GPU并行？

PyTorch从入门到精通：探索深度学习新境界

本文将带领您从张量操作基础开始，逐步探索GPU加速、动态图机制、框架生态集成等高级主题，最终实现理论与实战的双重突破。一、PyTorch核心基础构建1.
lmtealily·2025-03-17 04:36

如何测试模型的推理速度

同时，在进行GPU测试时，为减少冷启动的状态影响，可以先进行预热。
想要躺平的一枚·2025-03-17 02:59

PyTorch 环境搭建全攻略：CUDA/cuDNN 配置与多版本管理技巧

一、环境搭建前的准备工作1.硬件兼容性检测#检查NVIDIAGPU型号nvidia-smi#验证CUDA支持的ComputeCapabilitylspci|grep-invidia#查看CUDA版本兼容性矩阵
小诸葛IT课堂·2025-03-17 00:38

Adobe Premiere Pro2023配置要求

GPU：2GB的GPU内存。存储：8GB可用硬盘空间用于安装，安装期间所需的额外可用空间，不能安装在可移动闪存存储器上，还
小魚資源大雜燴·2025-03-16 22:28

Webpack 前端性能优化全攻略

文章目录1.性能优化全景图1.1优化维度概览1.2优化效果指标2.构建速度优化2.1缓存策略2.2并行处理2.3减少构建范围3.输出质量优化3.1代码分割3.2TreeShaking3.3压缩优化4.运行时性能优化
北辰alk·2025-03-16 21:15

SD教程 : Stable Diffusion WebUI 云端部署

StableDiffusionWebUI云端部署对于电脑配置无法满足StableDiffusionWebUI部署要求的朋友们，不用担心，我们可以租用GPU进行部署，在对比使用了多个云平台（矩池云/AutoDL
AI想象家·2025-03-16 19:31

Free QWQ - 世界首个免费无限制分布式 QwQ API

截图网址/二维码官方网站：https://qwq.aigpu.cn介绍/推荐语FreeQWQ是世界上第一个完全免费、无限制的分布式AI算力平台，基于阿里最新开源的QwQ32B大语言模型提供强大的AI服务
安替-AnTi·2025-03-16 17:54

DeepSeek 发布开源第二弹！让MoE架构效率提升的神助攻【DeepEP】

一、功能解析DeepEP旨在为MoE（MixtureofExperts）及其专家并行（Expert-Parallel）场景提供高效的通信库，核心功能包括：分发（Dispatch）：
碣石潇湘无限路·2025-03-16 17:51

CMake Error at myplugins_generated_yololayer.cu.o.Debug，tensorrtx编译失败解决

system:ubuntu1804gpu:3060cuda:cuda11.4tensorrt:8.4使用项目tensorrtx进行yolov5的engine生成，之前在编译成功的配置为system:ubuntu1804gpu
雪可问春风·2025-03-16 08:11

如何选择显卡（202408）

（图片来自网络）显卡，也被称为视频卡、图形适配器或GPU（图形处理单元），是电脑中负责渲染图形输出到显示器的关键硬件组件一显卡的基本作用1.图形渲染显卡的主要任务是处理和渲染图形。
=PNZ=BeijingL·2025-03-16 08:41

程序员必看！DeepSeek全栈开发指南：从代码生成到分布式训练的黑科技解析

对于后端工程师而言，DeepEP的以下特性值得关注：计算-通信重叠机制：通过回调函数实现GPU资源动态分配
AI创享派·2025-03-16 06:00

php openssl tls1.2,openssl建立tls1连接过程(s->state的变化过程)

以下是调用openssl建立tls1连接过程中,openssl内部对握手阶段的处理过程,可以对照抓包观察以下服务端和客户端是并行进行的,只是需要接收对端消息时才会进入等待状态.为方面理解,所以将客户端和服务端的处理按顺序排好
开源故事·2025-03-16 05:25

【云原生】动态资源分配（DRA）深度洞察报告

1.DRA的发展与设计灵感Kubernetes早期通过DevicePlugin（设备插件）机制支持GPU、NIC等特殊硬件，将节点上可用设备数量上报给kubelet和调度器。
碣石潇湘无限路·2025-03-16 04:49

从图形处理到通用计算的进化之路

图形处理单元，作为现代计算机中不可或缺的一部分，已经从最初的图形渲染专用处理器，发展成为强大的并行计算引擎，广泛应用于人工智能、科学计算、游戏娱乐等领域。
绿算技术·2025-03-16 04:17

【云原生】深入浅出 K8s 设备插件技术（Device Plugin）

本文以NVIDIAGPUPlugin为例，通俗易懂并深入浅出地剖析注册、ListAndWatch、Allocate及kubelet管理流程，介绍常见问题和配置要点。
碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:37

NPU的工作原理：神经网络计算的流水线

·矩阵乘法单元和卷积加速器并行工作，高效完成计算。4.结果输出·计算完成后，输出结果（如分类标签、检测框）返回给主机或其他处理器。5.任务调度·在多任务场景下，NPU的任
绿算技术·2025-03-16 02:28

GPU的优势：并行计算的利器

GPU相较于CPU，在并行计算方面具有以下优势：强大的并行计算能力:GPU拥有成千上万个计算核心，能够同时执行大量的线程，非常适合处理数据并行性高的任务。
绿算技术·2025-03-16 02:28

数据处理的革命性引擎

随着数据量的爆炸式增长和计算需求的多样化，传统的CPU和GPU已经无法完全满足现代数据中心和高性能计算的需求。在这样的背景下，DPU（DataProcessingUnit，数据处理单元）应运而生。
绿算技术·2025-03-16 02:28

计算机体系结构的五大流派，你知道几个？

从经典的冯·诺依曼结构到现代的并行处理结构，每一种体系结构都有其独特的优势和适用场景。今天，我们绿算与大家一起聊聊计算机体系结构的五大流派，以及它们背后的厂商和应用领域。
绿算技术·2025-03-16 02:58

c++调用python代码，使用gpu

c++调用python，使用gpu加速1、首先要配置cuda和cudnn的环境1、cmd窗口下nvidia-smi，查看电脑可以支持的最高cuda版本。
AI改变视界·2025-03-16 01:55

在MATLAB中进行并行计算和GPU加速？

在MATLAB中进行并行计算和GPU加速是提升计算性能和处理大规模数据集的重要手段。下面将详细介绍如何在MATLAB中实现这些技术。
琛哥的程序·2025-03-16 00:18

深入理解 GPU 渲染加速与合成层（Composite Layers）

一、前端视角下的GPU加速1.CPU与GPU的协作模式在前端渲染流程中，GPU加速通过硬件并行计算能力显著提升图形处理效率。
·2025-03-16 00:16

Python数据可视化 Pyecharts 制作 Grid 组合组件

本文将介绍如何使用Grid类创建并行多图，并通过多种图表组合的
Mr数据杨·2025-03-15 22:01

信息技术基础专有名词和计算机硬件学习笔记

GPU(GraphicsProcessingUnit)图形处理器，专用于处理图形和并行计算。RAM(RandomAccessMemory)随机存取存储器，临时存储运行中的程序和数据。ROM(Read-
learning-striving·2025-03-15 21:25

WebGPU + WebAssembly混合渲染方案深度解析

真实场景痛点分析：传统WebGL在高频数据更新时存在CPU-GPU通信瓶颈JavaScript的垃圾回收机制导致渲染卡顿复杂物理模拟（如SPH流体）难以在单线程中实现技术选型对比：graphLRA[计算密集型任务
爱上大树的小猪·2025-03-15 21:24

嵌入式面试真题——上半部与下半部

软中断可以在多个CPU上并行运行，包括同一种类型的软中断，所以需要处理好同步问题，比如使用自旋锁。不过，软中断的代码必须是可以重入的，这增加了实现的复杂性。常见的应用例子是网络和块设备的数据处理。
70000cc·2025-03-15 17:57

Orin NX 安装Jetpack 6.2 及部署pytorch tips

刷机tips:刷完系统之后，如果需要安装其它软件，这个时候不需要跳线，然后输入真实的IP，确保你的x86ubuntu能ping通OrinNX.其它安装环境时遇到的问题如下：1.GPUenable=False-installtorch
MYVision_ MY视界·2025-03-15 17:23

一文讲清楚CUDA与PyTorch、GPU之间的关系

CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA开发的一个并行计算平台和编程模型。
平凡而伟大.·2025-03-15 17:23

太速科技-基于3U VPX的 Jetson Xavier NX GPU计算主板

基于3UVPX的JetsonXavierNXGPU计算主板一、产品概述基于3UVPX的JetsonXavierNXGPU计算主板，是AI人工智能的低功耗计算平台，是LINUX环境下软件开发等的理想工具，
北京太速科技股份有限公司·2025-03-15 16:47

使用 Ollama 对 LLaMA-2 模型进行微调的详细指南

1.1硬件要求大语言模型的微调需要强大的计算能力，尤其是GPU资源。以下是推荐的硬件配置：GPU：建议使用至少NVIDIARTX3090或更高配置的GPU。
软件职业规划·2025-03-15 15:08

FastAPI教程——并发async/await

本文参考FastAPI教程https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial并发async/await有关路径操作函数的asyncdef语法以及异步代码、并发和并行的一些背景知识
雾重烟秋·2025-03-15 15:35

浅谈StarRocks数据库简介及应用

它是一款开源的新一代极速全场景MPP（MassivelyParallelProcessing，大规模并行处理）数据库，致力于构建极速和统一的分析体验。
微笑的曙光（StevenLi）·2025-03-15 14:00

HarmonyNext深度解析：ArkUI高效渲染与性能优化实战

核心改进包括：原子化渲染管线采用基于Vulkan的跨平台渲染后端，通过原子化渲染指令拆分技术，实现绘制指令的并行执行能力。
披光人·2025-03-15 12:14

webgl threejs 云渲染(服务器渲染、后端渲染)解决方案

云渲染和流式传输共享三维模型场景1、本地无需高端GPU设备即可提供三维项目渲染云渲染和云流化媒体都可以让3D模型共享变得简单便捷。
allenjiao·2025-03-15 11:06

分子动力学仿真软件：ESPResSo_（14）.优化与性能提升

本节将详细介绍如何在ESPResSo中进行性能优化，包括并行计算、算法优化、内存管理等方面的内容。并行计算并行计算是提高分子动力学仿真性能的有效手段。
kkchenjj·2025-03-15 07:03

Go语言实战，HTTP和gRPC多服务启动与关闭的最佳实践

一、设计原理解析在一个复杂的系统中，通常会有多个服务并行运行，如HTTP服务、gRPC服务等。如何
zhuyasen·2025-03-15 06:28

构建centos7镜像调用外部gpu

sudovi/etc/docker/daemon.json{"runtimes":{"nvidia":{"path":"/usr/bin/nvidia-container-runtime","runtimeArgs":[]}}}/*{"registry-mirrors":["https://9cpn8tt6.mirror.aliyuncs.com"]}{"runtimes":{"nvidia":{
周子青·2025-03-15 05:10

无网络entos7报错ImportError: /lib64/libm.so.6: version `GLIBC_2.27‘ not found更新glibc

最近在尝试使用sklearn的升级版cuml，因为是一台没有连接互联网的gpu机器，所以构建cuml环境过程很坎坷，需要各种将各种whl包在线下载后上传到服务器中。
夏离·2025-03-15 05:40

Centos安装GPU驱动,使用100元显卡玩转deepseek

步骤1:安装NVIDIA驱动程序1.1安装显卡驱动编译工具yuminstallgccmakekernel-devel1.2安装显卡驱动依赖包yuminstallvulkan-loader1.3下载驱动安装https://www.nvidia.cn/drivers/details/220730/chmodu+xNVIDIA-Linux-x86_64-550.54.15.run./NVIDIA-Lin
white.tie·2025-03-15 04:07

Gemma 3 发布：最强单 GPU/TPU 可运行模型，性能超 Llama-405B！

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！订阅：https://rengongzhineng.io/GoogleDeepMind再次掀起AI界的狂潮，正式推出Gemma3——一款轻量级但性
新加坡内哥谈技术·2025-03-15 04:35

DeepSeek开源：FlashMLA深度解析：Hopper架构上的大模型推理革命

2025年2月24日，DeepSeek以「开源周」首日发布的FlashMLA技术，重新定义了Hopper架构GPU在AI推理领域的性能极限。
花生糖@·2025-03-15 03:55

【JS性能优化黑魔法】从8秒到0.8秒的奇迹の逆袭（祖传代码大改造）—— 让老板跪下喊爸爸的极致优化指南

)=>{cartItems.forEach(item=>{item.style.top=`${Math.sin(Date.now())*10}px`;//持续触发回流});},16);//老司机优化（GPU
vvvae1234·2025-03-15 01:08

使用Python的 multiprocessing 模块实现多进程并行计算（上完整代码）

使用Python的multiprocessing模块实现多进程并行计算的较为详细复杂的示例代码，用于计算一个较大范围内数字的平方，并将结果汇总。
小码小李·2025-03-14 23:56

图神经网络学习笔记—高级小批量处理（专题十四）

与逐条处理样本不同，小批量将一组样本组合成一个统一的表示形式，从而可以高效地并行处理。在图像或语言领域，这一过程通常通过将每个样本缩放或填充为相同大小的形状来实现，然后将样本在一个额外的维度中分组。
AI专题精讲·2025-03-14 23:52

【Python】multiprocessing 模块：多进程并行计算

Pythonmultiprocessing模块Python的multiprocessing模块用于多进程并行计算，可以充分利用多核CPU进行任务加速，突破PythonGIL（全局解释器锁）的限制，提高程序执行效率
彬彬侠·2025-03-14 23:18

H100解锁生成式AI算力新纪元

内容概要英伟达H100GPU以Hopper架构为核心，重新定义了生成式AI的算力边界。
智能计算研究中心·2025-03-14 22:43

云原生周刊：基于 KubeSphere LuBan 架构打造DeepSeek 插件

它提供与OpenAI兼容的API，支持在CPU和GPU上运行，并具备按需自动扩缩容的能力。KubeAI无需依赖Istio、Knative等其他系统，能够在几乎任何K8s集群中开箱即用。
·2025-03-14 22:37

边缘计算Edge Computing

OverviewEdgecomputingpushesapplications,dataandcomputingpower(services)awayfromcentralizedpointstothelogicalextremesofanetwork.Edgecomputingtakesadvantageofmicroservicesarchitec
福梦·2025-03-14 22:07

HiPixel开源AI驱动的图像超分辨率的原生macOS 应用程序，使用 SwiftUI 构建并利用 Upscayl 强大的 AI 模型

二、软件特征具有SwiftUI界面的原生macOS应用程序使用AI模型进行高质量图像放大通过GPU加速实现快速处理支持各种图像格式用于自动处理新添加图像的文件夹监控现代、直观的用户界面三、为什么选择HiPixel
2301_78755287·2025-03-14 19:43

【大模型LLM面试合集】分布式训练_总结

9.总结1.数据并行数据并行，由于其原理相对比较简单，是目前使用最广泛的分布式并行技术。数据并行不仅仅指对训练的数据并行操作，还可以对网络模型梯度、权重参数、优化器状态等数据进行并行。
X.AI666·2025-03-14 17:28
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