GPU并行？第5页

芯片时钟树结构（H-tree,Fishbone,FlexH,Mesh等）的对比、应用实例及未来趋势

本文将深入解析H-tree、Fishbone、FlexHtree及Clockmesh四种主流时钟树结构的技术特性，结合服务器芯片、GPU及AI芯片的实战案例，并探讨主流EDA工具对CTS

赛卡·2025-03-14 16:46

GPU底层优化的关键语言（深入解析PTX）；PTX相比汇编语言的核心优势

PTX作为英伟达GPU的底层语言，既是性能优化的利器，也是打破生态垄断的突破口。其“类汇编”特性赋予开发者对硬件的极致控制权，但高昂的开发成本与生态依赖仍制约其普及。

AI-AIGC-7744423·2025-03-14 11:13

英伟达的ptx是什么？ptx在接近汇编语言的层级运行？

以下是关于它的介绍以及它与汇编语言层级关系的说明：PTX介绍•性质与作用：PTX是一种类似于汇编语言的指令集架构，但它更像是一种抽象的、面向并行计算的中间语言。

AI-AIGC-7744423·2025-03-14 11:43

C++并发编程实战

单处理器计算机每秒可以切换任务许多次,做一点A任务再做一点B任务,然AB任务看起来是并行发生.这就是任务切换.任务切换可以被看做并发.多处理器计算机

lijiaxin2333·2025-03-14 10:31

C++ 并发编程实战学习笔记

并发编程学习笔记目录一.基本接口二.初步了解多线程三.线程所属权管理四.线程间共享数据五.同步并发操作六.C++内存模型和原子类型操作七.基于锁的并发数据结构设计八.无锁数据结构九.并发代码设计十.高级线程管理十一.并行算法十二

myc13381·2025-03-14 10:01

问deepseek: openfoam并行分区，数据交换逻辑解释

在OpenFOAM中，并行计算通过将计算域分解为多个子域来实现，每个子域由一个独立的进程处理。并行分区和数据交换是确保计算正确性和效率的关键部分。

weixin_42849849·2025-03-14 09:25

保姆级教学——本地免费部署DeepSeek-R1模型并通过Python调用

以下是如何在本地免费部署DeepSeek-R1模型并通过Python调用的详细指南：一、环境准备（Windows/Linux/Mac通用）1.硬件要求最低配置：16GB内存+20GB可用磁盘空间推荐配置：NVIDIAGPU

shuaige_shiwoa·2025-03-14 09:54

Unity打包程序嵌入WinForm或者WPF(2) 问题

问题2.嵌入Unity的控件隐藏后，GPU使用率达到99%。所谓的Unity控件隐藏是指

llhswwha·2025-03-14 09:23

【解决方案】RAGFlow部分问题清单及解决方案备忘1

一、长时间显示：Taskisqueued多半是因为模型确实在队列中排队的原因，要么是内存一直在被占用中，要么是CPU或GPU一直在被占用中，可以首先检查硬件利用率：如果是内存导致的队列缓慢，可以将.env

中杯可乐多加冰·2025-03-14 08:45

仅用224张GPU训练，训练成本省10倍

关注前沿科技量子位224张GPU，训出开源视频生成新SOTA！Open-Sora2.0正式发布。11B参数规模，性能可直追HunyuanVideo和Step-Video（30B）。

·2025-03-14 04:12

pop_dialog_state(state: State)弹出对话栈并返回到主助手，让整个对话流程图可以明确追踪对话流，并将控制权委派给特定的子对话图。

messages=[]ifstate["messages"][-1].tool_calls:#注意：目前没有处理llm并行调用工具的边缘情况messages.append(ToolMessage(cont

背太阳的牧羊人·2025-03-14 02:07

python和pytorch关系_PyTorch：Python优先的深度学习框架

据该项目官网介绍，PyTorch是一个Python优先的深度学习框架，能够在强大的GPU加速基础上实现张量和动态神经网络。

weixin_39877182·2025-03-14 02:36

计算机组成原理与系统结构知识点总结-简答题3【中央处理器+Flynn分类法+指令级并行+线程级并行-多处理机】

中央处理器42.流水线中有哪三种冒险？请简述，并至少举出一种解决冒险的方法。结构冒险：需要的资源被占用（硬件资源冲突）。将指令和数据分别存储；设计指令/数据高速缓存。数据冒险：需要等待前面指令完成其读写操作。转发（旁路）；代码重排；阻塞和冒泡。控制冒险：根据前面正在执行的指令决策控制操作。静态分支预测；动态分支预测；分支延迟。Flynn分类法43.请简述Flynn分类法将计算机系统结构分成哪四类。

Geometry Fu·2025-03-14 01:31

OSError: We couldn‘t connect to ‘https://huggingface.co‘ to load this file,

在一个服务器可以用，但GPU只有一个卡，只能换一个服务器，换个服务器又要重装环境，但后者下载模型有问题，手动用git-lfs下载后指定位置报错：Traceback(mostrecentcalllast)

小李飞刀李寻欢·2025-03-14 01:00

Java后端服务接口性能优化常用技巧

接口性能优化常用技巧前言1.数据库索引2.慢SQL优化3.异步执行4.批量处理5.数据预加载6.池化技术（多线程）8.事件回调机制9.串行改为并行调用10.深度分页问题前言对于高标准程序员来说提供高性能的服务接口是我们所追求的目标

南波塞文·2025-03-14 00:55

WebGPU 为什么会取代 WebGL，看看 WebGPU 都做了啥？

WebGPU被普遍认为是WebGL的继任者，并有望在未来逐步取代WebGL，这一趋势主要由以下技术、生态和行业因素推动，本文带着大家看WebGPU针对WebGL提升了啥，改进了啥。

贝格前端工场·2025-03-13 21:36

Java Stream 流的常见用法和场景，以及注意事项

Stream流提供了一种高效、易读且功能强大的方式来处理数据集合，支持顺序和并行两种处理方式。

明天过后ww·2025-03-13 20:29

轻量级多模型部署实践：Ollama 与 vLLM 快速构建高效 AI 工作流20250306

轻量级多模型部署实践：Ollama与vLLM快速构建高效AI工作流本文将详细介绍如何在MacOS与Ubuntu环境下使用Ollama与vLLM进行轻量级多模型部署，包括模型并行推理、安全与性能优化的实践经验

Narutolxy·2025-03-13 20:55

67-OpenCVSharp 创建实现Halcon的tile_images_offset算子（用于图像拼接，对每张图像设置偏移量）

为了优化运行时间和性能，我们可以从以下几个方面对代码进行改进：并行处理：利用多核CPU的能力，通过Parallel.For或其他并行技术加速图像复制操作。减少边界检查开销：在确

搬码驿站·2025-03-13 17:39

python,pycharm,pytorch，向量数据库，环境搭建记录

修改ubuntu上的pycharm镜像源，详细步骤-腾讯云开发者社区-腾讯云【超详细教程】2024最新Pytorch安装教程（同时讲解安装CPU和GPU版本）-CSDN博客https://zhuanlan.zhihu.com

dept123·2025-03-13 16:30

本地部署时，如何通过硬件加速（如 CUDA、TensorRT）提升 DeepSeek 的推理性能？不同显卡型号的兼容性如何测试？

GPU加速验证：运行以下代码检查硬件加速状态：importtensorflowastfprint("可用GPU数量：",len(tf

百态老人·2025-03-13 14:43

Java多线程与并行计算：深入剖析Java线程，线程池，以及利用Java进行并行计算的策略

一、Java线程概述线程基础概念：线程是操作系统调度的最小单元，它是进程的一部分，每个线程都有自己的程序计数器、栈和局部变量。线程之间共享进程的堆和方法区。Java线程创建和启动：在Java中主要有两种方式创建线程：继承Thread类：创建一个新class，继承自Thread类，然后重写run()方法，并在该方法中执行需要在该线程中运行的代码。最后创建该class的实例，并调用其start()方法

哎你看·2025-03-13 14:12

(4-8)基于DeepSeekMoE架构的DeepSeek-V3：测试模型

加载完成后，模型被设置为评估模式，并移动到GPU上以加速推理过程。在生成文本时，用户可以输入提示文本，模型会根据这些提示生成相应的文本输出。

码农三叔·2025-03-13 13:37

Unity3D 批处理与Draw Call减少（Batching & Reducing Draw Calls）

前言在Unity3D中，批处理（Batching）是优化渲染性能的核心手段，主要通过减少DrawCall数量来降低CPU与GPU之间的通信开销。

Thomas_YXQ·2025-03-13 13:37

人工智能 - TensorRT与DeepDP终极指南：释放GPU潜能的深度学习推理优化之道

TensorRTTensorRT（TensorRuntime）是英伟达（NVIDIA）推出的高性能深度学习推理（Inference）优化器和运行时库，专为在NVIDIAGPU上高效部署深度学习模型而设计

天机️灵韵·2025-03-13 13:36

PyTorch安装与环境配置终极指南：从零搭建高效深度学习开发环境（一）

一、环境搭建的核心意义与准备工作1.1深度学习环境的核心挑战深度学习开发环境涉及复杂的软件栈依赖关系：硬件兼容性：GPU型号（NVIDIA系列）与CUDA版本的匹配软件依赖链：Python版本→PyTorch

WHCIS·2025-03-13 12:02

Python并发多进程编程

优点可以利用多核CPU的优势，并行执行任务，提高程序的运行效率。各个进程之间相互独立，一个进程的崩溃不会影响其他进程。缺点进程的创建和销毁开销较大。进程之间的通信和数据共享相对复杂。

ftpeak·2025-03-13 12:29

英伟达的最新AI算力芯片——Blackwell芯片性能及应用场景

以下是对其详细性能及应用场景的归纳：性能特点晶体管数量：Blackwell架构的GPU拥有2080亿个晶体管。

算力资源比较多·2025-03-13 11:20

分布式并行策略概述

数据并行（DataParallelism）内容：数据并行通过将训练数据分割成多个小批次，并在多个处理单元（如GPU）上同时训练模型的副本来工作。

灵海之森·2025-03-13 10:11

msys2+mingw编译ffmpeg

/configure--prefix=/usr/local/ffmpeg（生成makefile文件）make-j4（多进程并行编译节省编译时间）makeinstall（安装到指定目录）

星火撩猿·2025-03-13 10:09

RISC_V GPU skybox 系列 core 模块之VX_dispatch_unit.sv

CDerL·2025-03-13 08:54

分子动力学仿真软件：GROMACS_（1）.GROMACS基础知识

GROMACS以其高效、灵活和强大的功能而闻名，支持大规模并行计算，适用于从小分子到复杂生物体系的多种应用场景。1.1GROMACS的历史和发展GROMAC

kkchenjj·2025-03-13 07:15

RISC_V GPU skybox 系列 core 模块之VX_issue.sv

CDerL·2025-03-13 06:44

深入解析CSS动画：从基础到实战的完整指南

相比传统的JavaScript动画实现方式，CSS动画具有以下显著优势：硬件加速优化：浏览器可自动使用GPU加速，实现更流畅的动画效果声明式语法：通过简洁的代码描述复杂动画序列性能优势：浏览器原生支持，

斯~内克·2025-03-13 06:10

MATLAB 脑电数据处理代码优化：从基础到并行计算的演变

文章目录前言版本1：基础的串行处理版本2：引入并行计算提高效率版本3：进一步优化的并行化处理总结前言在处理EEG（脑电图）数据时，我们常常需要对大量信号进行滤波、降噪等操作。

自由的晚风·2025-03-13 03:50

PyTorch分布式训练

本文结构：分布式训练概述环境设置数据并行（DDP）模型并行启动训练性能优化建议示例代码参考资料和相关问题以下是为您整理的PyTorch分布式训练教程指南：一、PyTorch分布式训练核心概念数据并行：通过分割数据集实现多

阳光明媚大男孩·2025-03-13 02:16

开发ai模型最佳的系统是Ubuntu还是linux？

提供针对NVIDIAGPU的官方驱动支持，简化CUDA和cuDNN的配置流程（如nvidia-smi直接监控显存）。2.社区生态与长期维护（LTS）UbuntuLTS版本（如24

俺足·2025-03-12 22:18

vLLM 部署大语言模型的系统选择策略

核心选型原则指标权重说明CUDA支持⭐⭐⭐⭐⭐直接影响GPU加速性能，需确保系统与NVIDIA驱动和CUDA工具链的兼容性软件源时效性⭐⭐⭐⭐系统需提供较新的Python、PyTorch等AI框架版本，

由数入道·2025-03-12 22:15

# 显卡算力参数对比

显卡算力参数对比文章目录显卡算力参数对比A显卡参数查询B显卡性能对比：综合看：T4最具性价比A显卡参数查询查询网址：https://www.techpowerup.com/gpu-specs/，以下列出部分

猪猪侠|ZZXia·2025-03-12 21:39

CUDA基础介绍

CUDA基础介绍2月前阅读(6)原文一、GPU简介1985年8月20日ATi公司成立，同年10月ATi使用ASIC技术开发出了第一款图形芯片和图形卡，1992年4月ATi发布了Mach32图形卡集成了图形加速功能

Hansen Feng·2025-03-12 21:38

android渲染是skia与egl,opengl和skia哪个快游戏电脑问题解决分享！

从Honeycomb[3.x]版本起，Andorid便支持GPU加速，但目前Android并没有使用SkiaGPU进行Webkit渲染。

赵阿萌·2025-03-12 21:36

Doris集群启停脚步

ApacheDoris是一个基于MPP（大规模并行处理）架构的高性能、实时的分析型数据库。

江畔独步·2025-03-12 20:01

vLLM框架：使用大模型推理框架

1.环境安装与配置1.1硬件要求GPU:支持CUDA11.8及以上（推荐NVIDIAA100/H100，RTX4090等消费级卡需注意显存限制）显存:至少20GB（运行7B模型），推荐40GB+（运行13B

CITY_OF_MO_GY·2025-03-12 17:12

Sglang部署大模型常用参数详解

Sglang部署大模型常用参数详解常用启动命令HTTP服务器配置API配置并行处理张量并行数据并行专家并行内存和调度其他运行时选项日志记录多节点分布式服务LoRA内核后端约束解码推测解码双稀疏性调试选项优化选项参数概览常用启动命令要启用多

小树苗m·2025-03-12 16:36

GPU(图形处理器) ARCHITECTURE的变迁史

上面我们已经了解了CPU和GPU之间的中转是由graphicsdriversoftware来承担的，接下来我们来了解一下GPU硬件本身的构造。

qq_39812022·2025-03-12 15:56

DeepSeek开源第一弹！突破H800性能上限，FlashMLA重磅开源

FlashMLA是一个针对HopperGPU优化的高效MLA（Multi-HeadLatentAttention）解码内核，支持变长序列处理，现在已经投入生产使用。

开源项目精选·2025-03-12 14:54

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.2-脏位跟踪

支持GPU并行化设备上的实时迁移的驱动程序还必须支持脏位跟踪。介绍随着云方案中的GPU越来越受欢迎，越来越需要确保将虚拟机从一个物理主机迁移到另一个物理主机保持合理的性能。

程序员王马·2025-03-12 13:15

深入理解Mesa：Linux图形渲染背后的开源力量

简单来说，它是图形应用程序和GPU之间沟通的重要桥梁，让开发者可以借助标准的图形接口轻松进行图形渲染和3D处理。

嵌入式Jerry·2025-03-12 10:00

pytest-xdist 进行多进程并发测试！

为了加速测试过程，特别是对于一些可以并行执行的测试用例，pytest-xdist提供了一种强大的工具，可以在多个进程中并发运行测试，从而显著提高测试效率。

小码哥说测试·2025-03-12 09:19

AI系统架构

关键组成计算硬件GPU（如NVIDIAA100、H100）TPU（GoogleTensorProcessingUnit）NPU（如华为昇腾、寒武纪等）CPU（用于轻量级推理任务）

flying robot·2025-03-12 07:32

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