GPU并行计算-CUDA编程

解决Assertion：Error Torch not compiled with CUDA enabled问题（CUDA版本正确）

目录一、问题说明二、确定CUDA版本（运行时API，RuntimeAPI）三、解决方案一、问题说明用Anaconda安装PyTorch2.0.1，GPU版，CUDA版本为11.7：condainstallpytorch
松鼠小煤球·2024-01-11 02:25

AlexNet论文精读

使用了大的深的卷积神经网络进行图像分类；采用了两块GPU进行分布式训练；采用了Relu进行训练加速；采用局部归一化提高模型泛化能力；重叠池化，充分利用信息，提高精度；dropout减少神经元之间的依赖性
warren@伟_·2024-01-11 02:02

阿里云gpu服务器能否租用一周？租用一周需要多少钱？

阿里云gpu服务器能否租用一周？
阿里云最新优惠和活动汇总·2024-01-10 23:14

Anaconda安装及配置（CPU/GPU）pytorch深度学习环境（超详细！！！）

编程如画，我是panda！这次给大家带来一期Anaconda安装及配置pytorch深度学习环境的教程，超级详细，点赞收藏加关注，以防走失~文章目录前言一、Anaconda的下载与安装1.Anacondad是什么？与python有什么关系2.下载Anaconda2.1.进入Anaconda官网2.2.安装Anaconda2.3.验证Anaconda二、检查是否有Nvidia显卡三、安装CPU环境的
爱敲代码的panda·2024-01-10 20:13

并发，并行，线程与UI操作

在并行计算中，任务被分成多个子任务，并且这些子任务可以同时在不同的处理单元上执行，从而加速整体的计算速度。并行计算能够充分利用系统资源，提高计算效率。
睿智闷骚男·2024-01-10 20:55

屏幕卡顿 及 iOS中OpenGL渲染架构分析

下面就来详细解说下屏幕卡顿【高频面试题】屏幕卡顿的原因主要有以下三种原因CPU和GPU在渲染的流水线中耗时过长，导致从缓存区获取位图显示时，下一帧的数据还没有准备好，获取的仍是上一帧的数据，产生掉帧现象
辉辉岁月·2024-01-10 19:10

failed to run cuBLAS routine cublasSgemm_v2: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED

tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError:BlasSGEMMlaunchfailed就去搜索了一下，说是报错的原因是有其他的python进程在使用GPU
Lwang2018·2024-01-10 19:08

如何监控和改进用于深度学习的 GPU 使用率？

如果您刚刚为您的下一个很棒的深度学习项目购买了一些漂亮的闪亮GPU，并且已经开始工作。您可以听到风扇呼呼的声音（或者您可以想象它们在云中某处呼呼），但您如何确保充分利用这些GPU？
昊源诺信·2024-01-10 19:44

训练神经网络gpu占用率低,gpu为什么适合神经网络

为什么Matlab训练神经网络用不了GPU。
阳阳2013哈哈·2024-01-10 19:13

2.5 KERNEL FUNCTIONS AND THREADING

由于所有这些线程执行相同的代码，CUDA编程是众所周知的单程序多数据（SPMD）[Ata1998]并行编程风格的实例，这是一种大规模并行计算系统的流行编程风格。
王莽v2·2024-01-10 18:34

Parallel patterns: convolution —— An introduction to stencil computation

在接下来的几章中，我们将讨论一组重要的并行计算模式。这些模式是许多并行应用中出现的广泛并行算法的基础。
王莽v2·2024-01-10 16:17

RDD 特性——RDD 的分区和 Shuffle

读取数据的时候,会尽量的在物理上靠近数据源,比如说在读取Cassandra或者HDFS中数据的时候,会尽量的保持RDD的分区和数据源的分区数,分区模式等一一对应分区和Shuffle的关系分区的主要作用是用来实现并行计算
我像影子一样·2024-01-10 16:14

ChatGLM3在windows上部署

2本机配置台式机：CPU：Intel(R)Core(TM)i7-10700FRAM：32GGPU：NVIDIARTX3060（显存12G）OS：Windows10企业版3部署环境3.1使用anaconda3
shgh_2004·2024-01-10 15:07

ABAQUS有限元分析软件吃CPU还是GPU比较多？

对于ABAQUS软件来说，电脑配置中最重要的两个组件是CPU和GPU。CPU即中央处理器，是电脑的核心部件，负责各种计算和指令的执行。GPU即图形处理器，主要负责图像的处理和显示。在运行A
思茂信息·2024-01-10 15:01

使用CST电磁仿真之前，如何安装硬件加速卡？【操作流程】

如下为加速卡的安装和调试步骤：1.硬件安装将GPU卡安装在计算机主板的PCI插槽上，并连接好电源线（一般都有两根电源线），安装时注意PCI插槽旁标示的功率是否大于GPU工作的最大功率值；2.驱动安装首先至
思茂信息·2024-01-10 15:01

CST为什么要关闭 GPU 卡的 ECC 模式而开启 TCC 模式？操作使用【详解】

在使用CST软件之前，我们一般建议大家关闭GPU卡的ECC模式而开启TCC模式。那么，为什么要进行这样一个操作呢？在此之前，给大家科普一下什么是“ECC”和“TTC”。
思茂信息·2024-01-10 15:30

2024阿里云服务器ECS实例全方位介绍_优缺点大全

英文全程ElasticComputeService，云服务器ECS是一种安全可靠、弹性可伸缩的云计算服务，阿里云提供多种云服务器ECS实例规格，如经济型e实例、通用算力型u1、ECS计算型c7、通用型g7、GPU
aliyunbaike·2024-01-10 14:08

为什么是设置512,1024之类的像素大小

GPU优化：许多深度学习模型在训练和推理时依赖于GPU（图形处理单元）。GPU在处理尺寸为二的幂次方的数
pythonSuperman·2024-01-10 14:05

Autodl训练过程

如果第二天那个容器实例没有足够的GPU，我重新创建一个容器实例，还是使用相同的卡。随机数种子一般设置为42好像很多论文都是8:2划分训练集和测试集
pythonSuperman·2024-01-10 14:34

【技术科普】CPU、GPU、TPU、NPU分别是什么？哪个最强？

技术日新月异，物联网、人工智能、深度学习等遍地开花，各类芯片名词CPU，GPU,TPU,NPU层出不穷…它们都是什么？又有着什么千丝万缕的关系和区别？
英码科技·2024-01-10 12:35

Python 3.9.18 、 Tensorflow 2.6.0、numpy等兼容安装问题

经实测，摸索出一套对应关系，CPU和GPU版本都适用：python3.9.18tensorflow2.6.0numpy1.19.5matplotlib3.5.2pillow10.1.0scikit-learn1.3.2scipy1.10.0rc1pandas1.3.1
BioVS·2024-01-10 12:59

CUDA与cuDNN

姓名：王咫毅学号：19021211150【嵌牛导读】CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。NVIDIAcuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。
13d813107eae·2024-01-10 12:06

MT8195安卓核心板_联发科MTK8195模组性能参数

这款核心板还搭载了五核Arm-MaliG57GPU，能够提供出色的视觉效果，并支持多路视频的硬件编码
智物通讯科技·2024-01-10 11:11

MT6785安卓核心板_联发科MTK6785/Helio G95/曦力G95核心板定制

而在GPU方面，采用了ArmMali-G76MC4，频率提升至900MHz，大幅提升绘图效能。内存方面，LPDDR4x频率高达2133MHz，提供了充足的频宽。同时，支持
智物通讯科技·2024-01-10 11:33

Failed to create CUDAExecutionProvider 使用onnxruntime-gpu未成功调用gpu

最近在使用GPU对onnx模型进行加速过程中（仅针对N卡，毕竟也没有别的显卡了。。）
大雾的小屋·2024-01-10 10:38

Colab打开GitHub公开&私人文件库

提供免费的GPU和TPU（TensorProcessingUnit）加速，有助于加速深度学习任务。（比如Py
Avasla·2024-01-10 10:55

服务器开超线程有什么用

超线程技术是一个很好的提升核心利用率的东西，将闲置处理资源充分调动起来，就是利用特殊的硬件指令，把两个逻辑内核模拟成两个物理芯片，让单个处理器都能使用线程级并行计算，进而兼容多线程操作系统和软件，减少了
fzy18757569631·2024-01-10 09:57

pytorch-gpu版本安装

但刚进门的小白们应该都有困惑：为什么有些基于pytorch框架吃CPU，油得却是吃GPU，这里呢，主要是因为pytorch拥有CPU和GPU两个版本，其中毋庸置疑的是如果使用GPU的话，速度往往超于CPU
EelBarb·2024-01-10 08:31

MulticoreWare与Imagination一同按下汽车计算工作负载的“加速键”

中国·北京–2024年1月8日-MulticoreWareInc与ImaginationTechnologies共同宣布已在德州仪器TDA4VM处理器上实现了GPU计算，不仅使算力提升了约50GFLOPS
Imagination官方博客·2024-01-10 08:58

MALI Tile-based rendering简单原理介绍（转）

MALITile-basedrendering简单原理介绍写在最前关于mali的架构的一点深入了解，将现有的GPU的基本流程和mali的做对比，提出其中的优点与缺点。
雄关漫道从头越·2024-01-10 08:15

苹果M1芯片MacBook/iMac/Mac mini降级或者重装系统教程

很高兴又和大家见面了，苹果的M1芯片自横空出世后，其强悍的运算能力和低功耗满足大部分爱剪辑的工作者，然而M1芯片以其集成内存，加密芯片和GPU的特殊性，用户无法按照英特尔芯片一样的方法对系统进行恢复和重装
華仔96·2024-01-10 07:46

nvidia-docker：未找到命令

最近发现是nvidia-docker指令已经被弃用了改用如下命令sudodockerrun--rm--runtime=nvidia--gpusallnvidia/cuda:12.3.103-base-ubuntu20.04nvidia-smi
深度学习界扛把子·2024-01-10 07:44

通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定使用哪些GPU设备

指定单个GPU设备：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"指定多个GPU设备：CUDA_VISIBLE_DEVICES=
深度学习界扛把子·2024-01-10 07:44

paddle指定运行gpu

在PaddlePaddle中指定使用GPU进行运行非常简单。首先，确保你的机器上已经安装了CUDA和cuDNN，并且正确配置了GPU环境。
深度学习界扛把子·2024-01-10 07:44

NVIDIA Container Toolkit（NVIDIA Docker）

NVIDIA容器工具包允许用户构建和运行GPU加速容器。该工具包包括一个容器运行时库和
星宇星静·2024-01-10 07:02

LLaMA Efficient Tuning

文章目录LLaMAEfficientTuning安装数据准备浏览器一体化界面单GPU训练train_bash1、预训练pt2、指令监督微调sft3、奖励模型训练rm4、PPO训练ppo5、DPO训练dpo
小田_·2024-01-10 07:22

CUDA out of memory.

torch.cuda.OutOfMemoryError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate20.00MiB(GPU0;31.75GiBtotalcapacity;24.79GiBalreadyallocated
Wwwilling·2024-01-10 06:07

深度学习 手势识别学习

深度学习代码学习os.environ[]使用os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"##设置当前使用的GPU设备仅为0号设备2.argparse.ArgumentParser
33的史努比·2024-01-10 05:23

IOS – OpenGL ES 图像凹面镜移动效果 GPUImagePinchDistortionFilter

目录一.简介二.效果演示三.源码下载四.猜你喜欢零基础OpenGL(ES)学习路线推荐:OpenGL(ES)学习目录>>OpenGLES基础零基础OpenGL(ES)学习路线推荐:OpenGL(ES)学习目录>>OpenGLES转场零基础OpenGL(ES)学习路线推荐:OpenGL(ES)学习目录>>OpenGLES特效零基础OpenGL(ES)学习路线推荐:OpenGL(ES)学习目录>>Op
猿说编程·2024-01-10 04:10

ubuntu18.04安装tensorflow 的docker－华为MagicBook Pro

TensorFlow程序在此虚拟环境中运行，该环境能够与其主机共享资源（访问目录、使用GPU、连接到互联网等）。TensorFlow
汪成心·2024-01-10 04:01

基于llama.cpp学习开源LLM本地部署

二、使用步骤1.下载编译llama.cpp2.普通编译3.BLAS编译3.1、OpenBLAS编译CPU版3.2cuBLAS编译GPU版本4.模型量化4.1、模型文件下载：
joimson·2024-01-10 01:00

安装Caffe报错: Cannot load caffe2.python. Error... not

警告WARNING:root:Thiscaffe2pythonrundoesnothaveGPUsupport.WillruninCPUonlymode.出现上面的问题的话,首先看看是不是没有安装NCCL
ZeroZone零域·2024-01-09 23:01

在anaconda中安装pytorch的GPU版本

本文前提：1.你已经下载好了anaconda,最好是新建一个虚拟环境来安装pytorch的GPU版本，并且设置了国内镜像源；2.了解自己电脑对应的cuda版本，可通过nvidia-smi，并下载好了cuda
月落霜满天·2024-01-09 23:20

【大模型】LLM显存占用对比：Qwen-7B-Chat，Qwen-14B-Chat-Int8，chatglm3-6b

显存占用对比：总结参考显存占用对比：显卡：NVIDIAGeForceRTX4090系统环境：ubuntu22.04LTSQwen-14B-Chat-Int8模型：qwen/Qwen-14B-Chat-Int8GPU
szZack·2024-01-09 22:02

Hugging face库

Transformers库支持多种深度学习框架，如PyTorch，TensorFlow，JAX和Flax，并且可以轻松地在不同的设备上运行，如CPU，GPU和TPU。
carmen_山海·2024-01-09 21:12

Transformer论文--Attention Is All You Need

作者提出了仅依赖于注意力机制的的一种新的简单网络结构（Transformer），在机器翻译任务中与其他模型相比，该模型展现了更高的并行计算量同时大大减少了训练时间。
pepsi_w·2024-01-09 20:37

【读文献】Attention is all your need - Transformer

基于RNN/CNN的Encoder-Decoder或者RNN带Attention的Encoder-Decoder不能并行计算或者并行计算的复杂度会随着输入输出距离的增加而大幅度增加，以及RN
无名草鸟·2024-01-09 20:05

Docker 常用指令记录

--------------run-------------gpusudodockerrun-it--gpus'"device=0"'evseg_ubuntu18.04_python3.7_cu11.3
highoooo·2024-01-09 20:32

Linux中CPU亲和性

Linux中CPU亲和性超线程技术(Hyper-Threading)：就是利用特殊的硬件指令，把两个逻辑内核(CPUcore)模拟成两个物理芯片，让单个处理器都能使用线程级并行计算，进而兼容多线程操作系统和软件
有恒无益·2024-01-09 19:05

工业异常检测AnomalyGPT-Demo试跑

写在前面：如果你有大的cpu和gpu可以使用，直接根据官方的安装说明就可以，如果没有，可以点进来试着看一下我个人的安装经验。
独鹿·2024-01-09 16:00
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