部分大小计算公式

Flink的运行平台如果Flink是运行在yarn或者standalone模式的话，其实都是运行在JVM的基础上的，所以首先Flink组件运行所需要给JVM本身要耗费的内存大小。无论是JobManager或者TaskManager，他们JVM内存的大小都是一样的，都是由JVMmetaspace和JVMoverhead组成的。metaspace元空间的部分，保存JVM中class类等区域，然后JVM

bluedraam_pp·2025-02-11 13:33

Python基础知识10

在Python编程领域，内存模型紧密围绕对象展开，一切数据，无论是数字、字符串，还是列表等复杂结构，均以对象的形式存在于内存之中。

ylfhpy·2025-02-11 12:29

Transformer 的辉煌与大模型方向确立，点燃AGI之火把

技术壁垒：模型，技术，开源CUDA壁垒：PTX编程更加底层，大量中国硬件公司，可以适配Transformer架构的奠基2017年，Vaswani等人发表了开创性论文《AttentionisAllY

dingcb168·2025-02-11 07:47

Spark性能调优系列：Spark资源模型以及调优

Spark资源模型Spark内存模型Spark在一个Executor中的内存分为三块，execution内存、storage内存、other内存。

Mr Cao·2025-02-11 01:29

【ubuntu24.04】GTX4700 配置安装cuda

筛选显卡驱动显卡驱动NVIDIA-Linux-x86_64-550.135.run而后重启：最新的是12.6用于ubuntu24.04，但是我的4700的显卡驱动要求12.4cuda

等风来不如迎风去·2025-02-11 01:58

DeepSpeed 在三台T4卡上部署deepseek-r1:32b

步骤：安装CUDA和cuDNN：确保你在每台机器上安装了与T4GPU兼容的CUDA和cuDNN版本，通常CUDA11.0或更高版本。安装CUDA：N

MonkeyKing.sun·2025-02-10 14:33

JVM常见面试题

Java虚拟机栈（线程私有）：JVM中用于描述Java方法运行过程的内存模型。每当一个Java方法被调用时，JVM会为其创建一个称为“栈帧”的区域，以存储该方法执行过程中的相关信息。方法运行完后会被清

超级蛋蛋怪无敌冲！！·2025-02-10 11:40

【深度学习】无Linux管理员权限，照样可以安装CUDA

以下演示内容使用CUDA版本为CUDA11.71、官网官网：CUDA官网下载地址这里会列出所有的CUDA版本，选择需要的版本即可。

土豆炒马铃薯。·2025-02-10 05:40

解决Pytorch的cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED

目录1.问题报错2.可能原因2.1GPU内存不足2.2缓存问题2.3CUDA和Pytorch版本不兼容2.4CUDA和cuDNN版本不兼容3.验证CUDA是否可用4.参考1.问题报错在使用GPU加速模型训练的过程中经常会遇到这样的错误

Jurio.21·2025-02-10 00:31

CUDA环境配置

本文介绍Ubuntu14.04下CUDA环境的安装过程标签高性能计算（HPC）并行化加速学习CUDA最好的去处还是NVIDIA官网，上面许多文档写的都相当不错，比如CUDA编程指南、如何使用cuRand

波小澜·2025-02-10 00:29

【PyTorch 】【CUDA】深入了解 PyTorch 中的 CUDA 和 cuDNN 版本及 GPU 信息

目录引言一、环境准备1.1重要的环境依赖1.2安装CUDA和cuDNN1.3示例安装步骤1.4PyTorch、CUDA和cuDNN版本兼容性表二、检查CUDA和cuDNN版本三、检查GPU可用性四、测试

丶2136·2025-02-10 00:27

CUDA 学习笔记之程序栈

runtimeapi使用cudart动态库，以cuda为前缀。而driverapi使用cuda动态库，在使用前要包含相应的库文件，以c

cs199503·2025-02-09 19:26

【CUDA】 GPU与CPU体系结构对比

1.GPU与CPU运算性能对比在面对并行任务处理时,CPU与GPU的体系结构在设计理念上有着根本的区别。CPU注重通用性来处理各种不同的数据类型,同时支持复杂的控制指令,比如条件转移、分支、循环、逻辑判断及子程序调用等,因此CPU微架构的复杂性高,是面向指令执行的高效率而设计的。GPU最初是针对图形处理领域而设计的。图形运算的特点是大量同类型数据的密集运算,因此GPU微架构是面向这种特点的计算而设

WHAT816·2025-02-09 05:16

ext的cuda

EXT做为与用户交互的前端，其功能可以概括为：生成用户界面，与用户实现交互，并与程序（PHP,.NET等）后台通信来完成与用户的交互。生成用户界面:EXT被广泛接受认可的原因之一便是他拥有良好的用户外观。一个系统中最主要的功能便是实现CRUD（新增，读取，更新，删除），同时还有查询。为了将这些功能集中在一起，特意封装了一个EXT的CRUD面板，将这些常用的功能封装成一个类，以便创建易用性良好的界面

rdman84·2025-02-09 02:22

GROMACS-2023.2 安装（GPU加速）

预装：1，cmake3.25.2安装，路径加入到bashrc2，gcc版本9.3，路径加入到bashrc3，fftw版本3.3.104，Openmpi4.1.1路径加入到bashrc5，cuda12.1

咸鱼啦啦·2025-02-08 18:56

Ubuntu20.04+GeForce RTX 2080 SUPER+cuda11.1+cudnn8.0.4+openCV4.4.0环境搭建

链接在此：Ubuntu20.04+GeForceRTX2080SUPER+cuda11.1+cudnn8.0.4+openCV4.4.0环境搭建出现的问题1：ubuntu20.04安装libpng12-

pkuyjxu·2025-02-08 08:06

2025年大年初一篇，C#调用GPU并行计算推荐

以下是一些在C#中比较常用且好用的调用GPU的库：1.CUDAfy.NET特点：CUDAfy.NET是一个开源库，可以将C#代码转换为CUDA代码，支持在NVIDI

zzlyx99·2025-02-08 02:30

02.Flink内存模型以及细粒度的资源管理

本文主要介绍下Flink对内存是怎么分配的以及相应的配置优化，还会介绍下Flink对资源更细粒度的管理策略1.Flink的内存组成Flink的内存从功能上包括Flink总内存和JVM特定内存两部分，其中重要的是Flink总内存的构成，它的构成分为heapmemory和off-heapmemory。heapmemory又分为frameworkmemory和taskmemory。off-heapmem

抛砖者·2025-02-07 18:40

ubuntu22.04搭建qt交叉编译环境

qt交叉编译环境教程，方便在上位机开发下位机应用程序主机交叉编译Qt5.15.15代码一、编译环境和开发版本介绍二、准备下载的文件三、配置和编译四、编译中遇到的问题五、上位机qtCreat配置六、一个cuda

YYRAN_ZZU·2025-02-07 16:56

deepseek本地部署会遇到哪些坑

解决方案：确认GPU支持CUDA，检查显存需求（如至少16GB显存）。使用nvidia-smi监控显存，通过降低batch_size或模型量化（如FP16/INT8）优化资源。

skyksksksksks·2025-02-07 11:49

【AI基础】K8S环境使用GPU--Kubernetes环境（三）

一、概述以常见的NVIDIAGPU为例，系统为Linux1.1裸机环境BMS安装对应的GPUDriver（GPU驱动），以及CUDAToolkit1.2Docker环境需额外安装nvidia-container-toolkit

赛博Talk·2025-02-07 07:26

anaconda中安装tensorflow1.15以及Jupyter

anaconda中安装tensorflow1.15以及Jupyter1.安装TensorFlow1.15tensorflow1.15+cuda10.0+cudnn7.4PackagesNotFoundError

hou_hbl·2025-02-07 04:35

JVM的详细讲解

学习目标GC分代回收回收器实现类加载内存模型性能调优那什么是GC，GC里面的回收分类有哪些？怎么实现，还有什么内存模型里面还有什么东西？怎么调优性能？

上官花雨·2025-02-06 21:20

Ubuntu为julia安装深度学习框架MXNet（支持CUDA和OPenCV编译）

Ubuntu为julia安装深度学习框架MXNet（支持CUDA和OPenCV编译）环境介绍与注意事项下载源文件安装依赖编译环境配置安装MXNet测试后记环境介绍与注意事项Ubuntu18.04julia1.5.3CUDA10.1

盼小辉丶·2025-02-06 21:15

二、Java并发编程之ReentrantLock、Java内存模型

B站黑马课程文章目录4.AQS4.1锁的活跃性死锁哲学家就餐问题活锁饥饿4.2AQS4.3ReentrantLockReentrantLock原理ReentrantLock基础ReentrantLock解决哲学家就餐4.4同步模式之顺序控制固定顺序*交替输出5.共享模式之内存5.1可见性volatile可见性vs原子性5.2终止模式之两阶段终止模式5.3同步模式之犹豫模式5.4有序性指令重排序优化

wxygf·2025-02-06 19:03

深度学习No module named ‘torchvision.transforms.functional_tensor‘问题解决

关于我的环境：CUDA==12.1torch==2.4.1GPU==4090D原先进行深度学习用的CUDA11.3，torch1.2.1，但是在训练时出现nvrtc:error:in

winrisef·2025-02-06 11:44

昇腾设备torch_npu推理配置

1.Ascend310B1的npu推理思路在昇腾Ascend310B1NPU上基于PyTorch进行推理时，通过torch_npu替换原有GPU/CUDA操作。

时间逝世298·2025-02-05 20:21

Linux的cuda安装找不到路径,Cuda安装详细步骤

为了学习Caffe新买了笔记本，安装cuda时遇到了很多问题，不过好在都成功的解决了。

Tom K·2025-02-05 11:14

CUDA Toolkit安装和验证

一、cuda下载网址https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive二、Win10下载安装三、ubuntu22下载安装3.1cudatoolkit下载3.2

乒乓球爱好AI·2025-02-05 11:44

Linux 平台上安装 NVIDIA GPU 驱动和 CUDA Toolkit

在Linux平台上安装NVIDIAGPU驱动和CUDAToolkit的步骤如下：###1.安装NVIDIAGPU驱动####步骤1:更新系统首先，确保你的系统是最新的：```bashsudoaptupdatesudoaptupgrade

weifengma-wish·2025-02-05 11:43

DeepSeek安装部署指南

CUDA和GPU驱动（如果需要GPU加速）。pip和virtualenv（推荐使用虚拟环境）。2.安装DeepSeek克隆DeepSeek仓库（假设DeepSeek已发布为开源项目）：gi

SAFE20242034·2025-02-05 11:11

在LINUX上安装英伟达CUDA Toolkit

下载安装包wgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.8.0/local_installers/cuda-repo-rhel8-12

云道轩·2025-02-05 11:41

volatile、ThreadLocal的使用场景和原理

如果一个字段被声明成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。(2)原理有volatile变量修饰的共享变量进行写操作的时候会多第二行汇编代码，通过查

WilldasK·2025-02-05 07:16

PyTorch + CUDA环境配置

从目前的情况来看，CUDA版本和PyTorch和Py自身版本是绑定的，而cuDNN和CUDA的大版本绑定，而其中主要受限的其实是PyTorch支持的CUDA版本，因此，这里采用CUDA来适配PyTorch

weixin_54533760·2025-02-05 04:28

java内存模型及垃圾回收机制

一、Java内存模型（JavaMemoryModel,JMM）1.1JMM核心定义Java内存模型（JMM）作为多线程编程的核心规范，明确定义了共享变量（包含对象字段与数组元素）的访问规则，以及线程间的数据交互机制

Alba Noctis·2025-02-04 14:39

在CentOS服务器上部署DeepSeek R1

硬件配置：GPU版本：NVIDIA驱动520+，CUDA11.8+。CPU版本：至少16核处理器，64GB内存。存储空间：原始模型需要30GB，量化后约8-20GB。

蓝染k9z·2025-02-04 09:30

Mac M1 Comfyui 使用MMAudio遇到的问题解决？

问题1:AssertionError:TorchnotcompiledwithCUDAenabled？

福葫芦·2025-02-04 08:55

Ubuntu16.04环境下安装cuda10+pytorch1.2

1、背景环境：Ubuntu16.04&titanx作为新一代的人工智能训练平台的PYTORCH，有其独特的优势，为此，完整的安装这一平台，是开展所有工作的首要条件，一开始，笔者认为应该轻松的完成，但是发现实际上要从零完成这一工作，尤其是在NVIDIATITANX下，是需要3～4天的摸索的，为了便于后续的工作，也为了后面使用的童鞋，写下这篇文章，闲话少说，先上最终完成shell输出。xxx@xxxU

小楼昨夜，东风·2025-02-03 19:11

【安装记录】lift:learned invariant feature points

我自己的电脑的cuda是9.0.该代码安装要求太多了，加上我习惯了docker。

你好joy·2025-02-03 03:56

nvidia-smi命令视图含义

--------------------------------------------------------+|NVIDIA-SMI555.42.06DriverVersion:555.42.06CUDAVersion

董林夕·2025-02-02 19:56

legged gym（包含isaac gym）丝滑安装教程

LeggedGym（包含IsaacGym）安装教程——Ubuntu22.04安装IsaacGym安装leggedgym2.1.安装pytorch和cuda:2.2.安装rsl_r2.3.安装legged_gym

littlewells·2025-02-02 18:49

推荐频道

CUDA内存模型