GPU工作站

GPU无进程但显存占用

在服务器的docker里面使用显卡发现在终端ctrl+c之后，代码会停掉但是GPU资源不会释放。
_cv_·2024-01-27 06:03

黑马程序员-瑞吉外卖-day4

实现账号的启动禁止EmployeeController@PutMappingpublicRupdate(@RequestBodyEmployeeemployee){employeeService.updateById
君子善假于物也·2024-01-27 05:56

CUDA、cudNN版本号,tensorflow对应版本查询

win+Rcmd命令行输入nvidia-smi查询右上角可见CUDAVersion11.6cudNN版本查询：按照路径查询文件：cudnn_version.hC:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit
MayYou-HHH·2024-01-27 04:37

【一次性解决】CUDA和PyTorch的安装与多版本管理的三种方式

一般来说，CUDA将会被用于：PyTorch的GPU版本CUDA的C++开发CUDA的Py
prinTao·2024-01-27 04:19

第十四届脑电数据分析启航班（训练营：2023.10.13~11.11）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师
茗创科技·2024-01-27 02:53

ubuntu系统环境指定GPU的使用

法1：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2pythontest.py法1中，0,1,2为显卡的编号。可以选择多块或单个显卡法2：importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1,2"步骤一：环境变量设置（好像不是必须的）改变系统变量仅使目标显卡,编辑.bashrc文件，在里面添加系统变量exportCUDA_VISIBLE_DEVICE
计算机视觉-Archer·2024-01-27 01:20

企业数据仓库环境

可访问对EDW的访问，要求最终用户能够通过建议的客户端工作站连接到数据仓库。连接必须是即时的、按需的和高性能的
DataVault善哉·2024-01-27 00:04

华为OD机试 - 执行时长(图理解)

华为OD机试-执行时长题目描述：为了充分发挥GPU算力，需要尽可能多的将任务交给GPU执行，现在有一个任务数组，数组元素表示在这1秒内新增的任务个数且每秒都有新增任务，假设GPU最多一次执行n个任务，一次执行耗时
K.Encoding·2024-01-27 00:41

一对一包教会磁共振ASL（动脉自旋标记）数据处理教学服务

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茗创科技·2024-01-27 00:49

第十八届近红外训练营（线上：2023.10.25~11.12）

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茗创科技·2024-01-26 23:41

（野火征途 Altera EP4CE10）硬件说明

通过编程，用户可以随时改变它的应用场景，它可以模拟CPU、GPU等硬件的各种并行运算。通过与目标硬件的高速接口互联，FPGA可以完成目标硬件运行效率比较低的部分，从而在系统层面实现加速。
一壶浊酒..·2024-01-26 23:01

2022-12-16

GPU云服务器基于GPU应用的计算服务，适用于视频解码、图形渲染、深度学习、科学计算等应用场景GPU云服务器是基于GPU应用的计算服务。具有实时高速、并行计算、浮点计算能力强等特点。
darkvm美美·2024-01-26 22:12

AI时代每个程序员都应该了解 GPU 基础知识

GPU架构和计算入门大多数程序员对CPU和顺序编程都有深入的了解，因为他们是在为CPU编写代码的过程中长大的，但许多程序员不太熟悉GPU的内部工作原理以及它们如此特别的原因。
xuejianxinokok·2024-01-26 22:32

华为OD机试真题-执行时长-2023年OD统一考试（C卷）

题目描述：为了充分发挥GPU算力，需要尽可能多的将任务交给GPU执行，现在有一个任务数组，数组元素表示在这1秒内新增的任务个数且每秒都有新增任务，假设GPU最多一次执行n个任务，一次执行耗时1秒，在保证
2023面试高手·2024-01-26 22:04

紫光展锐T760_芯片性能介绍_展锐T760安卓核心板定制

展锐T760芯片还具有丰富的多媒体处理功能，GPU采用的是650MHz的ARMMa
智物通讯科技·2024-01-26 21:58

XGBoost系列7——XGBoost的性能优化策略

集群配置2.3参数调整2.4数据并行与模型并行2.5优势与挑战3.内存优化与缓存策略3.1内存管理3.2缓存策略3.3参数调整3.4外部缓存文件3.5缓存失效策略3.6内存剪枝4.利用XGBoost的GPU
theskylife·2024-01-26 21:21

后天开课 | 第七届多模态脑网络数据处理班（训练营：2023.10.5~10.21）

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茗创科技·2024-01-26 19:30

Google的Colaboratory

机械学习需要GPU性能比较好的设备。记得很久以前我用自己的MacBookPro试过TensorFlow1.0的手写数字识别的示例，由于性能问题，就不了了之了。
Jiangyouhua·2024-01-26 18:54

【pytorch】pytorch学习笔记

p8：1.pytorch不是一个完备的语言库，而是一个对于数据的gpu加速库，所以其没有对string的内键支持，即pytorch的基本类型中不包含string。
小白冲鸭·2024-01-26 18:34

【pytorch】pytorch学习笔记（续3）

p41：1.LeakReLU,SELU,softplus2.GPU加速：.to方法p42：不太懂p43：1.visdom，tensorbroadXp44：p45：1.如何检测过拟合？
小白冲鸭·2024-01-26 18:03

lonboard：用于在Jupyter中进行快速、交互式地理空间矢量数据可视化

介绍Lonboard以GeoArrow和GeoParquet等尖端技术为基础，结合基于GPU的地图渲染，旨在通过简单的界面以交互方式可视化大型地理空间数据集。
孝钦显皇后给过版权费了·2024-01-26 17:00

3ds Max宣传片怎么提升渲染速度？从硬件升级到云渲染，全面提升你的渲染速度！

以下是一些建议和技巧，帮助你提高3dsMax的渲染速度：1.升级硬件：升级CPU和GPU是提高渲染速度的最直接方法。选择具有强大计算能力的处理器和显卡，可以显著减少渲染时间。增加内存也是有益的。
小白的建模·2024-01-26 17:12

成功编译TensorRT-LLM

由于在本地工作站通过下载docker环境编译TRT-LLM出现错误，无法解决。于是决定通过在公有云申请资源，通过配置TRT-LLM编译依赖环境的方式进行编译。
有来有去9527·2024-01-26 16:53

TensorRT-LLM Docker镜像制作

依赖：TensorRT9.1.0.4docker版本23.08步骤：1.宿主机联网，启动容器，容器内也要联网启动镜像的方法：2023-10-2609:07:57dockerrun--gpusall-it
美洲大蠊很顽强·2024-01-26 16:22

Cupy的用处概述

cupy的作用：数组和矩阵都是通过cupy来设定，然后cupy来调用gpu并行计算！
胜负55开·2024-01-26 15:46

展望2024: 中国AI算力能否引爆高性能计算和大模型训练的新革命？

StableDiffusion；ChatGPT；CoPilot；文本创建；图像生成；代码编写；大语言模型；多模态大模型；预训练；边缘计算；液冷；HPC；冷板式液冷；Bard；AlphaGo；深度学习；AI服务器；GPU
高性能服务器·2024-01-26 15:02

第三届睡眠脑电专题班（直播：2023.9.16~9.17）

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茗创科技·2024-01-26 14:57

如何白嫖GPU---kaggle训练自己的模型

首先需要在kaggle用手机号注册，就可以获得每周30小时的免费GPU啦接下来讲讲，如何将自己本地的文件放入到kaggle上进行训练在Kaggle项目中创建一个新的Notebook或脚本文件（例如，.ipynb
一只发呆的猪·2024-01-26 12:14

明天开课 | 第九届核磁数据处理基础班（训练营：2023.9.11~9.26）

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茗创科技·2024-01-26 11:07

LLM-大模型训练-常见错误：RuntimeError: expected scalar type Half but found Float

RuntimeError:expectedscalartypeHalfbutfoundFloat原因一Peft版本不兼容，尝试使用不同版本的Peft原因二1.问题描述  使用GPUV100(32GB)对
u013250861·2024-01-26 11:52

LLM-模型大小：GPU显卡内存大小、模型大小、精度、batch_size关系

对于LLaMa-6b模型来说1、训练时模型本身参数、梯度值、优化器参数值需要的内存大小为：2、每个样本需要的内存大小（）：3、基于第1/2条，对于A100显卡（80GBRAM）来说，batch_size最大可以设置为50
u013250861·2024-01-26 11:22

#GPU|LLM|AIGC#集成显卡与独立显卡|显卡在深度学习中的选择与LLM GPU推荐

区别核心区别：显存，也被称作帧缓存。独立显卡拥有独立显存，而集成显卡通常是没有的，需要占用部分主内存来达到缓存的目的集成显卡：是集成在主板上的，与主处理器共享系统内存。一般会在很多轻便薄型的笔记本与低端的台式电脑上得到广泛的应用性能较低，适合一般办公和基本图形任务。独立显卡：一块独立的图形处理器，有自己的显存，并且不与主处理器共享内存。独立显卡通常性能更强大，适合处理复杂的图形和游戏。在一些专业应
向日葵花籽儿·2024-01-26 11:45

【技术分享】Ubuntu 20.04如何更改用户名

该开发板集成了四核Cortex-A76和四核Cortex-A55CPU，以及G610MP4GPU和6TOPs算力的NPU。
Industio_触觉智能·2024-01-26 11:13

【GPU】深入理解GPU硬件架构及运行机制

深入理解GPU硬件架构及运行机制作者：Tim在路上曾看到有一篇名为《TheevolutionofaGPU:fromgamingtocomputing》的文章。
Hcoco_me·2024-01-26 10:34

图像处理python基础

array读取图片tensor模型预测一般过程：读取数据np->tensor->model->result->np->画图shape确保图像输入输出尺寸正确读取图片将在GPU上运行的tensor类型转变成在
湘溶溶·2024-01-26 08:34

第十届脑电机器学习训练营（线上：2023.8.14~9.3）

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茗创科技·2024-01-26 08:22

linux conda 配置 stable video diffusion

github.com/Stability-AI/generative-models.git2创建conda环境condacreate-nsvdpython=3.10condaactivatesvd3安装pytorchgpucuda
lanlinbuaa·2024-01-26 07:33

Docker部署Stable-Diffusion-webui

启一个miniconda容器dockerrun-itd-v宿主机内SD项目路径:/tmp--gpusall--ipchost-p7860:7860continuumio/miniconda3:latest
Dreamcatcher风·2024-01-26 07:26

Ubuntu18.04安装和使用Neofetch

它以简洁的方式显示系统信息，包括但不限于操作系统、内核版本、CPU、GPU、内存使用情况和当前运行的桌面环境或窗口管理器。此外，Neofetch还会显示ASCI
sagima_sdu·2024-01-26 07:48

在ubuntu20.04 安装nvidia驱动 (亲测有效，这是方法二)

在ubuntu安装cuda10.1和cudnn（亲测有效）2.你的nvidia驱动、GPU本来可以用的，但突然不能用了，可能是ubuntu内核版本升级后造成的问题。下面是对应的解决办法。
baidu_huihui·2024-01-26 07:28

spring事务失效的几种场景以及原因

直接进入主题spring事务失效场景以及原因1、场景一：service没有托管给springpublicclassTranInvalidCaseWithoutInjectSpring{privateUserServiceuserService
linyb极客之路·2024-01-26 05:26

Java-final和static

必须在构造对象时初始化修饰基本类型或者不可变的字段表示存储的对象引用不会指向其他对象，但是本身指向的对象可以改变static将一个字段定义为static，每个类只有一个这样的字段static定义的字段属于类，而不是对象静态常量final、statice.gpublicstaticfinaldoublePI
H_7835·2024-01-26 01:48

selenium一些常用设置

options=webdriver.ChromeOptions()#谷歌无头模式options.add_argument('--headless')options.add_argument('--disable-gpu
shifuren·2024-01-26 00:25

PyTorch的衍生资源

2017年：发布了PyTorch0.2版本，引入了许多新特性，如对Windows操作系统的支持、多GPU训练等。这一年，Py
科学禅道·2024-01-26 00:23

如何高效安装MindSpore的GPU版本

MindSpore的GPU版本以前的安装指南，只写清楚了安装依赖，但没有明确指出安装具体执行的命令，缺乏实操性，比较依赖开发者自身的能力去完成安装，导致开发者在安装过程中会出现一些影响安装效率的问题。
iambowen·2024-01-25 23:21

一对一包教会磁共振ASL（动脉自旋标记）数据处理教学服务

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师
茗创科技·2024-01-25 22:52

PyTorch踩过的12坑精选

nn.Module.cuda()和Tensor.cuda()的作用效果差异无论是对于模型还是数据，cuda()函数都能实现从CPU到GPU的内存迁移，但是他们的作用效果有所不同。
头顶一根发的程序猿·2024-01-25 21:42

实现连贯IT硬件资产管理的6个最佳实践

硬件资产管理通常涉及在路由器、交换机、服务器和工作站等硬件IT资产的整个生命周期内发现、清点、跟踪和管理。为了提供卓越的
Zoho_Manager·2024-01-25 21:43

docker 部署及命令

容器部署起来非常便捷和迅速，缩短开发测试部署的周期时间2、常见容器引擎和虚拟化软件容器引擎：docker、containered、podman、rocket虚拟化软件：Windows：VMwareWorkstation（个人工作站版
luochiying·2024-01-25 19:04

算力服务器有哪些优势？

算力服务器对于其它普通的服务器来说，算力服务器可以配置多个高性能的CPU核心，这会使算力服务器可以快速的完成一些复杂的任务，有着高效的计算能力，同时多个高性能的GPU可
wanhengwangluo·2024-01-25 19:26
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