GPU并行？

Java的Stream流：文件处理、排序与串并行流的全面指南

Java的Stream流：文件处理、排序与串并行流的全面指南Java8引入了StreamAPI，这是一个用于处理集合数据的强大工具，它提供了一种声明式的方式来进行聚合操作。
漫天转悠·2025-06-20 08:26

量子计算时代的突破：微算法科技多目标进化算法重塑量子电路设计范式

微算法科技（MicroAlgo）创新性提出多目标进化算法驱动的量子电路优化框架，成功将量子门数量压缩38%、保真度提升7.3%、并行度提高5.1倍，为量子计算实用化扫除核心障碍。
知识产权13937636601·2025-06-20 08:21

FairyGUI学习

DC就是CPU通知GPU进行一次渲染的命令如果DC次数较多会导致游戏卡顿我们可以通过打图集，将小图合并成大图，将本应n次的DC变成1次DC来提高性能知识点二FairyGUI和UGUI以及NGUI的DrawCall
future1412·2025-06-20 08:50

Keras深度学习框架第十四讲：使用TensorFlow进行多GPU分布式训练

使用TensorFlow进行多GPU分布式训练1、绪论1.1使用TensorFlow进行多GPU分布式训练概念TensorFlow是一个流行的开源机器学习框架，它支持多GPU分布式训练，允许开发者利用多个
MUKAMO·2025-06-20 06:37

【Python】高级编程2

如果不建立这些最底层的、物理学般的直觉，那么并发（Concurrency）与并行（Parallelism）将永远是两个模糊不清的抽象概念。
宅男很神经·2025-06-20 02:14

DSP芯片详解

关键特性并行处理能力：单周期内完成乘法与加法（MAC操作），支持流水线执行。哈佛架构：程序与数据存
·2025-06-19 23:55

FPGA基础 -- Verilog 数据流建模

数据流建模是一种使用并行赋值语句（assign）来表达布尔逻辑或组合逻辑行为的建模方式。它强调信号之间的逻辑数据依赖关系，而不明确指定信号何时更新（不使用时钟）。
·2025-06-19 19:25

FPGA基础 -- Verilog 行为级建模之过程性结构

与数据流建模（assign）的并行逻辑不同，过程性结构是一种顺序执行的行为描述方式，更贴近软件语言中的过程控制逻辑。二、
sz66cm·2025-06-19 19:49

【Pytorch、torchvision、CUDA 各个版本对应关系以及安装指令】

各个版本对应关系以及安装指令更多内容，可以移步到我的小红薯哦（复旦孟博士）1、名词解释1.1CUDACUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA开发的用于并行计算的平台和编程模型
CL_Meng77·2025-06-19 18:08

Java 并发工具类核心使用场景深度解析

本文聚焦同步协调、资源控制、线程协作、并行计算四大核心场景，系统解析CountDownLatch、Semaphore、CyclicBarrier等工具类的设计原理与工程实践，确保内容深度与去重性，助力面试者构建场景化知识体系
液态不合群·2025-06-19 17:35

GPU 服务器：高性能计算的强大引擎

一、GPU服务器概述GPU服务器是一种专门为处理复杂计算任务而设计的服务器。它配备了高性能的图形处理单元（GPU），能够在深度学习、科学计算、视频编解码等多个领域发挥强大的作用。
海域云李潮海·2025-06-19 17:32

Open3D--core模块函数详解

1.设备管理(Device)管理计算设备（CPU/GPU/CUDA）的配置与状态检查。
X-Vision·2025-06-19 15:18

《从零掌握MIPI CSI-2: 协议精解与FPGA摄像头开发实战》-- 实战基于CSI2 Rx 构建高性能摄像头输入系统

CSI2RxFPGA开发实战：构建高性能摄像头输入系统引言：FPGA在视觉处理中的独特优势FPGA凭借其并行处理能力和硬件级可定制性，已成为实时图像处理的理想平台。
GateWorld·2025-06-19 12:30

游戏引擎架构全景：从硬件到玩法的程序员之旅

一、基石：硬件、OS与第三方王国硬件层：PS5的定制SSD、XboxSeriesX的GPU、高端PC的RTX显卡——这些是引擎的物理疆域。代码在此直面硅基世界的限制（内存带宽、浮点算力、缓存延迟）。
还债大湿兄·2025-06-19 10:45

推荐文章：Faster_Mean_Shift - GPU加速的像素嵌入框架利器

推荐文章：Faster_Mean_Shift-GPU加速的像素嵌入框架利器去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在生物医学图像处理和细胞追踪领域，高效且精准的算法是必不可少的工具
乌芬维Maisie·2025-06-19 04:34

Python中列表与元组的遍历与排序

文章目录Python中列表与元组的遍历与排序遍历操作1.直接遍历元素2.通过索引遍历3.使用enumerate同时获取索引和值4.使用zip并行遍历多个序列排序操作列表排序1.原地排序-sort()方法
溪流.ii·2025-06-19 03:26

Java 并发工具类核心使用场景深度解析

本文聚焦同步协调、资源控制、线程协作、并行计算四大核心场景，系统解析CountDownLatch、Semaphore、CyclicBarrier等工具类的设计原理与工程实践，确保内容深度与去重性，助力面试者构建场景化知识体系
·2025-06-19 01:14

Ubuntu18.04基于Docker和Pycharm搭建Tensorflow-gpu训练环境

一、前提：安装好pycharm-professional，dockerce，nvidia-docker2，nvidia-gpu驱动。安装方法见各自链接。
城俊BLOG·2025-06-19 01:12

快速分辨率调整工具：一键切换与性能优化

它还帮助用户减轻GPU负担，提升系统响应速度，尤其适合低配置设备。用户只需双击可执行文件名“设置与降低分辨率(Ctrl+Alt+F7).exe”，即可轻松操作。然而，在使用过程中，用户应确保
温融冰·2025-06-19 00:07

使用YOLO模型进行线程安全推理

Python线程是一种并行计算形式，允许程序同时运行多个操作。不过，Python的全局解释器锁（GIL）控制着一次只能有一个线程执行Python字节码。
alpszero·2025-06-18 21:18

云端算力革命：川翔云电脑如何重新定义创作自由

川翔云电脑以云端算力为支点，通过弹性算力、高效存储、多端接入三大核心优势，让顶级GPU资源触手可及。
渲染101专业云渲染·2025-06-18 21:46

[HarmonyOS 5] 端侧模型推理精度测试：如何可以量化NPU加速后的浮点误差？

精度控制核心策略‌‌编译级浮点约束‌启用严格浮点模式，禁用编译器激进优化：//build-profile.json5{"compileOptions":{"strictFloatPoint":true,//禁止指令重排与并行优化
程序员小刘·2025-06-18 19:35

PostgreSQL、SQL Server和MySQL数据库性能调优与故障排除技术

数据库技术：PostgreSQL13+：逻辑复制、分区表、并行查询、监控工具（如pg_stat_statements、pgBadger）。
weixin_30777913·2025-06-18 16:13

OpenCV CUDA模块设备层-----用于CUDA 使用纹理内存的一个类模板TextureOff()

ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::cudev::TextureOff是OpenCV的CUDA模块（opencv_cudev）中用于在GPU
村北头的码农·2025-06-18 14:29

OpenCV CUDA模块图像变形------对图像进行GPU加速的仿射变换函数warpAffine()

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述该函数用于对图像进行GPU加速的仿射变换（AffineTransformation
村北头的码农·2025-06-18 14:59

docker容器内运行依赖GPU的程序

我的开发环境centos7docker版本为2.10.22080ti显卡，物理机已安装cuda10和对应显卡驱动运行带GPU的docker给linux安装nvidia-container-toolkitdistribution
LensonYuan·2025-06-18 13:20

DeepSeek 大型 MoE 模型大规模部署压测学习

-large-scale-ep/以上是对文章《DeployingDeepSeekwithPDDisaggregationandLarge-ScaleExpertParallelismon96 H100GPUs
andyguo·2025-06-18 12:14

【CUDA编程】OptionalCUDAGuard详解

OptionalCUDAGuard是PyTorch的CUDA工具库（c10/cuda）中用于安全管理GPU设备上下文的RAII（ResourceAcquisitionIsInitialization）类
量化投资和人工智能·2025-06-18 11:34

CUDA开发工具整理

以下是结合实用性和兼容性的推荐工具组合，涵盖开发、调试、性能优化全流程：️一、核心开发工具1.NVIDIANsight系列（官方专业工具）NsightVisualStudioEdition（Windows主机）功能：CUDA内核调试：在GPU
·2025-06-18 11:34

JAX革命性优势解剖：GPU/TPU自动并行计算实战

传统框架面临硬件绑定深、并行编码复杂、跨平台迁移成本高三大痛点。Google开源的JAX框架通过函数式编程范式、XLA编译优化与自动并行原语，正在重塑高性能计算的技术栈。
AI咸鱼保护协会·2025-06-18 10:58

CUDA核函数优化进阶：利用Shared Memory实现矩阵计算10倍加速

在NVIDIAA100上优化1024×1024矩阵乘法时，共享内存策略将计算速度从3.2TFLOPS提升至31.5TFLOPS——本文将揭示如何通过内存访问优化突破GPU计算瓶颈。
AI咸鱼保护协会·2025-06-18 10:57

python系列【仅供参考】：python进程池：multiprocessing.pool

阻塞）例3：使用进程池，并关注结果例4：使用多个进程池python进程池：multiprocessing.pool在利用Python进行系统管理的时候，特别是同时操作多个文件目录，或者远程控制多台主机，并行操作可以节约大量的时间
坦笑&&life·2025-06-18 09:54

Python multiprocessing模块介绍

multiprocessing是Python标准库中的一个模块，用于实现多进程并行计算，可以在多核CPU上显著提升程序性能，尤其适用于CPU密集型任务。
qq_27390023·2025-06-18 09:22

李晓梅老师在并行算法领域太厉害了，为什么没有评院士？

李晓梅老师是我国数值并行算法研究的开拓者之一。
好好学习啊天天向上·2025-06-18 02:38

AWS EC2 终极指南：如何选择预装 GPU 驱动和特定功能的最佳 AMI

选择一个合适的AMI，尤其是需要预装GPU驱动或特定软件栈时，能让你跳过繁琐的配置，直接进入核心工作。本文将深入解析AMI分类，并手把手教你找到最适合你需求的镜像。一、为什么AMI选择如此重要？
ivwdcwso·2025-06-18 02:38

使用开源NVIDIA cuOpt加速决策优化

使用开源NVIDIAcuOpt加速决策优化文章目录使用开源NVIDIAcuOpt加速决策优化决策优化的现实挑战供应链优化的复杂性实时决策的挑战计算复杂性的挑战NVIDIAcuOpt：GPU加速的决策优化解决方案
扫地的小何尚·2025-06-18 02:05

SAP 多线程高平发处理（一）

ABAP的并行处理（原理类似于java的多线程），它是通过RFC接口进行远程函数的异步调用实现程序的并处理。同步/异步调用函数语法：同步（sRFC）：CALLFUNCTIO
修电脑的猫·2025-06-18 00:24

dsp指令集是什么？有哪些常用的DSP指令？

1.算术运算指令‌‌2.数据搬移与存储指令‌‌3.控制与优化指令‌‌4.位操作与特殊功能指令‌‌5.并行处理指令‌DSP指令集‌（DigitalSignalProcessorInstructionSet
嵌入式软硬件叶玄·2025-06-18 00:23

✨零基础手把手｜Docker+vLLM极速部署OpenAI风格API：5分钟4卡GPU推理+避坑指南+完整镜像配置

一、Docker基础命令查看容器状态dockerps#查看运行中的容器dockerps-a#查看所有容器（包括已停止的）查看镜像列表dockerimages#列出本地所有镜像二、镜像与容器操作镜像打包为.tar文件dockersave-o#将镜像导出为.tar文件#示例：dockersave-omy_image.tarvllm/vllm-openai:v0.8.4打包多个镜像到一个文件docker
·2025-06-17 18:16

torch.load

它支持从文件路径或文件对象加载数据，并可以指定设备（CPU或GPU）。
土豆羊626·2025-06-17 16:32

SnapViewer：解决PyTorch官方内存工具卡死问题，实现高效可视化

在深度学习模型训练过程中，GPU内存不足（OutofMemory,OOM）错误是开发者频繁遇到的技术挑战。
·2025-06-17 16:48

黑马教程强化day4-2

目录一、线程池1.线程池定义2.创建线程池代码演示3.通过Executors创建线程池：代码演示二、进程三、并发四、并行一、线程池1.线程池定义线程池就是一个可以复用线程的技术。
hello，你好呀·2025-06-17 16:58

mount.lustre: /dev/sdc has not been formatted with mkfs.lustre or the backend filesystem type is not

Lustre是一个高性能的分布式文件系统，通常用于大规模并行计算环境中。要解决这个问题，你需要按照以下步骤操作：创建文件系统首先，你需要使用mkfs.
计算机辅助工程·2025-06-17 15:27

Java 并发编程系列（上篇）：多线程深入解析

从简单的多线程任务并行执行，到复杂的高并发系统设计，掌握并发编程是进阶Java工程师的关键一步。
Rem'Rem·2025-06-17 15:24

【FineDance】训练：accelerate config 的作用

accelerateconfig的作用Accelerate是HuggingFace开发的库，用于简化多GPU、多机器的分布式训练。
等风来不如迎风去·2025-06-17 13:38

【TVM 教程】如何使用 TVM Pass Instrument

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。
·2025-06-17 12:15

【Triton 教程】triton_language.arange

Triton是一种用于并行编程的语言和编译器。它旨在提供一个基于Python的编程环境，以高效编写自定义DNN计算内核，并能够在现代GPU硬件上以最大吞吐量运行。
·2025-06-17 12:44

配置VSCode+Anaconda的PyTorch GPU环境笔记

真就是翻遍了整个互联网才终于让PyTorch在我的电脑上支持CUDA了。叠个甲，我是纯菜鸟，说的不对你也别喷，喷了就是你对。网上的教程都太有年代感了，跟着配置就是到处报错，最后配置出来的也是老版本，用着十分膈应（我个人不喜欢老版本的东西），所以想着记录一下我踩过的坑，让大家以后少走点弯路下面直接进入正题：在此之前，你需要自行完成：安装VSCode以及相关插件（汉化，CodeRunner，Pytho
FurryMonster·2025-06-17 12:02

【TVM 教程】如何使用 TVM Pass Infra

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。
HyperAI超神经·2025-06-17 11:57

【TVM 教程】如何使用 TVM Pass Instrument

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。
HyperAI超神经·2025-06-17 11:56
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