GPU并行计算-CUDA编程

Pytorch进阶教学——训练一个图像分类模型（GPU）

目录1、前言2、数据集介绍3、获取数据4、创建网络5、训练模型6、测试模型6.1、测试整个模型准确率6.2、测试单张图片1、前言编写一个可以分类蚂蚁和蜜蜂图片的模型，使用数据集对卷积神经网络进行训练。训练后的模型可以对蚂蚁或蜜蜂的图片进行检测。使用anaconda新建一个虚拟环境，安装好pytorch。后续缺什么包就安装什么包即可。使用pycharm新建一个项目，配置好环境。2、数据集介绍使用的数
恣睢s·2023-12-04 14:35

诚之和:网络犯罪分子出售在 AMD、NVIDIA GPU 中隐藏恶意软件的工具

网络犯罪分子正朝着恶意软件攻击迈进，这些恶意软件可以从受感染系统的图形处理单元(GPU)执行代码。虽然该方法并不新鲜，并且之前已经发布了演示代码，但迄今为止的项目来自学术界或不完整和未完善。
诚之和·2023-12-04 14:08

安装CUDA，CUDNN和tensorflow-gpu涉及的一些网站

经过测试的构建配置，查看CUDA、CUDNN、Tensorflow、python版本匹配点击查看：https://www.tensorflow.org/install/source_windows?hl=zh-cn下载CUDACUDA地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive下载CUDNNCUDNN地址：https://develope
米个蛋·2023-12-04 14:01

技巧-GPU显存和利用率如何提高和batch_size/num_works等参数的实验测试

目录简介实验测试显存占用问题GPU占用率波动问题num_work不是越大越好总结本专栏为深度学习的一些技巧,方法和实验测试,偏向于实际应用,后续不断更新,感兴趣童鞋可关,方便后续推送简介在PyTorch
zwhdldz·2023-12-04 13:27

【腾讯云 HAI域探秘】借助高性能应用HAI——我也能使用【stable diffusion】制作高级视频封面了

目录高性能应用服务HAI_GPU云服务器的申请与服务创建官网地址：高性能应用服务HAI_GPU云服务器_腾讯云通过高性能应用服务HAI——创建【stablediffusion】WebUI效果：服务器后台效果
小雨下雨的雨·2023-12-04 12:57

oneApi实现并⾏排序算法

零、OneApi简介oneAPI是由英特尔推出的一个开放、统一的编程模型和工具集合，旨在简化跨不同硬件架构的并行计算。
think-weige·2023-12-04 12:51

Windows远程桌面提示出现身份验证错误 要求的函数不支持

管理模板→Windows组件→远程桌面服务→远程桌面会话主机→安全开启远程连接要求使用指定的安全层禁用要求使用网络级别的身份验证对远程连接的用户进行身份验证4、打开powershell管理员命令提示符，输入gpupdate
墨染866·2023-12-04 12:08

DeepFaceLab进阶（4）：通过Colab免费使用Tesla K80 跑模型！

CPU能跑，但是慢到怀疑人生，低配模型都得跑一周低配显卡，显存不够，H128根本就跑不起来，BS稍微大点就蹦了本地不行，其实可以用GPU服务器，但是价格不比买个高配显卡便宜。
托尼是塔克·2023-12-04 12:12

Load mlir(mhlo/lmhlo) and execute on GPU

main.cc#include"mlir/Dialect/Func/IR/FuncOps.h"//from@llvm-project#include"mlir/Dialect/Arith/IR/Arith.h"//from@llvm-project#include"mlir/Dialect/MemRef/IR/MemRef.h"//from@llvm-project#include"mlir/Di
liuzongze1992·2023-12-04 11:12

AutoDL使用

1.首先注册网址：AutoDL-品质GPU租用平台-租GPU就上AutoDL注册后登录认证学生参考这个：AutoDL帮助文档-学生认证然后点击控制台：完成后点击容器实例点击租用实例然后选GPU，具体选择参考这个
abccbatqw·2023-12-04 11:09

基于瑞芯微rk3588+寒武纪 | 38TOPS INT8算力的AI边缘计算盒子,智能安防、智慧工地、智慧城管、智慧油站

●高性能四核Mali-G610GPU，至少支持2路4KUI，能流畅运行复杂的图形处理；●可扩展4G/WIFI6/BT等无线通信模组，为边缘化业务部署提供便利；●可扩展m
深圳信迈科技DSP+ARM+FPGA·2023-12-04 10:14

使用paddledetection的记录

python-mpipinstallpaddlepaddle-gpu==2.5-ihttps://mirror.baidu.com/pypi/simple--user%cd/home/aistudio/
Helloorld_11·2023-12-04 10:44

回顾：M1芯片发布会

与传统PC在GPU方面的造诣不同，Apple另辟蹊径这一决策大胆且醒目，是Apple杜绝NVIDIA显卡方面垄断的标志。”
Gloamirror·2023-12-04 09:26

Failed precondition: Python interpreter state is not initialized. The process may be terminated

只需要添加以下两行代码就可以了gpus=tf.config.experimental.list_physical_devices(‘GPU’)tf.config.experimental.set_memory_growth
victory_泡泡·2023-12-04 09:19

使用gpu训练的时候遇到的问题

使用gpu训练的时候遇到的问题一、gpu显卡内存不够（1）total_region_allocated_bytes_:5732564992memory_limit_:5732564992availablebytes
h918918·2023-12-04 09:47

tensorflow2.6.0 安装教程 windows10

参考：tensorflow-gpu2.6.0版本安装教程史上最强tensorflow2.6.0安装教程更新CUDA驱动此处可参考：如何在windows上安装&更新显卡的驱动建议将cudadriver（显卡驱动
SevenBerry·2023-12-04 09:16

vscode连接远程服务器 + Tensorflow2环境配置 + 深度学习训练

参考：vscode连接远程服务器（傻瓜式教学）配置服务器pytorch/TensorFlow环境+远程连接vscode在远程服务器安装anoconda并创建tensorflow-gpu环境并运行jupyter
SevenBerry·2023-12-04 09:16

Linux系统配置深度学习环境之cudnn安装

前言一个针对深度学习应用优化的GPU加速库。它提供了高性能、高可靠性的加速算法，旨在加速深度神经网络模型的训练和推理过程。
番茄小能手·2023-12-04 08:51

Ubuntu系统配置深度学习环境之nvidia显卡驱动和cuda安装

CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型。它充分利用NVIDIA显卡的并行处理能力，使开发人员能够通过编写并行计算任务来加速各种计算工作。CUDA提供
番茄小能手·2023-12-04 08:20

Android 各平台推送通知栏点击处理方案

示例代码如下：```RongPushClient.setPushEventListener(newPushEventListener(){@OverridepublicbooleanpreNotificationMessageArrived
rongcloud2019·2023-12-04 07:57

TensorRT安装及使用教程（ubuntu系统部署yolov7）

1什么是TensorRT一般的深度学习项目，训练时为了加快速度，会使用多GPU分布式训练。
耳语ai·2023-12-04 07:11

音视频的功耗优化

什么是功耗优化手机有多个耗电模块，SOC(CPU，GPU，DDR)，Display，Audio，Video，Camera,WIFI等，通过参数配置优化、代码优化等手段提升元器件的使用效率、降低负载，从而降低耗能
Kayson12345·2023-12-04 07:02

Jetson Nano部署YOLOv5与Tensorrtx加速

一、烧录镜像1、JetsonNano烧写系统镜像JetsonNano是一款形状、外接口类似于树莓派的嵌入式主板，搭载了四核Cortex-A57处理器，GPU则是拥有128个NVIDIACUDA核心的NVIDIAMaxwell
C君莫笑·2023-12-04 06:03

关于在PyTorch中使用cudnn.benchmark= True

cuDNN是一个由NVIDIA开发的深度神经网络库，它为GPU提供了一个优化的计算接口。基准测试模式是cuDNN的一个特性，它会自动选择对于给定任务的最优算法。
知识推荐号·2023-12-04 06:31

vulkan_Stagebuffer和indexbuffer使用--Apple的学习笔记

stagebuffer策略由于将来导入3D模式，顶点数据量是很大的，所以正确的做法是使用再开一个gpu的localbuffer，将cpubuffer复制到gpubuffer中，这样可以提升性能。
applecai·2023-12-04 06:36

使用Pytoch实现Opencv warpAffine方法

随着深度学习的不断发展，GPU/NPU的算力也越来越强，对于一些传统CV计算也希望能够直接在GPU/NPU上进行，例如Opencv的warpAffine方法。
太阳花的小绿豆·2023-12-04 06:22

详细介绍NDT与ICP各自优劣势，以及之间的区别

它的栅格化处理可以去除噪点的影响，同时便于用GPU加速。然而，对于结构化点云，NDT对一块栅格高斯分布的假设不成立，效果可能不佳，这时点
不忘初心t·2023-12-04 06:16

LLM大语言模型（一）：ChatGLM3-6B试用

本机环境CPU：AMDRyzen53600X6-CoreProcessorMem：32GBGPU：RTX4060Ti16GChatGLM3代码库下载#下载代码库​gitclone https://github.com
Hugo Lei·2023-12-04 05:38

解决办法：gpu显卡不能用tf.test.is_gpu_available() 显示false

gpu显卡不能用tf.test.is_gpu_available()显示false打开cmd输入ipython进入ipython环境输入“importtensorflowastf”提示错误：Couldnotloaddynamiclibrary
xuanxi·2023-12-04 05:26

gitlab，gerrit 容器化私库 多 ssh密钥配置

多库下ssh密钥管理.生成ssh密钥时，填入自定义密钥名字例id_rsa.gerritssh-keygen-trsa-C"*******@qq.com"Generatingpublic/privatersakeypair.Enterfileinwhichtosavethekey
玲弟啊玲弟·2023-12-04 01:58

CV baseline概览|AlexNet：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks基于深度卷积神经网络的图像分类

文章目录CVbaseline重要性CNN发展历程演化路径AlexNet概览AlexNet全文翻译摘要1引言2数据集3网络结构3.1ReLU非线性激活函数3.2在多GPU上训练3.3局部响应标准化LRN3.4
源代码•宸·2023-12-04 01:26

2021-01-24

如果是CPU的这样就行，但好多训练是借助于GPU的，还得安装CUDA这个我没试过。这个对电脑配置要求比较高。我是在云主机上运行的，计算速度比自己的电脑快，而且有些平台提供免费的GPU。
ee6572fb2619·2023-12-04 01:43

synxflow 安装环境

介绍：该软件可以动态模拟洪水淹没，滑坡跳动和泥石流使用多个cuda支持的gpu。它还提供了一个用户友好但多功能的Python界面，可以完全集成到数据科学工作流程中，旨在简化和加速危害风险评估任务。
王小葱鸭·2023-12-04 00:17

VS2017 +CUDA11.0配置CUDA应用程序，成功编译但结果不正确解决方案

本人参考《基于GPU加速的计算机视觉编程》配置好CUDA11.0的vs2017开发环境，创建了项目，并编译以下代码：#include#include#include#include//Definitionofkernelfunctiontoaddtwovariables
微凉的衣柜·2023-12-04 00:06

libtorch cuda推理时间测量

主要需要解决一个GPU热身问题和cudaCPU同步问题。
微凉的衣柜·2023-12-04 00:06

PyTorch 多GPU使用torch.nn.DataParallel训练参数不一致问题

在多GPU训练时，遇到了下述的错误：1.Expectedtensorforargument1'input'tohavethesamedeviceastensorforargument2'weight';
微凉的衣柜·2023-12-04 00:06

使用docker切换任意版本cuda使用GPU

1.现存问题在主机上运行很多下载来的机器学习代码时，这些大都运行在不同版本的tensorflow-gpu或者pytorch等的包下的。
挽 阳·2023-12-03 23:15

Python优化利器：Numba库深度探究

支持直接在CPU和GPU上执行代码。使用简单的修饰器和函数调用，可用于加速循环、数学计算等任务。安装Numba安装Numba非常简单，使用pip工具即可：pipinstallnumba若遇到安
Sitin涛哥·2023-12-03 23:04

Android 13 - Media框架（21）- ACodec（三）

enum{kFlagIsSecure=1,kFlagPushBlankBuffersToNativeWindowOnShutdown=2,kFlagIsGrallocUsageProtected=4,kFlagPreregisterMetadataBuffers
青山渺渺·2023-12-03 23:55

Langchain-Chatchat的安装过程

一款中文友好的全流程本地知识库问答应用)的简介(支持FastChat接入的ChatGLM-2/LLaMA-2等多款主流LLMs+多款embe_一个处女座的程序猿的博客-CSDN博客1、安装过程中出现了GPU
wangqiaowq·2023-12-03 21:31

深度学习记录--初识向量化

回归损失函数时，在代码实现时，讨论了for循环：过多的for循环会拖慢计算的速度(尤其当数据量很大时)因此，为了加快计算，向量化是一种手段运用python的numpy库，我们可以使用库函数，这些函数一般可以并行计算
蹲家宅宅·2023-12-03 20:09

《利用Python进行数据分析》 附录 A.7 使用Numba编写快速NumPy函数

附录A高阶NumpyA.7使用Numba编写快速NumPy函数Numba（http://numba.pydata.org）是一个开源项目，可为使用CPU、GPU或其他硬件的NumPy类型的数据创建快速函数
CCC考研·2023-12-03 20:10

torch.nn.DataParallel保存，单GPU加载

torch.nn.DataParallel是torch多GPU训练的设置torch.nn.DataParallel保存，单GPU加载1.torch.nn.DataParallel保存，多GPU加载保存torch.nn.DataParallel
zhaosuyuan·2023-12-03 19:05

基于AI模型实现行政区识别

在MGeo的模型介绍中，以及有详细的命令说明，如下#GPU版本condacreate-npy37testm
softshow1026·2023-12-03 19:33

一个完整的cuda动态链接库工程 02记

现将新文件和更改的文件罗列如下：gpu/sub.cu#include#include__global__voidvector_sub_kernel(float*A
Eloudy·2023-12-03 18:18

阿里云服务器百亿补贴，助力中小企业上云，可申请专属上云补贴

阿里云在2023年推出了百亿补贴活动，用户购买高性价比云服务器u1年付低至97.43元/月，第七代云服务器及第八代云服务器7.2折，GPU服务器低至4折，如果活动内没有自己想要的云服务器实例或配置，还能申请您的专属上云补贴权益
阿里云最新优惠和活动汇总·2023-12-03 18:36

OpenCV中八种不同的目标追踪算法

在AI潮流中，大家对于深度学习，目标跟踪肯定都会有过接触了解：在GPU上通过大量的数据集训练出自己想使用的垂直场景后再在实际场景中使用。
金戈鐡馬·2023-12-03 18:46

(译文)NVLink与SLI的对比

甚至像连接GPU这样荒谬的想法也被研发工程师考虑过。结果，SLI技术被开发出来，并被证明是这些努力的一个突破。这项技术带来了将多个GPU连接到单个系统的革命。可扩展链接接口(SLI)技术由Nvid
JiuShi猪·2023-12-03 17:15

Google Colab 现已支持直接使用 transformers 库

用户无需设置，就可以直接使用，同时还能获得GPU等计算资源的免费使用权限。通过与Colab团队的共同努力，Colab托管的运
Hugging Face·2023-12-03 16:50

GPU比CPU更适合并行计算

1.前言并行计算，是相对于串行计算来说的。它是一种一次可执行多个指令的算法，目的是提高计算速度，及通过扩大问题求解规模，解决大型而复杂的计算问题。
小铭好菜·2023-12-03 16:03
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