CUDA原子操作第6页

调用本地大模型实现聊天机器人ChatBot

AWSInstance本地部署大模型AWS上申请带GPU的instance，例如g4dn系列，申请instance后安装CUDA的driver，driver安装完成后，就可以在带gpu的instance

taoli-qiao·2024-02-07 01:10

Ubuntu22.04安装cuda，cudnn, 编译darknet

一，安装cuda：1，下载及安装cuda官网：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archivewgethttps://developer.download.nvidia.com

化石草·2024-02-06 23:15

超详细YOLOv8虚拟环境搭建（cuda+pyside6+pytorch+ultralytics库）

YOLOv8虚拟环境搭建（cuda+pyside6+pytorch+ultralytics库）前言1、安装Anaconda和PyCharm2、打开项目目录3、新建一个虚拟环境4、激活环境5、安装GPU版本

东东不熬夜·2024-02-06 22:24

C++多线程同步的5种方式：互斥锁mutex、条件变量condition_variable、信号量sempahore、异步操作future、原子操作atomic

一、起因今天刷多线程类别的题目时，遇到最基础的一道题：1114.按序打印;有兴趣的可以看一下题目描述，属于最基础的多线程互斥，目的是不论何种情况下，三个线程都得按顺序1、2、3执行，不能乱了顺序。解题思路大家应该都能想到，依次加锁解锁，按照线程1、2、3顺序依次解开线程锁即可。但是翻阅解题思路时发现某个大神(ID=ZhengyuChen)用标题的五种方式依次实现了一遍，膜拜！特此整理来学习一遍

欧特克_Glodon·2024-02-06 22:59

redis(四)事务管理与发布订阅模式

事务是一个原子操作：要么都执行，要么都不执行。

笑谈子云亭·2024-02-06 21:11

Java 多线程（一）线程安全基础

Java内存模型要求，变量的读取操作和写入操作必须是原子操作，但对于非volatile类型的long和double变量，

闲相思·2024-02-06 19:23

C++多线程编程：解锁性能与并发的奥秘

通过本文，我们深入了解了C++中的多线程编程，探讨了创建线程、数据同步、原子操作、同步和通信、异步任务与Future/Promise、性能优化与线程池等主题。

白日梦批发商·2024-02-06 17:18

小蛇学python（22）pytorch配置cuda实现GPU加速

深度学习如火如荼，使用普通的cpu来跑模型真的让人急死，就算最普通的垃圾显卡，只要支持cuda，就可以实现gpu加速，其速度至少是cpu的5倍。

跌跌撞撞小红豆·2024-02-06 17:43

C++多线程编程(四): atomic原子操作

文章目录0前言1非原子操作存在的问题2原子操作的基本使用3原子操作的方法4atomic_flag5总结0前言原子操作的意思是该操作执行过程中不能被中断，该操作要么不执行，要么全部执行，不存在执行一部分的情况

luofengmacheng·2024-02-06 16:52

使用Taichi加速Python

Taichi的主要功能之一是加速计算密集的Python程序，帮助这些程序实现可以媲美C/C++甚至CUDA的性能。这使得Taichi在科学计算领域处于更有利的地位。如何体现Taichi的优越性呢。

乔不思-·2024-02-06 11:20

java 对象引用赋值是否原子操作_9. 线程安全之原子操作

前言：上一节学习了JMM、HappenBefore、可见性等等这种概念，基本都是来源于JDK的官方网站中，上面有所说明了，能够追根溯源才能够跟上技术演进。9.0来自JDK官方的多线程描述JDK官方对于多线程相关理论的说明：里面有介绍同步关键字、原子性、死锁等等概念。(源于官方才是原汁原味)9.1原子性的引入9.1.1多线程引起的问题下面跟上节一样，我们先用一个简单的程序来说明，并发产生的问题pac

李大帝·2024-02-06 08:30

线程安全之原子性问题

原子操作定义:原子操作可以是一个步骤，也可以是多个操作步骤，但是其顺序不可以被打乱，也不可以被切割而只执行其中的一部分i++便不是原子操作publicclassCounter{volatileinti=

，稳步前进·2024-02-06 08:00

Java解决线程安全问题

Immutable）2.2变量私有化2.2.1栈封闭（主要为局部变量）2.2.2线程本地存储（ThreadLocalStorage）2.3互斥同步2.4非阻塞同步2.4.1CAS2.4.2Atomic（原子操作

Duktig丶·2024-02-06 08:00

python线程安全类型_通俗易懂：说说 Python 里的线程安全、原子操作

首发于微信公众号：Python编程时光在并发编程时，如果多个线程访问同一资源，我们需要保证访问的时候不会产生冲突，数据修改不会发生错误，这就是我们常说的线程安全。那什么情况下，访问数据时是安全的？什么情况下，访问数据是不安全的？如何知道你的代码是否线程安全？要如何访问数据才能保证数据的安全？本篇文章会一一回答你的问题。1.线程不安全是怎样的？要搞清楚什么是线程安全，就要先了解线程不安全是什么样的。

weixin_39847728·2024-02-06 08:00

高并发多线程安全之原子性问题、CAS机制及问题解决方案

java内存模型中，对多线程间交互，涉及到原子性问题、可见性问题、以及有序性问题；这篇文章主要讲解的是多线程高并发的原子性问题，以及解决原子性问题、CAS机制、自旋锁的优缺点、以及ABA问题等解决什么是原子操作定义即一个操作或者多个操作

踩踩踩从踩·2024-02-06 08:58

线程安全之可见性（Volatile）和原子性（Atomic）

线程安全之可见性（Volatile）和原子性线程之可见性可见性原理分析线程间操作的定义同步的规则定义Happens-before先行发生原则Final修饰符线程可见性总结线程安全之原子性原子操作存在的问题及分析原因示例代码

飞跃南墙的晓M·2024-02-06 08:27

线程安全之原子操作

原子操作原子性就是指该操作是不可再分的。不论是多核还是单核，具有原子性的量，同一时刻只能有一个线程来对它进行操作。

Coding Diary·2024-02-06 08:27

原语，原子，线程安全

原子操作和原语是计算机科学中常见的概念，通常用于多线程或多进程环境中，以确保数据的一致性和同步。

phone1126·2024-02-06 08:22

Redis + Lua 实现分布式限流器

实例4.定义限流类型枚举类5.自定义注解6.切面代码实现7.控制层实现8.测试相比Redis事务，Lua脚本的优点：减少网络开销：使用Lua脚本，无需向Redis发送多次请求，执行一次即可，减少网络传输原子操作

@lihewei·2024-02-06 07:35

安装GPU版本的pytorch（官网安装pytorch只有cpu版本）

可输入以下命令：print(torch.cuda.is_available())#判断torch是否可进行gpu计算print(torch.cuda.device_count())#识别可使用的gpu个数

万年枝·2024-02-06 06:59

QtAV视频播放器的介绍、编译以及简单使用

强大的功能QtAV可以满足您的最大需求硬件解码支持：DXVA2，VAAPI，VDA/VideoToolbox，CedarX，CUDA（第一个播放器在Linux上支持CUDA吗？）

学会改变Lxw·2024-02-06 04:58

【yolo系列：运行报错RuntimeError: adaptive_avg_pool2d_backward_cuda does not have a deterministic impleme】

报错信息：RuntimeError:adaptive_avg_pool2d_backward_cudadoesnothaveadeterministicimplementation,butyouset'torch.use_deterministic_algorithms

我要变胖哇·2024-02-06 03:43

W: file:/var/cuda-repo-10-2-local-10.2.89-440.33.01/Release.gpg: Key is stored in legacy trusted.gpg

要消除这个警告，你需要将/etc/apt/trusted.gpg中的密钥迁移到/etc/apt/trusted.gpg.d/目录下的单独的.gpg文件中。这个警告是因为apt-key命令已经被弃用，Ubuntu推荐将密钥存储在/etc/apt/trusted.gpg.d/目录下，而不是集中存储在/etc/apt/trusted.gpg文件中。根据你的输出，/etc/apt/trusted.gpg中

MonkeyKing.sun·2024-02-06 03:11

基于openAI 的 clip模型启动一个图片识别分类

importtorchimportclipfromPILimportImage#加载预训练模型device="cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu"model

wzerofeng·2024-02-06 02:05

Go同步原语的基石

但是，它们的实现基石是原子操作。需要记住的是：软件原子操作离不开硬件指令的支持。

机器铃砍菜刀s·2024-02-06 01:12

多线程原理（2）volatile、synchronized和原子操作

java支持多个线程访问一个对象或对象的成员变量，由于每个线程可以拥有这个变量的拷贝（虽然对象以及成员变量分配的内存是在共享内存中的，但是每个线程的执行还是可以拥有一份拷贝，来加速程序的执行，这是现代多核处理器的一个显著特性），所以程序在执行过程中，一个线程看到的变量并不一定是最新的。在不使用关键字时，每一个线程是从自己的内存区域获取相应对象的拷贝的。（线程有自己的内存区域，默认会将共享内存中的数

w_t_y_y·2024-02-05 22:12

Ubuntu+GPU搭建Stable-Diffusion教程

stable-diffusion-webui.git进入项目目录下cdstable-diffusion-webui/2.安装对应Python依赖包首先安装pytorch和torchvision，若是GPU环境的用户需要安装与cuda

AI华山论剑·2024-02-05 21:11

nvidia-smi -L显示的GPU序号和代码中不同

exportCUDA_DEVICE_ORDER="PCI_BUS_ID"

柳暗花明、又一村·2024-02-05 21:10

我在 JUC 的门口望了望，先瞥见的是 AtomicBoolean

因为在面试的过程中偶尔会被问到volatile关键字，自然而然就会说到可见性和原子性，紧接着就会聊到i++的问题，然后就到了原子操作的一些类。因此，我就挑了JUC下atomic包中的第一

老吴还小呢·2024-02-05 20:49

最精简：windows环境安装tensorflow-gpu-2.10.1

Tensorflow2.10是最后一个在本地windows上支持GPU的版本1.通过.whl文件方式安装2.创建anaconda虚拟环境3.安装对应的cuda与cudnn版本，local不必装cuda和

漠北尘-Gavin·2024-02-05 20:25

Window10中成功安装TensorFlow-GPU版本！

背景：我的计算机GPU版本为NVIDIAGeForceRTX3070首先，查看显卡的版本以及对应的CUDA桌面鼠标右键->NVIDIA控制面板->帮助->系统信息一.TensorFlow安装（试错阶段,

格噜·2024-02-05 20:24

ubuntu16.04安装tensorflow-gpu1.2.0+显卡驱动+cuda8.0+cudnn5.1

win10安装TF请跳转：https://blog.csdn.net/weixin_44341962/article/details/91347433ubuntu16.04安装显卡驱动安装cuda8.0

小玮包·2024-02-05 20:24

Ubuntu16.04+Cuda8.0+cudnn6.0+Tensorflow-gpu==1.4

Ubuntu16.04+Cuda8.0+cudnn6.0+Tensorflow-gpu==1.4硬件环境：Inteli7-4700显卡Nvidiagtx745安装顺序：1.ubuntu16.04系统2.

小亮 Play NLP·2024-02-05 20:51

pip安装tf-gpu=2.4的bug解决方案

背景：在centos7.9服务器上，v100单卡，cuda-11.7，驱动也是匹配的，安装torch不费劲，但是tf-gpu就是不行，conda安装失败，只有pip安装，然而pip失败。

小李飞刀李寻欢·2024-02-05 20:51

编译mnistCUDNN时出错：fatal error: FreeImage.h: No such file or directory

是否正常使用1.在https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive下载以下三个文件：2.运行以下命令sudodpkg-ilibcudnn8_8.1.1.33-1+cuda11.2

勤奋的懒猫·2024-02-05 17:18

E: 未找到“libcudnn8”的“8.x.x.x-1+cudaX.Y”版本

cudnn官网下载对应deb包。参考官网的教程进行安装。（现在只有一个包，以前有三个包，网上的教程都是针对三个包的）。进行到官网教程中如下所示第五步，怎么都找不到相应的包。网上搜索解决方案无果。这里自己手动安装包（要安装的包本地是存在的）。注意update的列表，有file协议的，这就是本地的目录。找到名为cudnn+对应版本的repo，进入该目录。可以发现下面有三个deb包，依次用dpkg命令安

DaydreamHippo·2024-02-05 17:44

深度学习GPU的环境太乱？从头配置环境：理解+实操

深度学习CUDA环境太乱？环境配置：理解+实操小白关于环境配置的一点理解0.装环境之前你需要知道有关CUDA的事进一步理解（optional）如何查看你当前的GPU型号？

Deserve_p·2024-02-05 17:42

volatile在i++情况下失效，volatile不是原子的

首先，i++并不是原子操作，我们可以将这个操作拆分为3个步骤。1、线程从主内存把遍历加载到缓存。2、线程执行i++操作。3、线程将i的新值

阳公子_·2024-02-05 16:08

User ubuntu22.04 的系统，为什么需要下载18.04的东西，系统是升级上来的

(base)root@sh:/home/sh#aptupdateGet:1file:/var/cuda-repo-10-2-local-10.2.89-440.33.01InReleaseIgn:1file

MonkeyKing.sun·2024-02-05 15:58

从零开始 TensorRT（3）Python 篇：解析 ONNX、PyTorch TensorRT 接口

前言学习资料：TensorRT源码示例官方文档：WorkingWithTensorRTUsingThePythonAPI官方文档：TensorRTPython官方文档：CUDAPythonB站视频教程视频配套代码

秋山丶雪绪·2024-02-05 14:58

从零开始 TensorRT（2）Python 篇：原生 API 构建网络

前言学习资料：TensorRT源码示例官方文档：WorkingWithTensorRTUsingThePythonAPI官方文档：TensorRTPythonAPI官方文档：CUDAPythonB站视频

秋山丶雪绪·2024-02-05 14:28

Windows配置深度学习环境(从查询合适的torch版本开始)——torch+CUDA+cuDNN

win10+mx350+Python3.7.4+CUDA11.4.0+cudnn11.4torch1.11.0+cu113torchaudio0.11.0torchvision0.12.0+cu113一

学习BigData·2024-02-05 13:31

tensorflow调用gpu时报错：找不到cupti64_112.dll

环境：tensorflow2.5，cuda11.4看了C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v11.1\bin路径下，有cublas64_11.dll

桶的奇妙冒险·2024-02-05 09:01

opencv中使用cuda加速图像处理

opencv大多数只使用到了cpu的版本，实际上对于复杂的图像处理过程用cuda（特别是高分辨率的图像）可能会有加速效果。

我是一个对称矩阵·2024-02-05 08:56

win10 miniconda pytorch1.5安装

首先自己先装好自己的cuda驱动，我自己装的是9.2的版本，装的方法可自行百度miniconda安装miniconda是conda的轻量级版本，相比anaconda占用空间小。

咸鱼丶的自我修养·2024-02-05 04:40

SD text prompt 文生图系列

importtorchfromdiffusersimportStableDiffusionPipelinemodel_id="CompVis/stable-diffusion-v1-4"device="cuda"pipe

平丘月初·2024-02-05 03:11

CUDA/TensorRT部署知识点

qq_41920323·2024-02-05 01:57

OpenCV简介、导入及图像处理基础方法讲解（图文解释附源码）

作为较大众的开源库，拥有了丰富的常用图像处理函数库，采用C/C++语言编写，可以运行在Linux/Windows/Mac等操作系统上，能够快速的实现一些图像处理和识别的任务OpenCV还提供了Java、Python、cuda

showswoller·2024-02-05 00:05

无锁序列系列笔记

下面是一篇参考博文2、借助automic使用CAS(CompareAndSwap)原子操作,std::atomic_flag，不同于所有std::atomic的特化，它保证是免锁的，不提供load()与

一支春夏、几多秋冬·2024-02-04 22:12

超级详细的YOLOV8教程

上自定义数据2.制作数据集3.部署YOLOV8的代码3.1远程部署3.1.1项目下载3.1.2修改代码3.1.2.1训练模型3.1.2.1验证模型3.2本地部署3.2.1YOLOV8项目部署3.2.2cuda

李小狗儿·2024-02-04 21:46

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