GPU并行？第2页

GPU计算的历史与CUDA编程入门

GPU计算的历史与CUDA编程入门背景简介GPU计算的历史可以追溯到早期的并行计算研究，如今已发展成为计算机科学中的一个重要分支。

己见明·2025-03-22 12:49

GTC 2025 中文在线解读

作为GPU计算领域的基石，CUDA通过其编程语言、编译器、运行时环境及核心库

扫地的小何尚·2025-03-22 11:17

稳定运行的以Microsoft Azure SQL database数据库为数据源和目标的ETL性能变差时提高性能方法和步骤

提高以MicrosoftAzureSQLDatabase为数据源和目标的ETL性能需要综合考虑数据库查询优化、数据加载策略、并行处理、资源管理等方面。通过合适的索引、查询优化、批量处理、增量加

weixin_30777913·2025-03-22 09:56

SATA（Serial Advanced Technology Attachment）详解

一、SATA的定义与核心特性SATA（串行高级技术附件）是一种用于连接存储设备（如硬盘、固态硬盘、光驱）的高速串行接口标准，取代了早期的PATA（并行ATA）。

美好的事情总会发生·2025-03-22 03:26

table合并行

{{scope.row.gdLength/10}}importtype{TableColumnCtx}from'element-plus';consttableData=[{"id":6140,"projectId":1306,"projectName":"","sectionId":12985,"sectionName":"YYZQ-9标","tunnelId":96160,"tunnelNam

花归去·2025-03-22 03:23

Sqoop安装部署

并行化处理基于MapReduce实现并行导入导出，提升大数据量场景的效率。自

愿与狸花过一生·2025-03-21 22:10

知识蒸馏：让大模型“瘦身“而不失智慧的魔术

GPT-4的1750亿参数需要价值500万美元的GPU集群运行，但现实中的智能设备可能只有指甲盖大小。

一休哥助手·2025-03-21 21:06

在网页跑3D多人互动之渲染效能瓶颈

数万个3D角色与场景物件需即时渲染，导致GPU/CPU过载，低端设备卡顿。已经使用的解决方案：LOD（LevelofDetail）技术：根据距离动态调整模型细节，远距离使用低多边形模型。

微网兔子·2025-03-21 17:24

密码策略合规性检查仪表盘

目录一、前言二、密码策略合规性背景与意义2.1密码策略的重要性2.2密码策略合规性检查的需求三、系统设计思路与架构3.1数据采集与加解密模块3.2异步任务调度与GPU加速模块3.3密码策略检查算法模块3.4GUI

闲人编程·2025-03-21 16:49

【赵渝强老师】达梦数据库MPP集群的架构

为了支持海量数据存储和处理等方面的需求，为高端数据仓库提供解决方案，达梦数据库提供了大规模并行处理MPP架构，以极低的成本代价，提供高性能的并行计算。

·2025-03-21 16:12

Flink命令行启动Job任务

Flink非交互式运行Job任务Flink命令行启动Job任务具体命令flink参数说明-c,--class-d,--detached后台运行-p,--parallelism并行度[test@xxx~]

平凡的运维之路·2025-03-21 13:30

稳定运行的以PostgreSQL数据库为数据源和目标的ETL性能变差时提高性能方法和步骤

提高PostgreSQL数据库ETL性能的核心思想是从数据库配置、查询优化、硬件资源、并行处理等多个方面入手。通过上述方法逐步优化，可以大幅提升ETL过程的效率。

weixin_30777913·2025-03-21 12:19

CPO光电共封装关键技术与Top玩家代表作

CPO（Co-PackagedOptics，光电共封装）关键技术介绍CPO（Co-PackagedOptics）是一种将光学器件与电子芯片（如ASIC、CPU、GPU等）封装在同一基板上的技术。

CoderIsArt·2025-03-21 12:17

Marker可以快速且准确地将PDF转换为markdown格式。

支持多种文档类型（针对书籍和科学论文进行了优化）支持所有语言移除页眉/页脚/其他杂质格式化表格和代码块提取并保存图像以及markdown将大多数方程转换为latex支持在GPU、CPU或MPS上运行工作原理

星霜笔记·2025-03-21 11:34

Open-Sora - 为所有人实现高效的视频制作大众化

小众AI·2025-03-21 10:57

无矩阵乘法LLM：效率与性能双突破

标题：无矩阵乘法LLM：效率与性能双突破文章信息摘要：无矩阵乘法的LLMs通过创新技术替代传统矩阵乘法操作，显著降低了计算成本，减少了对GPU的依赖。

XianxinMao·2025-03-21 08:42

精挑20题：MySQL 8.0高频面试题深度解析——掌握核心知识点、新特性和优化技巧

MySQL8.0改进：通过索引优化、并行查询等提升性能，弥补查询缓存缺失的影响。2.InnoDB的行锁和表锁分别在什么场景下使用？答案：行锁：高并发场景下更新或查询

dblens 数据库管理和开发工具·2025-03-21 07:04

Transformer与图神经网络的融合与应用

Transformer最初应用于自然语言处理领域，通过自注意力机制实现了并行计

AI天才研究院·2025-03-21 07:58

高性能计算:GPU加速与分布式训练

传统的CPU架构已经难以满足深度学习模型训练的需求，因此，GPU加速和分布式训练成为了高性能计算领域的研究热点。

AI天才研究院·2025-03-21 06:17

查看 CUDA cudnn 版本查看Navicat GPU版本

查看显卡型号：lspci|grepVGA（lspci是linux查看硬件信息的命令），屏幕会打印出主机的集显几独显信息python中查看显卡型号fromtensorflow.python.clientimportdevice_libdevice_lib.list_local_devices()

FergusJ·2025-03-21 03:30

深入理解 C++11 多线程编程：从入门到实践

C++多线程编程是指使用C++提供的多线程库来并行执行代码块，从而提高程序的性能和响应能力。C++11标准引入了多线程支持，使得在C++中进行多线程编程变得更加容易和直观。

小河cpp·2025-03-20 21:38

PyTorch 深度学习实战（19）：离线强化学习与 Conservative Q-Learning (CQL) 算法

在上一篇文章中，我们探讨了分布式强化学习与IMPALA算法，展示了如何通过并行化训练提升强化学习的效率。

进取星辰·2025-03-20 19:52

OpenBayes 教程上新丨单卡A6000轻松部署Gemma 3，精准识别黄仁勋演讲实拍

3月12日晚间，谷歌发布了「单卡大魔王」Gemma3，号称是能在单个GPU或TPU上运行的最强模型，真实战绩也证实了官方blog所言非虚——其27B版本击败671B的满血DeepSeekV3，以及o3-

·2025-03-20 18:00

一切皆是映射：DQN训练加速技术：分布式训练与GPU并行

1.背景介绍1.1深度强化学习的兴起近年来，深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。作为一种结合深度学习和强化学习的强大技术，DRL能够使智能体在与环境交互的过程中学习最优策略，从而实现自主决策和控制。1.2DQN算法及其局限性深度Q网络（DeepQ-Network，DQN）是DRL的一种经典算法，它利用

AI天才研究院·2025-03-20 18:45

软件定义世界下的教育创新：高校计算机实验室应重心转向开源平台

•多版本隔离：支持同一服务器并行运行不同版本框架（如Django3.2教学版与4.1开发版），避免版本冲突导致30%的课堂时间浪费。•自助式环境创建：学生通过命令行快速申请带GP

·2025-03-20 18:59

NET Core 大数据处理

2.并行处理方式运用并行编程技术（像Parallel.ForEach

Gene Z·2025-03-20 18:11

探索 LangChain、Hugging Face、LM Studio 等 AI 应用工具

目录1.LangChainv0.2简介安装概念指南简单试用(1)模型选择(2)基础操作(3)更多操作Runnable调用链的连接Runnable并行自定义函数RunnableLambda额外assign

Alex程·2025-03-20 18:41

CUDA编程基础

一、快速理解CUDA编程1.1CUDA简介CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA推出的并行计算平台和应用程序接口模型。

清澜·2025-03-20 17:35

kvm虚拟化的概念与作用

CPU的虚拟化技术可以单CPU模拟多CPU并行，允许一个平台同时运行多个操作系统，并且应用程序都可以在相互独立的空间

千航@abc·2025-03-20 15:23

2025年开发者工具全景图：IDE与AI协同的效能革命

核心工具链的务实演进与配置指南主流开发工具的升级聚焦于工程化适配与智能化增强，以下是2025年开发者必须掌握的配置技巧：1.VSCode：性能优化与远程协作标杆核心特性：CUDA核心利用率分析：通过NVIDIANsight插件优化GPU

He.Tech·2025-03-20 14:45

人形机器人报告：新一代GPU、具身智能与AI应用

今天分享的是人形机器人系列深度研究报告：《人形机器人专题：新一代GPU、具身智能与AI应用》。（报告出品方：中泰证券）核心观点GTC2024召开在即，关注新一代GPU、具身智能、AI应用三大方向。

小报告达人·2025-03-20 13:05

【初学者】请介绍一下指针分析（Pointer Analysis）？

它是编译器优化、程序验证、漏洞检测和并行化等领域的重要基础。1.指针分析的目标指针分析的主要目标是回答以下问题：指针变量可能指向哪些内存位置或对象？两个指针是否可能指向同一个内存位置（别名分析）？

lisw05·2025-03-20 09:00

centos7输入python -m bitsandbytes报错CUDA Setup failed despite GPU being available. Please run the follo

在centos7.9系统中安装gpu驱动及cuda，跑大模型会报错，提示让输入python-mbitsandbytes依然报错：CUDASETUP:Loadingbinary/usr/local/python3

小太阳，乐向上·2025-03-20 08:21

关于bitsandbytes安装报错

RunTimeError:CUDASetupfaileddespiteGPUbeingavailable.InspecttheCUDASETUPoutputsabovetofixyourenvironment

跃跃欲试88·2025-03-20 07:18

python -m bitsandbytes 报错解释与解决

RuntimeError:CUDASetupfaileddespiteGPUbeingavailable.Pleaserunthefollowingcommandtogetmoreinformation

MityKif·2025-03-20 07:44

纳米尺度仿真软件：Quantum Espresso_（21）.并行计算与性能优化

并行计算与性能优化在纳米尺度仿真中，计算资源的需求往往非常庞大。为了提高计算效率和缩短计算时间，并行计算和性能优化成为不可或缺的技术手段。

kkchenjj·2025-03-20 07:12

c++高性能多进程 cuda编程: safe_softmax实现 + cub::BlockReduce自定义归约操作

cub::BlockReduce::Reduce`)1.语法safe_softmax实现cub::BlockReducecub::BlockReduce是CUB库（CUDAUnBound）提供的一种用于GPU

FakeOccupational·2025-03-20 06:35

单片机中断系统

一个高速主机和多个低速外设连接时，高速主机无法进行多任务并行处理。此时需引入“中断”。CPU在处理某一事件A时，另一事件B发出请求（中断请求）；CPU暂时中断当前的工作，转去处理事件B（中断响应和

C_Xurn·2025-03-20 00:17

逾越TAO·2025-03-19 23:39

【C#语言】C#中的同步与异步编程：原理、示例与最佳实践

文章目录⭐前言⭐一、同步编程：简单但低效的线性执行代码示例执行流程示意图同步编程特点⭐二、异步编程：非阻塞的高效执行代码示例执行流程示意图异步编程核心机制适用场景⭐三、并行异步编程：最大化性能代码示例执行流程示意图并行异步优势

JosieBook·2025-03-19 21:20

Deepseek的本地化部署软件工具包

选择模型版本参数规模硬件要求（最低）适用场景1.5B/7B8GB内存，无专用GPU文本处理、简单问答14B16GB内存+12GB显存代码生成、逻辑推理32B/70B24GB显存+32GB内存企业级复杂任务执行命令

哈拉少12·2025-03-19 20:14

Apache storm

通过zk管理分布式环境和集群状态，并行地对实时数据执行各种操作。storm易于设置和操作，并且它保证每个消息将通过拓扑至少处理一次。基本上Hadoop和Storm框架用于分析大数据。

赵世炎·2025-03-19 19:09

芯片：CPU和GPU有什么区别？

CPU（中央处理器）和GPU（图形处理单元）是计算机系统中两种非常重要的处理器，它们各自有不同的设计理念、架构特点以及应用领域。

InnoLink_1024·2025-03-19 19:07

Promise.all() 和 Promise.allSettled()的区别

（无论成功或失败）返回值成功时返回结果数组；失败时返回第一个错误始终返回对象数组，每个对象包含status（状态）和value（成功值）或reason（错误）适用场景需要所有Promise必须成功（如并行请求依赖全部结果的场景

风无雨·2025-03-19 16:13

使用LoRA微调LLaMA3

步骤一：环境搭建安装必要的Python包pipinstalltransformersdatasetstorch配置GPU环境确保你的环境中配置了CUDA和cuDNN，并验证GPU是否可用。

想胖的壮壮·2025-03-19 16:12

YashanDB资源类型

并行执行资源适用于单机部署（非级联备）和分布式部署。CPU资源管理YashanDB的CPU资源管理用于保证数据库在稳定运行的前提下，保

·2025-03-19 16:12

nvidia_uvm 被占用，nvidia-smi 卡死

系统可以识别到多块NVIDIAGPU，且驱动模块已加载，但nvidia_uvm被占用，nvidia-smi卡死，通常是由于以下原因导致：可能原因GPU资源被占用某些进程正在使用NVIDIA驱动，导致模块无法卸载

guganly·2025-03-19 15:08

用户行为路径分析（Google Analytics数据挖掘）

目录用户行为路径分析（GoogleAnalytics数据挖掘）1.引言2.项目背景与意义2.1用户行为路径的重要性2.2GoogleAnalytics数据概述2.3数据规模与挑战3.数据集生成与介绍4.数据预处理与GPU

闲人编程·2025-03-19 14:00

算力未来演进与多场景创新

从技术架构层面来看，异构计算通过整合CPU、GPU、FPGA等多元芯片实现性能跃升，边缘计算则借助分布式节点降低时延并提升响应效率，而量子计算在特定领域的指数级加速潜力已进入验证阶段。

智能计算研究中心·2025-03-19 11:06

融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps：异构计算环境中的分布式训练架构实践

随着模型规模不断扩大而预算约束日益严格，2-3年更换一次GPU的传统方式已不具可持续性。

·2025-03-19 11:59

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