GPU使用情况第68页

GPU和CPU计算上的精度差异

本代码可以在我的github中找到为了清楚演示具体的差异，抽象出如下简单的代码片段：示例简单看一个例子，看看其在cuda和cpu下的计算表现1.cuda下的矩阵乘法可以看到GPU下的计算：很显然的二

LawsonAbs·2023-11-23 03:01

「torch.cosine_smilarity() = 0」引发的关于cpu与gpu精度问题的探讨

前言：2023年11月21日下午16:00许，本篇博客记录由「torch.cosine_smilarity()计算余弦相似度计算结果为0」现象引发的关于CPU与GPU计算精度的探索。

_Meilinger_·2023-11-23 03:27

极智开发 | CUDA Memory内存模型

GPU具有多种不同功能的内存，主要包

极智视界·2023-11-23 03:22

极智开发 | CUDA Compiler NVCC编译流程

邀您加入我的知识星球「极智视界」，星球内有超多好玩的项目实战源码和资源下载，链接：https://t.zsxq.com/0aiNxERDqCUDA代码是传统C++host和GPUdevice函数的混合体

极智视界·2023-11-23 03:48

gitlab图形化界面使用

使用创建用户上面是创建用户基本操作修改密码创建组给组添加用户创建项目选择空白项目退出root用户，切换其他用户在服务器上创建ssh密钥使用ssh-ketgen命令新服务器上创建的[root@gitlab~]#ssh-keygenGeneratingpublic

By Error·2023-11-23 03:42

Spring boot 集成jjwt

publicclassTokenVo{privateStringtoken;//:"string",privatelongexpTime;//:int,privatelonggenTime;//:longpublicStringgetToken

weixin_45198965·2023-11-23 02:44

Metal 基本任务和概念 - 01

在GPU上执行计算使用Metal查找GPU并对其进行计算。

弑神指·2023-11-23 01:10

《动手学深度学习》第二章预备知识

2.1获取和运行本书的代码大家可以在自己的环境试验2.2数据操作NDArray提供GPU计算和自动求梯度等更多功能，这些使NDArray更加适合深度学习。

irving不会机器学习·2023-11-23 01:35

K8S的边缘端扩展应用--KubeEdge

加上Kubernetes本身功能上的不断提升，目前Kubernetes可以处理和调度的不同类型的硬件架构也不断增加，从虚拟化网络功能到AI/ML与GPU硬件资源。

深圳清华大学研究院下一代互联网研发中心·2023-11-23 00:31

服务器操作卡顿时centos系统怎么清理缓存？

liunx系统的服务器使用时间久，感觉内存不足时可以通过命令查看自身服务器内存的使用情况，比如在服务器卡顿时，或者服务器例行检查时。

云霄数据·2023-11-22 22:03

redis的高可用（主从复制和哨兵模式）

redis的高可用（主从复制和哨兵模式）redis的性能管理：redis的数据缓存在内存当中INFOmemory：查看redis内存使用情况used_memory:1800800：redis中数据占用的内存

喝点维C·2023-11-22 22:29

pytorch下载离线包的网址

下载地址：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html安装GPU版本需要安装：torch、torchvision、注意版本需要对应上格式：适用cuda

默凉·2023-11-22 22:39

OpenGL ES 读取纹理数据到CPU地址，用于保存或其他计算等

一、问题描述因为纹理数据是在GPU上的，CPU直接保存glTexImage2D()中的地址是没有效果的，我们需要把纹理的数据从GPU读取到CPU上，才能正常使用。

阿飞__·2023-11-22 22:08

nodejs项目实战教程03——CommonJs、Nodejs模块和自定义模块

3.1CommonJs（Nodejs）中自定义模块的定义3.2自定义模块的使用3.2.1定义和暴露单个函数：3.2.2定义和暴露多个函数：3.3node_modules文件夹和其他文件夹的区别3.3.1一般使用情况

Sheldon一蓑烟雨任平生·2023-11-22 21:28

如何解决许可不足问题以提升许可利用率

首先，在给出许可使用最优方案前，需要做如下工作：-信息采集：从软件类型、功能模块、用户数量、用户部门、终端客户机等角度分析许可证（License）的使用情况，为信息化管理运营提供参考基础；-许可监控：在有了信息基础之后

格发许可优化管理系统·2023-11-22 21:56

利用NVIDIA DALI读取视频帧

1.NVIDIADALI简介NVIDIADALI全称是NVIDIADataLoadingLibrary，是一个用GPU加速的数据加载和预处理库，可用于图像、视频和语音数据的加载和处理，从而为深度学习的训练和推理加速

牧羊女说·2023-11-22 17:19

left join 索引笔记

Mysql中JOIN联表查询中索引使用情况学习的过程中，发现leftjoin查询三张表，耗时20s，三张表分别是1000,1000,10000行的数据量第一次尝试的解决方法是通过子查询降低连表的行数，失败了第二次是尝试

史上最强的生物·2023-11-22 17:35

3.1.3连续分配管理方式

目录知识总览1单一连续分配2固定分区分配3动态分区分配3.1系统用什么样的数据结构记录内存的使用情况？

向阳而生__·2023-11-22 16:42

OOM问题排查+Jvm优化

OOM问题排查：1、top命令：查看cpu和内存的使用情况。2、jstat命令：查看YGC和FGC情况，一般都是老年代不够用。导致OOM3、jmap命令：查看哪个类的实例过多,以每个类占用多少了内存。

信仰_273993243·2023-11-22 16:25

Redis的性能管理

一、Redis性能管理1.1查看redis的内存使用情况redis-cliinfomemory或redis-cli127.0.0.1:6379>infomemoryused_memory：redis中的数据占用的内存

pupcarrot·2023-11-22 16:54

YOLOv5环境搭建之小白入门

正文本文搭建的yolov5环境为：GPU，pytorch=1.10.1，torchvision==0.11.2，torchau

Smile_XiaoXing·2023-11-22 16:18

java 返回对象类型_java – 返回动态对象类型的通用方法

可能是以前被问过的一个问题,但是像往常一样,第二个你提到通用单词,你会得到一千个解释类型擦除的答案.我很久以前就经历了这个阶段,现在就知道泛型及其使用情况,但是这种情况稍微更微妙一些.我有一个容器表示电子表格中的数据单元格

weixin_39819327·2023-11-22 16:41

NPU、CPU、GPU算力及算力计算方式

NVIDIA在9月20日发布的NVIDIADRIVEThor新一代集中式车载计算平台，可在单个安全、可靠的系统上运行高级驾驶员辅助应用和车载信息娱乐应用。提供2000万亿次浮点运算性能（2000万亿次8位浮点运算）。NVIDIA当代产品是Orin，算力是256TOPS。再后面是已发布的Altan，算力是1000TFLOPS，这次的Thor算力是2000TOPS强大的着实让人震惊（但是芯片2025才

风禾万里·2023-11-22 15:55

WebGL：基于web的交互式2D/3D图形引擎

它允许您直接在HTML画布内运行GPU加速图形，而无需外部插件。WebGL是一组用于绘制在浏览器屏幕上生成的矢量元素的函数。这是通过客户端的

ygtu2018·2023-11-22 14:03

【webgl】初识

JavaScript是需要与CPU进行沟通OpenGL着色语言，需要与GPU通信渲染是从使用计算机程序模型生成图像的过程。在图形中，一个虚

折桂怀橘·2023-11-22 14:32

AI绘画stable-diffusion-webui指定GPU运行

在cmd_args.py文件中，进行运行参数的设定，其中可以指定gpu信息importargparseimportosfrommodules.paths_internalimportmodels_path

瞧不死的AI·2023-11-22 14:45

java.lang.UnsupportedOperationException 关于Arrays.asList问题解决

Arrays.asList(items.split("\\|")finalIteratoriterator=itemsList.iterator();while(iterator.hasNext()){finalStringpushI

IT_Octopus·2023-11-22 13:55

redis的性能管理和雪崩

redis的性能管理redis的数据是缓存在内存当中的系统巡检：硬件巡检、数据库、nginx、redis、docker、k8s运维人员必须要关注的redis指标在日常巡检中需要经常查看这些指标使用情况infomemory

俊俏美男子章鱼哥·2023-11-22 13:22

YOLOV5 C++部署的人员检测项目【学习笔记（十一）】

本文为修改后的转载，没有转载链接，所以文章类型暂为原创文章目录一、安装Pytorch及YOLOv51.1安装GPU版pytorch1.2安装YOLOv5所需依赖二、YOLOv5训练自定义数据2.1标注数据

全息数据·2023-11-22 13:22

U3d Shader 转 Laya Shader UnityObjectToClipPos 函数源码翻译

//u_MvpMatrixmvp矩阵//a_Position顶点坐标vec4UnityObjectToClipPos(){#ifdefGPU_INSTANCE returna_MvpMatrix

qq_489366879·2023-11-22 13:19

解析大型语言模型的训练、微调和推理的运行时性能

比较了不同尺寸模型（比较常用的7、13、70b），在不同型号gpu、训练框架、推理框架数据。

远洋之帆·2023-11-22 12:57

上网行为管控，一款软件就可以实现！

1.上网行为记录监控互联网使用情况，包括哪名员工，使用了什么关键词搜索，浏览网页内容是什么，以及浏览时间等信息。支持根据时间、、设备和关键词快速查找，可实时刷新查看最新情况。

绿虫效率提升工具·2023-11-22 09:39

【Windows 常用工具系列 11 -- win11怎么设置不睡眠熄屏 |win11设置永不睡眠的方法】

在输入栏输入“电源和睡眠”，然后点击“电源和睡眠设置”根据具体使用情况将右侧栏的“屏幕”和“睡眠”选项都设置为“从不”。，我这里是将使

CodingCos·2023-11-22 09:04

【Linux】/proc/meminfo获取的参数信息分别是什么意思呐？

Meminfo是什么“meminfo”是一个在Linux系统中常见的文件，用于提供关于系统内存使用情况的详细信息。这个文件通常位于/proc/meminfo路径下。参数信息代表什么意思？

小白鸽i·2023-11-22 08:52

OFI libfabric原理及应用解析

Agenda目录/议题编译通信软件硬件和软件带来的挑战为什么需要libfabriclibfabric架构API分组socket应用VSlibfabric应用区别GPU数据传输示例编译通信软件可靠面向连接的

大隐隐于野·2023-11-22 08:06

【高性能计算】CUDA，OpenCL，FPGA 加速，MPI

OpenCLOpenCL（OpenComputingLanguage）是一种跨平台的GPU加速技术，由KhronosGroup开发。OpenCL允许开发人员在不同的硬件平台上编写并行计算应用程序。

人工智·2023-11-22 07:40

pytorch中.to(device) 和.cuda()的区别

在PyTorch中，使用GPU加速可以显著提高模型的训练速度。在将数据传递给GPU之前，需要将其转换为GPU可用的格式。

智慧医疗探索者·2023-11-22 07:27

【Shell脚本1】gpu节点剩余资源统计脚本

/bin/bashgpu_node=`kubectlgetnode--show-labels|grepcuda=11.2|awk'{print$1}'`real_gpu_core_free=0real_gpu_mem_free

白幽幽白·2023-11-22 06:41

linux之top、ps、free命令详解

在linux系统中，经常会需要查看系统资源的使用情况进行分析，下面对top、ps、free命令的使用进行详解。

ldcaws·2023-11-22 06:38

Unity StandardShader反射显示效果异常

，这边开发环境下编辑器使用的是android模式，加载的ab资源也是安卓下的ab，因此会出现GPU层shader的不兼容，我这边也是按照常规做法在客户端代码增加UNITY_EDITOR宏，在宏内为相应的材质球

iningwei·2023-11-22 06:01

《多GPU大模型训练与微调手册》

全参数微调Lora微调PTuning微调多GPU微调预备知识1.参数数据类型torch.dtype1.1半精度half-precisiontorch.float16：fp16就是float16，1个sign

Yuezero_·2023-11-22 06:22

并行与分布式第四章数据级并行：向量体系结构和GPU

文章目录并行与分布式第4章数据级并行：向量体系结构和GPU4.1什么叫数据级并行4.1.1数据级并行与SPMD4.1.2数据级并行——传统器件的问题4.1.3数据级并行——向量体系结构和GPU4.2向量体系结构

一只大小菜·2023-11-22 05:02

【并行与分布式计算】第四章数据级并行：向量体系结构和GPU

目录SPMD运行在SISD（或MIMD）上SIMD器件向量体系结构和GPU向量的计算方式向量体系结构向量体系结构的性能优化SPMD运行在SISD（或MIMD）上运行在SISD上：单核单线程，把MD拆为多个

耿耿于怀1762616314·2023-11-22 05:32

第4章循环变换

算子融合不仅可以提高计算密度，还可以避免相邻算子之间通过GPU设备内存通信引入的数据访问开销。循环变换和不同循环变换之间的组合是实现面向底层硬件体系结构的重要优化手段。

高性能计算工程师·2023-11-22 05:01

3维线程格 gpu_SIMD数据并行（三）——图形处理单元（GPU）

在计算机体系中，数据并行有两种实现路径：MIMD(MultipleInstructionMultipleData，多指令流多数据流)和SIMD(SingleInstructionMultipleData，单指令流多数据流)。其中MIMD的表现形式主要有多发射、多线程、多核心，在当代设计的以处理能力为目标驱动的处理器中，均能看到它们的身影。同时，随着多媒体、大数据、人工智能等应用的兴起，为处理器赋予

htrbs·2023-11-22 05:28

基于GPU实现的高效的并行数据结构

基于GPU实现的高效的并行数据结构(ImplementingEfficientParallelDataStructuresonGPUs)现代的GPU，在计算历史中第一次把数据并行、流式计算平台放入几乎每台台式计算机和笔记本电脑中

lanyijia·2023-11-22 05:14

第4章向量、SIMD和GPU体系结构中的数据级并行

4.1引言有多少应用程序拥有大量的数据级并行DLP？SIMD分类Flyn被提出后5年。答案不仅包括科学运算中的矩阵运算，还包括面向多媒体的图像和声音处理以及机器学习算法。由于SIMD可以执行多个数据操作，能效比MIMD要高，使得SIMD对于个人移动设备和服务器极具吸引力。与MIMD相比，SIMD的最大优势可能是：程序员可以继续采用顺序思维方式，但通过并行数据操作来获得并行加速比。本章介绍SIMD的

高性能计算工程师·2023-11-22 05:09

shell 脚本语句

目录条件语句test命令比较整数数值字符串比较命令举条件逻辑测试操作组合写法举例双中括号编辑()/{}if语句的结构case语句脚本举例识别yes和no脚本检查磁盘使用情况脚本新建用户以及随机设置用户密码的脚本补充命令

VHFDA354·2023-11-22 05:16

【腾讯云HAI域探秘】借助腾讯云CloudStudio和HAI，轻松驾驭AI绘画

StableDiffusionWebUI快速实现AI绘画申请高性能应用服务HAI创建服务总结腾讯云高性能服务—HAI产品介绍腾讯云高性能应用服务(HyperApplicationlnventor，HA)，是一款面向Al、科学计算的GPU

聊得来的伴。·2023-11-22 04:59

【腾讯云 HAI域探秘】HAI轻松搭建stable diffusion, 开启AI绘画奇妙之旅

如果一个普通用户也想玩stablediffusion(SD)，想轻轻松松写些提示词就能出想要的美图，但是GPU机器昂贵的价格、复杂的网络配置、软件安装以及依赖管理和版本兼容性问题都是劝退师。。。

Nrania·2023-11-22 04:27

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