GPU并行计算-CUDA编程第87页

ubuntu18.04下opencv3.4.5 opencv_contribution (GPU加速)安装记录

ubuntu18.04opencv3.4.81080Ti依赖项：sudoapt-getinstallbuild-essentialsudoapt-getinstallcmakegitlibgtk2.0-devpkg-configlibavcodec-devlibavformat-devlibswscale-devsudoapt-getinstallpython-devpython-numpylib

zzzcl112·2023-10-11 03:39

性能优化之资源优化

也许我们可能会从CPU（复杂的计算、物理模拟）、GPU（过多的顶点计算等）入手定位考虑，但是真正落实的优化还得从项目具体情况决定，并且在优化过程中，我们需要懂得善用工具，如UnityProfiler、UWA

类人_猿·2023-10-11 03:33

利用云端GPU训练/自制数据集及训练

云端GPU见链接https://www.bilibili.com/video/BV1tf4y1t7ru?

颦蹙遥寄·2023-10-11 02:46

P30 利用GPU训练（一）

新建python文件train_gpu_1.py先把之前的train3复制过来然后不要import模型自己手打CLassTudui全部代码：importtorchimporttorchvisionfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterfromtorchimportnn

颦蹙遥寄·2023-10-11 02:45

论文笔记（三十四）：ORBIT: A Unified Simulation Framework for Interactive Robot Learning Environments

AUnifiedSimulationFrameworkforInteractiveRobotLearningEnvironments文章概括摘要I.介绍II.相关工作III.ORBIT：摘要和界面设计IV.ORBIT:特点V.使用轨道的示范工作流程A.基于GPU

墨绿色的摆渡人·2023-10-11 01:08

python小记（八）：python中使用CUDA处理数据,pytorch,cuda（持续更新）

python中使用CUDA处理数据,pytorch,cuda（持续更新）前言1.从CPU转移到GPU方法一：tensor.to()方法二：tensor.cuda()方法三：tensor.type()方法四

墨绿色的摆渡人·2023-10-11 01:38

记录跑yolov5时，遇到的一个问题

将batch-size设置小一些，问题得到解决Epochgpu_memboxobjclslabelsimg_size0%||0/296[00:00main(opt)File"train.py",line540

口在天上，数在心中·2023-10-11 01:07

使用KeyPairGenertaor生成公钥和密钥，并保存在文件中

1、导入依赖2、实现代码commons-iocommons-io2.6privatestaticvoidgenerateKeyToFile(Stringalgorithm,StringpubPath,StringpriPath

tfxing·2023-10-10 23:00

输入 URL 到页面渲染的整个流程

进行元素状态的标记dom树构建CSSparser-->StyleTree解析css代码，生成样式树attachment-->RenderTree结合dom树与style树，生成渲染树layout:布局GPUpainting

晓丽_c080·2023-10-10 22:10

分布式之MapReduce——解读《MapReduce》

MapReduce是谷歌提出的面向大规模数据的分布式并行计算模式，给大数据并行计

dounine·2023-10-10 20:26

ChatGLM2-6B微调实践-P-Tuning方案

、准备数据集2、安装python依赖3、微调并训练新模型4、微调后模型的推理与评估5、验证与评估微调后的模型6、微调模型优化7、P-Tuning微调灾难性遗忘问题微调过程中遇到的问题环境准备申请阿里云GPU

我在北国不背锅·2023-10-10 19:36

Cocos Creator DrawCall优化

DrawCall在哪里查看DrawCall合批的流程注意事项不打断合批的操作打断合批的操作其他概念说明drawCall是什么DrawCall就是CPU调用图形编程接口，比如DirectX或OpenGL，来命令GPU

superlin10·2023-10-10 18:18

Cocos Creator性能优化-3-DrawCall

CPU和GPU是并行工作的，它们之间存在一个命令缓冲区。

Fushan98·2023-10-10 18:10

将cpu版本的pytorch换成gpu版本

1.首先激活虚拟环境win+R+cmd打开dos命令窗口查看虚拟环境列表condaenvlist激活虚拟环境2.将原来的pytorch_cpu版本换成gpu版本注意：安装gpu版本的pytorch时并不需要先卸载原来的

Dragon_0010·2023-10-10 16:04

宏定义中的反斜杠"\"和宏定义的细节说明

最近在学习CUDA编程，于是写了如下代码：#defineCHECK(call)\{\constcudaError_terror=call;\if(error!

Wonshington·2023-10-10 15:56

Android 跳转外部浏览器

效果图：image.pngimage.pngpublicstaticvoidopenBrowser(Contextcontext,Stringurl){finalIntentintent=newIntent

__素颜__·2023-10-10 15:24

使用Tensorrt的一般步骤

这一步的输出是一个针对特定GPU平台和网络模型的优化过的TensorRT模型，这个TensorRT模型可以序列化存储到磁盘或内存中。存储到

Vec[95]·2023-10-10 15:11

onnx转换TensorRT的步骤

代码几乎通用概览构建阶段建立logger（日志）建立builder（网络元数据)创建network（计算图）（API独需）生成序列化的网络（网络的trt内部表示）运行阶段建立engine（可执行代码）创建context（gpu

Vec[95]·2023-10-10 15:27

如果模型太大无法加载怎么办?

ThereareseveralsolutionstouseTheXXLversionsofProtT5:UseaGPUwithabigmemorylikeNVIDIAQuadroRTX-8000orNVIDIAA100

英文名字叫dawntown·2023-10-10 13:51

GPU服务器安装驱动、cuda和cudnn和tensorflow

系统版本兼容要求centos7.2cuda9.0cudnn7.4centos7.5cuda9.2cudnn7.4安装gccyum-yinstallgccgcc-c++kernel-devel packagemanage-overviewhttps://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#package-mana

明算科·2023-10-10 09:22

JUC第十九讲：Java线程池实现原理及其在美团业务中的实践

使用多线程并行计算逐渐成为开发人员提升服务器性能的基本武器。J.U.C提供的线程池ThreadPoolExecutor类，帮助开发人员管理线程并方便地执行并行任务。

程序员 jet_qi·2023-10-10 07:37

（没有显卡如何跑Stable Diffusion？）Stable Diffusion使用Google Colab快速部署在云端使用

写在前面本期记录自己玩StableDiffusion的经验，自己电脑是A卡，没有cuda不能玩，在谷歌申请一个Colab账号，有一定的GPU使用额度，注册与额度购买请另寻其他博客，本文不提供。

--fancy·2023-10-10 07:53

iOS-离屏渲染

在OpenGL中，GPU有2种渲染方式On-ScreenRendering：当前屏幕渲染，在当前用于显示的屏幕缓冲区进行渲染操作Off-ScreenRendering：离屏渲染，在当前屏幕缓冲区以外新开辟一个缓冲区进行渲染操作离屏渲染消耗性能的原因需要创建新的缓冲区离屏渲染的整个过程

SK丿希望·2023-10-10 05:44

pytorch的初体验——线性回归

安装pytorch时，首先选择用anaconda的方法安装，但是因为pycharm在工程设置的时候总会遇到一点问题，所以就没有安装anaconda，而是安装python3.5.4+TensorFlow-gpu

Denny_sun·2023-10-10 04:38

Pytorch出现RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor)

常规解决方案从报错问题描述中可以找到错误原因输入的数据类型为torch.cuda.FloatTensor，说明输入数据在GPU中模型参数的数据类型为torch.FloatTensor，说明模型还在CPU

maohule·2023-10-10 04:07

CUDA

这个地址的描述比较容易理解简单总结就是，一套硬件加速计算的SDK看介绍混淆了SM计算能力上图列出的计算能力实际上是GPU系统架构的版本号,下面结构中的major,minor有提到/***CUDAdeviceproperties

ww4u·2023-10-10 02:15

线性代数复习总结

它与计算机联系甚密，尤其是在AI领域，常常使用庞大的矩阵进行图计算、并行计算等，以达到较快的计算速度。符号声明(A|B)：表示矩阵A和矩阵B的拼接；目录符号声明一.行列式1.

ScienceLi1125·2023-10-10 02:59

python 的pytorch库介绍

PyTorch使用动态计算图来进行深度学习模型的构建和训练，同时还支持GPU加速。PyTorch在学术界和工业界都广受欢迎，已被广泛用于自然语言处理、计算机视觉等领域。

openwin_top·2023-10-10 02:57

深度学习PyTorch库的简要介绍

PyTorch是一个优化的张量库，主要用于使用gpu和cpu的深度学习应用程序。它是一个针对Python的开源机器学习库，主要由Faceb

小白学视觉·2023-10-10 02:55

最强Python开源库PyTorch入门实战(案例实战)+快速上手TorchServe

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介在过去几年里，深度学习领域涌现了一大批高水平的模型，这些模型基于大量的数据和GPU计算能力实现了炫酷的效果。

禅与计算机程序设计艺术·2023-10-10 02:53

Three.js-BufferGeometry

使用BufferGeometry可以有效减少向GPU传输上述数据所需的开销。

HM-hhxx！·2023-10-10 00:00

JDK源码 -- String

二、使用//TestStringpubliccla

TomyZhang·2023-10-09 20:46

iOS 13 NSBluetoothAlwaysUsageDescription

项目中用到了蓝牙，今天提交时报被拒了，问题如下：ITMS-90683:MissingPurposeStringinInfo.plist-Yourapp'scodereferencesoneormoreAPIsthataccesssensitiveuserdata.Theapp'sInfo.plistfileshouldcontainaNSBluetoothAlwaysUsageDescriptio

Vergil_wj·2023-10-09 20:52

异构多核Cache一致性问题和解决方法（一）

笔者最近整理了当前（2021年）主流大厂的CacheCoherence解决方案，觉得有必要写个专栏记录下，最终给出异构多核（CPU+MCU/DSP/GPU）等异构多核的Cache一致性处理方法。

远古架构师alanwu·2023-10-09 19:28

Tensorflow简单计算操作

常数操作以及变量操作，操作cpu、gpu选择#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonMonFeb1120:20:442019@author:AdministratorTF矩阵操作,

菜囧爱学习·2023-10-09 18:57

AutoDL百川大模型体验

文章目录镜像克隆模型下载测试效果AutoDL自定义服务感谢AutoDL和CodeWithGPU这两个平台，让我们能低成本，低门槛地部署体验这些大模型镜像克隆我是在CodeWithGPU上克隆的这个镜像模型下载

临风而眠·2023-10-09 16:29

DeepFaceLab 部署在 Ubuntu(docker gpu)

DeepFaceLab在windows图形界面部署比较多，下面用ubuntu部署在服务器上。部署过程中python版本，或者protobuf版本可能有问题，所以建议用docker，若需要我可以共享我的镜像代码下载cd/trainssdgitclone--depth1https://github.com/nagadit/DeepFaceLab_Linux.gitcdDeepFaceLab_Linux

approlaro·2023-10-09 15:25

docker创建ubuntu16.04容器(下)

本机显卡驱动cuda10.0+cuddn7.6都已经安装完毕,现想在容器内使用主机的硬件环境DockerCE19.03（已支持GPU，无需再安装NvidiaDocker），并配置用户Docker权限。

森林盲点·2023-10-09 15:22

1、什么是ASIC芯片？

什么是ASIC芯片1、ASIC的定义2、ASIC与CPU、GPU、FPGA相比如何？

Geek@Yang·2023-10-09 15:44

九四、node+selenium-webdriver爬虫高级

Whatyoudowiththatpowerisentirelyuptoyou.Primarily,itisforautomatingwebapplicationsfortestingpurposes,

夏河始溢·2023-10-09 14:27

TensorFlow入门(十二、分布式训练)

1、按照并行方式来分①模型并行假设我们有n张GPU,不同的GPU被输入相同的数据,运行同一个模型的不同部分。

艺术就是CtrlC·2023-10-09 12:33

为SecureCRT配置密钥验证，实现免密登录远程Linux服务器

远程连接服务器制作密钥对，执行命令如下：[root@Server~]#su-zhangsan#切换到zhangsan身份登录[zhangsan@Server~]$ssh-keygen#生成密钥Generatingpublic

1688red·2023-10-09 12:41

04训练——基于YOLO V8的自定义数据集训练——在windows环境下使用pycharm做训练-1总体步骤

在上文中，笔者介绍了使用google公司提供的免费GPU资源colab来对大量的自定义数据集进行模型训练。

光_辉·2023-10-09 12:31

归纳整理的一天

上午继续完善了一下小论文草稿，中午和老师讨论了一下创新点够不够老师最后建议用工作量弥补创新不足的短板，那就这么做吧，明天争取把GPU环境搭起来，之前因为实验不多，一直用的CPU下午听老师的把实验室以前的旧电脑整理了一番

赵同学zql·2023-10-09 11:20

现在可用：Unity的OctaneRender

OctaneRender®isthefirstandfastestpath-traced,GPU-acceleratedrenderengine.InUnity,OctaneRenderisavailableforfree

culiao6493·2023-10-09 08:39

读论文：Real-Time Encrypted Traffic Classification via Lightweight Neural Networks

由于所有数据包的一步交互和多头注意力机制的并行计算，所提出的模型的优势是参数的数量和运行时间显著减少。因为一个流只需要连续的三个数据包，所以该模型可以很好地实时工作。

不会绑马尾的女孩·2023-10-09 08:08

AI新动向~

随着GPU等计算技术的发展，AI模型的

微网管IT服务·2023-10-09 07:41

极智AI | 一文看懂 Google TPU 脉动阵列加速卷积计算原理

TPU中计算卷积的方式和GPU不同，主要是依靠一种称为“脉动阵列”的硬件电路结构来实现的。

极智视界·2023-10-09 06:16

R包ggpubr绘制发表级别图片

为此AlboukadelKassambara创建了基于ggplot2的可视化包ggpubr用于绘制符合出版物要求的图形。安装及加载ggpubr包安装

Seurat_Satija·2023-10-09 05:34

Install cuDNN v8.0.5 in ubuntu 20.04

what:NVIDIAcuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。

ShaneRun·2023-10-09 03:56

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