GPU并行计算-CUDA编程第90页

深度学习-卷积神经网络-AlexNET

文章目录前言1.不同卷积神经网络模型的精度2.不同神经网络概述3.卷积神经网络-单通道4.卷积神经网络-多通道5.池化层6.全连接层7.网络架构8.Relu激活函数9.双GPU10.单GPU模型1.LeNet

泰勒朗斯·2023-10-06 06:45

2.4 Pytorch基础模型组件及线性回归

Pytorch基础模型组件目标知道Pytorch中Module的使用方法知道Pytorch中优化器类的使用方法知道Pytorch中常见的损失函数的使用方法知道如何在GPU上运行代码能够说出常见的优化器及其原理

迟耿耿·2023-10-06 05:52

「专题速递」JPEG AI、端到端图像编码的标准化及产品落地、深度学习

这也使得GPU、

LiveVideoStack_·2023-10-06 04:36

记录

、FFmpeg框架、VideoToolBox视频编解码、AudioToolBox音频硬编解码）图像处理（OpenGL框架、OpenGLES框架、CoreImage框架、Metal框架、ARKit框架、GPUImage

法库德·2023-10-06 03:15

（数据科学学习手札136）Python中基于joblib实现极简并行计算加速

优质资源分享学习路线指引（点击解锁）知识定位人群定位Python实战微信订餐小程序进阶级本课程是pythonflask+微信小程序的完美结合，从项目搭建到腾讯云部署上线，打造一个全栈订餐系统。Python量化交易实战入门级手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScien

xuhss_com·2023-10-06 02:34

python joblib多进程执行任务

Joblib是一个可以简单地将Python代码转换为并行计算模式的软件包，它可非常简单并行我们的程序，从而提高计算速度。Joblib是一组用于在Python中提供轻量级流水线的工具。

摔跤吧儿·2023-10-06 02:34

python joblib_Python之joblib：joblib库的简介、安装、使用方法之详细攻略

特别是:函数的透明磁盘缓存和延迟重新计算(记忆模式)简单并行计算Joblib经过了优化，特别是在处理大型数据时速度更快、更健壮，并且对numpy数组进行了特定的优化。

weixin_39626180·2023-10-06 02:03

Python中的joblib.Parallel函数

Joblib是一个可以将Python代码转换为并行计算模式的包，可以大大简化我们写并行计算代码的步骤。我们可以通过操作该包内的函数来实现目标代码的并行计算，从而提高代码运行效率。

地球被支点撬走啦·2023-10-06 02:32

C++部署yolov5s.onnx并使用GPU进行加速

#include#include#include#include#include#include#include#includeusingnamespacecv;Matresize_image(Matsrcimg,int*newh,int*neww,int*top,int*left){intsrch=srcimg.rows,srcw=srcimg.cols;intinpHeight=640;int

Rainbow Sea·2023-10-06 01:07

借助GPU算力编译Android

借助GPU算力编译Android借助GPU编译Android代码的意义在于提高编译的效率和速度。

炭烤毛蛋·2023-10-06 00:09

服务器突然失灵了呃呃啊——NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVIDIA driver.解决方法总结

因为实验室装修原因，服务器暂时无法使用了，等能使用时，又发现GPU不灵了，如下：limiao@xtgly-X9DRG-HF:~$nvidia-smiNVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn'tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriverisinstalledandrunning

种子123·2023-10-05 23:11

OpenGL ES API（绑定shader）

OpenGLES创建一块内存，使用GLSL编写shader，然后触发GPU的shader编译器进行编译。

Mhypnos·2023-10-05 23:09

设置Android AI开发环境

十年前花了数百万美元在研究和计算能力上的成果，现在只要GPU还算不错，任何人都可以得到。但

寒冰屋·2023-10-05 21:58

使用google的免费GPU

1、打开网页，输入Googlecolab2、点击修改->笔记本设置3、点击使用GPU常用命令:print(torch.

pythonSuperman·2023-10-05 20:52

GPU如何成为AI的加速器

本文关键词：GPU、深度学习、GPGPU、渲染、Brook语言、流计算、硬件T&L、CUDA、PyTorch、TOPS、TPU、NPU深度学习理论的发展是一个渐进的过程，从1940年代人工神经元网络的提出到

使者大牙·2023-10-05 19:30

windows环境下使用mmdetection+mmdeploy训练自定义数据集并转成onnx格式部署

准备自定义数据集修改配置信息开始训练模型转换与推理实验环境windows10python：3.8pytorch:1.8.1cuda：11.1mmdet：3.1.0mmcv：2.0.1onnxruntime-gpu

每天进步一点丶·2023-10-05 16:36

CUDA 安装

查看自己电脑的cuda版本：见文章查看CUDA版本我的是：他的意思就是说：俺的显卡支持的cuda版本是12.0的（向下兼容）然后我的项目tensorflow-gpu版本是1.13.2版本的，对应的cuda

每天都是被迫学习·2023-10-05 14:30

CountDownLatch原理简介和使用过程

应用场景典型的应用场景如并行计算，当

平凡人笔记·2023-10-05 14:00

pytorch使用cuda，调用GPU进行训练

pytorch使用cuda，调用GPU进行训练Pytorch允许把在GPU上训练的模型加载到CPU上，也允许把在CPU上训练的模型加载到GPU上。

在java的世界里拼命挣扎·2023-10-05 14:09

模型训练环境相关（CUDA、PyTorch）

库博酱·2023-10-05 14:37

自适应Softmax(Adaptive Softmax)

speed-up-your-deep-learning-language-model-up-to-1000-with-the-adaptive-softmax-part-1-e7cc1f89fcc9提出原因原来的分层Softmax只使用于CPU，并不适用于GPU

manlier·2023-10-05 14:19

大模型部署手记（1）ChatGLM2+Windows GPU

1.简介：组织机构：智谱/清华代码仓：https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B模型：THUDM/chatglm2-6b下载：https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b镜像下载：https://aliendao.cn/models/THUDM/chatglm2-6b硬件环境：暗影精灵7PlusWindows版本：Windows11

张小白TWO·2023-10-05 13:03

Win10系统中GPU深度学习环境配置记录

运行环境系统：Win10处理器Intel(R)Core(TM)[email protected]机带RAM16.0GB设备IDA18D4ED3-8CA1-4DC6-A6EF-04A33043A5EF产品ID00342-35285-64508-AAOEM系统类型64位操作系统,基于x64的处理器显卡：NVIDIAGeForceRTX2070驱动程序版本:30.0.15.1252驱动

空中旋转篮球·2023-10-05 13:32

大模型部署手记（2）baichuan2+Windows GPU

1.简介组织机构：百川智能（前搜狗CEO王小川创立）代码仓：GitHub-baichuan-inc/Baichuan2:AseriesoflargelanguagemodelsdevelopedbyBaichuanIntelligentTechnology模型：baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat-4bits下载：https://huggingface.co/baichua

张小白TWO·2023-10-05 13:32

Ubuntu 22.04 安装Nvidia显卡驱动、CUDA、cudnn

GPU做深度学习比CPU要快很多倍，用Ubuntu跑也有一定的优势，但是安装Nvidia驱动有很多坑Ubuntu版本：22.04.3LTS分区：/boot分配1G，剩下都分给根目录/显卡：GTX1050Ti

xuehu96·2023-10-05 11:46

OpenGl ES---纹理

在OpenGL中，纹理实际上是一个可以被采样的复杂数据集合，是GPU使用的图像数据结构，分为：2D纹理，立方体纹理和3D纹理。

liyaoliy·2023-10-05 11:14

java 分布式计算框架_学Java分布式和高级架构，必懂的两大知识点！

分散后，选择若干种(没错一种可能不够)通信协议把他们连接起来端正认识：分布式不等于并行计算分布式系统和并行计算一定可以并行吗？实际上并不一

阿荣田Toronto·2023-10-05 11:38

Git 免用户名密码提交代码

一、用文件保存用户名密码的方式执行一下命令gitconfig--globalcredential.helperstore执行完成后会在用户家目录下生成.gitconfigpush代码 gitpush时会让你输入用户名和密码

w也不知道·2023-10-05 11:32

2G大小的GPU对深度学习的加速效果如何？

Found42776filesbelongingto9classes.Using12833filesfortraining.模型参数情况Totalparams:10,917,385Trainableparams:10,860,745Non-trainableparams:56,640batch-size:12GPU

空中旋转篮球·2023-10-05 09:45

Win10 x64 + CUDA 10.0 + cuDNN v7.5 + TensorFlow GPU 1.13 安装指南

Win10x64+CUDA10.0+cuDNNv7.5+TensorFlowGPU1.13安装指南Update:2019.03.080.环境说明硬件：RyzenR71700x+GTX1080Ti系统：Windows10EnterpriseVersion1809UpdateMarch20191

逆风微笑的程序员·2023-10-05 08:37

Ubuntu安装CUDA cuDNN TensorRT

CUDAcuDNNTensorRT安装0.前言CUDA：用于GPU的一组驱动程序，它让GPU能够运行底层编程语言来进行并行计算。cuDNN：用于深度学习的高度优化的原语库。

加油呀，哒哒哒·2023-10-05 08:37

Ubuntu 18.04安装CUDA（版本10.2）和cuDNN

.系统要求2.安装前的要求3.runfile安装（不支持跨平台）4.后续安装操作5.安装cuDNN6.汇总问题本文基于Ubuntu18.04.3LTS64位安装CUDA10.2和对应版本的cuDNN，GPU

元宇宙iwemeta·2023-10-05 08:07

centos7安装显卡驱动、cuda以及cudnn

##安装准备1.前提机器上面有支持CUDA的NvidiaGPU，查看支持CUDA的GPU列表:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus```shlspci|grep-invidia

yingchenwy·2023-10-05 08:07

torch7安装教程

如果想要用gpu编程，一定要先装cuda，再去想别的！！！

Sun7_She·2023-10-05 07:25

搭建Ubuntu GPU服务器(宿主机篇)

搭建UbuntuGPU服务器(宿主机篇)1、安装Ubuntu20.04注意，安装千万不要选择最小安装，就选正常安装就行2、换源阿里源网站注意千万别换成其他版本的源，一定要对应ubuntu20.04cd/

一碗小米饭·2023-10-05 07:13

MediaCodec结合FFmpeg实现视频加图片水印

一开始想直接FFmpeg直接c代码加水印，写完后测试了一下比较慢，毕竟软解得看CPU即使设置了多线程编解码还是一个吊样，然后想到了另一条路硬解码然后ffmpeg数据处理水印接着送入硬编码这样效率会很高，毕竟GPU

【零声教育】音视频开发进阶·2023-10-05 07:07

深入理解浏览器渲染原理

使其标准化3.计算DOM树中每个节点的具体样式CSS继承规则CSS层叠规则布局分层分层updatelayertree绘制栅格化操作合成线程首先对每个图层进行分块分块完成后会进入栅格化阶段栅格化过程通常使用GPU

爱吃炫迈·2023-10-05 06:06

CUDA C编程权威指南：1.1-CUDA基础知识点梳理

主要整理了N多年前（2013年）学习CUDA的时候开始总结的知识点，好长时间不写CUDA代码了，现在LLM推理需要重新学习CUDA编程，看来出来混迟早要还的。

NLP工程化·2023-10-05 05:06

CUDA C编程权威指南：1-基于CUDA的异构并行计算

CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture,统一计算设备架构）是NVIDIA（英伟达）提出的并行计算架构，结合了CPU和GPU的优点，主要用来处理密集型及并行计算。

NLP工程化·2023-10-05 04:54

html 高性能简易轮播图

目标实现简易轮播图动画效果设计理念无论有多少个轮播图，仅使用常数个轮播图tab，通过js替换更新dom内容，实现性能优化；使用bfc避免回流，（重绘是基本上无法避免，不在考虑）；使用transform实现动画调用GPU

子言慕雨·2023-10-05 04:23

0412_整理并行分布计算课程笔记

4.3实现并行计算具备的条件：（1）多个物理处理单元，否则只能实现逻辑上的并行；（2）通信机制（网络与协议）；（3）编程架构：多线程，多进程，协程；进程与线程的概念：（1）程序是初始数据和指令的静态集合

yorkRiver·2023-10-05 01:56

Nvidia驱动更新和CUDA更新

最近在训练深度学习模型的时候突然发现GPU不能用了，查找了问题之后发现是Nvidia显卡驱动过期了，并且CUDAtoolkit也太老了，需要进行更新，因此我花了一些精力更新一下，把遇到的问题和更新流程记录一下

南太湖小蚂蚁·2023-10-04 23:11

Ultralytics（YoloV8）开发环境配置，训练，模型转换，部署全流程测试记录

windowsdockertensorRTUltralyticsYoloV8配置开发环境的方法：1.Windows的虚拟机上配置：Python3.10使用Ultralytics可以得到ptonnx，但无法转为engine，找不到GPU

仟人斩·2023-10-04 23:38

High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models笔记

我是刚入门的小白，试着自己读论文不一定对望能理解这篇论文产生问题的源头是什么这篇论文解决了什么问题以及实现了什么功能由于这些模型通常直接在像素空间中操作，因此强大DM的优化通常消耗数百个GPU天，并且由于顺序评估

小宋加油啊·2023-10-04 22:08

高通SNPE - OpenCL简介（4）

Android上的OpenCL应用程序开发目前，AdrenoGPU主要在Android操作系统（OS）和更高版本上支持OpenCL。选择Linux系统。

weixin_38498942·2023-10-04 19:09

SNPE MaxPerGPUSize 注意事项

SNPE根据不同的硬件设备支持的GPU每层卷积运算的能力不同，具体如下：A330平台：8192A430,A530平台：16384H或者W乘以通道数不能大于上面的上限，如51251232size的featuremap

SrCMpunk·2023-10-04 18:37

AutoDL云服务器的使用

目录简介使用流程租借连接服务器输入登录指令以及密码设置服务器环境和同步文件使用技巧查看远程主机资源上传下载数据如果上传的文件是压缩包我的心得将大文件用百度云盘上传，小文件通过同步区域上传跨实例拷贝数据如果本实例没GPU

醋酸洋红就是我·2023-10-04 18:03

Deep Glow for mac，AE辉光特效插件

同时，DeepGlow采用GPU加速渲染，可以快速地生成高质量的辉光效果，大大提高了工作效率。

m0_74275510·2023-10-04 18:55

【无标题】芯驰D9核心板

A55内核具有强大应用处理能力，R5内核为高实时性、安全性和可靠性提供了保障；集成了3DGPU，H.264视频编解码器，具有优秀的图像、视频处理能力。

svzhan·2023-10-04 15:56

一步步学习计算机视觉 in IOS番外篇（二）屏幕掉帧的原因

GPU(GraphicsProcessingUnit):可进⾏绘图运算⼯作的专⽤用微处理器，是连接计算机和显示终端的纽带。显示控制器：直接和屏幕

milawoai·2023-10-04 15:07

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