GPU并行

基于 React & TypeScript & Webpack 的微前端应用模板

微服务与微前端，都是希望将某个单一的单体应用，转化为多个可以独立运行、独立开发、独立部署、独立维护的服务或者应用的聚合，从而满足业务快速变化及分布式多团队并行开发的需求。
weixin_33806300·2024-09-08 02:48

元学习（meta learning）（一）

实际上没有什么好方法来调这些超参，今天工业界最常拿来解决调整超参数的方法是买很多张GPU，然后一次训练多个模型，有的训练不起来、训练效果比较差的话就输入掉，最后只看那些可以训练的比较好的模型会得到什么样的性能
前行居士·2024-09-08 02:48

python测试开发基础---threading

1.核心概念线程（Thread）：线程是轻量级的进程，在同一进程内可以并行执行多个任务。线程共享进程的资源，如内存和文件描述符，但每个线程有自己的执行栈和局部变量。
面包会有的，牛奶也会有的。·2024-09-07 20:40

python测试开发基础---multiprocessing.Pool

1.基础概念多进程编程：Python中的multiprocessing模块允许你使用多个进程并行执行任务，这可以提高程序的性能，尤其是在需要大量计算的情况下。
面包会有的，牛奶也会有的。·2024-09-07 19:59

正面管教•又一次的碰壁&觉醒

这两个过程可能是并行不悖的。在某一时刻你的孩子看上去完美无缺，但是转瞬之间他又变得一无是处，前途堪忧。【实践分享】我们家姐姐今年9月升入大班。
若濛书_正面管教·2024-09-07 17:19

OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块---caffe2_detectron_ops_gpu.dll

Errorloading"C:\Anaconda\Anaconda3\envs\TIN\lib\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll"oroneofitsdependencies
努力的小柚·2024-09-07 15:34

深度学习框架相关-Python模块的介绍和使用---torch

PyTorch的设计目标是提供灵活且高效的工具集，用于深度学习和科学计算；2.下面主要介绍torch模块的五个功能：数据加载和处理，GPU加速，建立网络模型，模型的保存和加载，梯度更新和参数优化；上面功能主要用到的子模块如下
sccum·2024-09-07 09:22

[GPU与CPU100倍性能之谜，论文个人阅读分享]Debunking the 100X GPU vs. CPU myth: an evaluation of throughput computing

Debunkingthe100XGPUvs.CPUmyth:anevaluationofthroughputcomputingonCPUandGPU*Authors:VictorW.Lee,ChangkyuKim
GutsShinyHero·2024-09-07 04:17

LU分解算法（串行、并行）

一、串行LU分解算法（详细见MIT线性代数）1.LU分解矩阵分解LU分解分解形式L（下三角矩阵）、U（上三角矩阵）目的提高计算效率前提（1）矩阵A为方阵；（2）矩阵可逆（满秩矩阵）；（3）消元过程中没有0主元出现，也就是消元过程中不能出现行交换的初等变换LU分解其实就是将线性方程组：Ax=bAx=bAx=b分解为：LUx=bLUx=bLUx=b这样一来就会有：{Ly=bUx=y\begin{cas
清榎·2024-09-07 02:05

UI 自动化分布式测试 -Docker Selenium Grid

SeleniumGrid对于大型项目或者有大量测试用例的项目，单机的测试环境往往无法快速完成所有测试用例的执行，此时自动化测试执行效率将会成为最大的瓶颈，SeleniumGrid可以通过多机的分布式架构允许测试用例并行运行
程序员与诗人·2024-09-07 01:30

【STM32+HAL+Proteus】系列学习教程---74HC595驱动数码管

一、74HC595芯片74HC595是一个8位串行输入、并行输出的位移缓存器：并行输出为三态输出。
面包板扎·2024-09-07 01:30

NAS免费用，鲁大师 AiNAS正式发布，「专业版」年卡仅需264元

7月10日，鲁大师召开新品发布会，正式发布旗下以“提供本地Ai部署和使用能力以及在线NAS功能”并行的复合软件产品：鲁大师AiNAS。
TMT星球·2024-09-07 00:27

python复制单元格格式太多_线程和多处理模块之间有什么区别？ - python

我正在学习如何在Python中使用threading和multiprocessing模块来并行运行某些操作并加速我的代码。
weixin_39782709·2024-09-06 22:45

如何搭建一个渲染农场

它通过将大量的渲染任务分配到多个计算节点上并行处理，极大地提升了渲染效率，缩短了项目周期。
炫云云渲染·2024-09-06 20:01

在PyTorch中使用CUDA, pytorch与cuda不同版本对应安装指南，查看CUDA版本，安装对应版本pytorch_pytorch cuda

在PyTorch中使用CUDA，你需要确保正确安装了匹配你的GPU的CUDAToolkit。以下是在PyTorch中使用CUDA的一般步骤：检查CUDA支持：首先，确保你的GPU支持CUDA。
2401_84009626·2024-09-06 16:31

Go最新慢 SQL 分析与优化(3)，2024年最新Golang零基础

该方式较方式一的优点在于可并行查询，每个分段查询
2401_84905024·2024-09-06 13:37

Dubbo下的多版本并行开发测试解决方案（服务路由）

returnregistry.lookup(DevVersionRegisterFactoryWrapper.changeApplication((url)));}}写一个RegistryFactory的包装类/**@authorshirenchuangRegistryFactory的包装类，在注册的时候修改一下Application如果是迭代环境则把Appliacation=Applicatio
2401_84850808·2024-09-06 13:07

Python 多线程并行执行详解

本文将详细介绍Python多线程并行执行的原理、方法、应用场景，并通过多个示例演示如何在Python中实现多线程编程。
egzosn·2024-09-06 11:55

环境安装-1：Python3.8+CUDA11.6.1+cuDNN8.6+Tensorflow-gpu2.6.1

CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。
w坐看云起时·2024-09-06 10:50

2021-03-01至2021-03-07

我打算拒绝，因为我要并行做很多项目，这些项目不是说很难，而是都我一个人做，我觉得自己就算再有能耐也不如有一群帮手一起做。这周是双休，在家里休息了一段时间，感觉恢复了不少精力。
独行者103·2024-09-06 07:40

arm a7 支持虚拟化吗_Arm增加CPU、GPU和ISP，实现自主和视觉安全_Mali

原标题：Arm增加CPU、GPU和ISP，实现自主和视觉安全Arm引入了一套新的知识产权(IP)，包括新的CPU、GPU和ISP(图像信号处理器)，以实现可扩展、高效的计算能力，以实现跨汽车和工业应用的安全
weixin_39569112·2024-09-06 06:22

ISP(图像信号处理器)是什么？

和电脑的GPU类似，通常采并行计算。功能：Bayertransformation图像传感器（就是光电转换器）中的光电二极管（吸收光子产生电流）其实是无法识别颜色的，为了能够识别颜
FoGoiN·2024-09-06 05:16

Pueue 开源项目安装与使用指南

Manageyourshellcommands.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pu/pueue1.项目目录结构及介绍Pueue是一个用于管理长时间运行的shell命令的命令行工具，它允许用户以顺序或并行的方式执行任务
潘惟妍·2024-09-06 03:07

NPU技术总结

NPUs的设计架构:NPUs通常采用不同于传统CPU或GPU的架构，优化了矩阵运算和并行处理。指令集:它们拥有专门的指令集，用于加速神经网络中的常见操作，如卷积和激活函数。
技术学习分享·2024-09-06 00:47

Nvidia GPU benchmark压力测试工具

一、参考资料使用Pytorch测试cuda设备的性能（单卡或多卡并行）GPU：使用gpu-burn压测GPU二、GPU压力测试方法1.PyTorch方式使用torch.ones测试CUDA设备。
花花少年·2024-09-06 00:13

【研发日记】Matlab/Simulink技能解锁(六)——六种Simulink模型架构

文章目录前言串行架构并行架构环形架构星形架构嵌套架构Stateflow架构分析和应用总结前言见《【研发日记】Matlab/Simulink技能解锁(一)——在Simulink编辑窗口Debug》见《【研发日记
Mr.Cssust·2024-09-05 21:21

PCIe学习笔记1：PCIe体系架构——PCIe简介

目录一、PCIe简介1.1串行传输1.1.1相对于并行传输的优化1.1.2带宽计算1.1.3差分信号传输1.1.4基于数据包的传输协议1.2PCIe的系统拓扑结构1.2.1根组件（RootComplex
优质蛋白 - 芯片打工人·2024-09-05 18:04

快速搭建本地 Whisper 语音识别大模型

前置准备在开始之前，你需要确保计算机符合以下条件：Python3.7+环境GPU支持（CUDA驱动）：尽管CPU也能运行，但GPU会更快。足够的存储空间：模型可能需要几个GB。步骤一：
码上飞扬·2024-09-05 18:31

分布式架构基础-多线程

分布式架构基础-多线程基本概念进程：程序的一次执行过程线程：一个进程产生的多个线程并发：偏重于多个任务交替执行，可用于一个CPU并行：用于多个CPU同时执行任务高并发：通常考验指标为响应时间、吞吐量、每秒查询效率
猿日记·2024-09-05 18:00

AI创业必备：GPU云、GPU 租赁或自建，你选对了吗？

在快速发展的机器学习领域，人工智能初创公司对GPU的需求与日俱增。GPU成了AI创业公司们构建核心资源，甚至颠覆创新的关键资源和基础设施。然而，这也让GPU资源的价格水涨船高。
DO_Community·2024-09-05 17:25

Apache Spark简介

Spark的核心概念包括：1.RDD（弹性分布式数据集）：RDD是Spark的基本计算单元，它代表了一个可并行操作的分布式对象集合。RDD可以通过加
不知名的小Q·2024-09-05 17:52

为什么深度学习用GPU而不是CPU

首先，我们深度理解一下中央处理器（CentralProcessingUnit，CPU）的核心。CPU的每个核心都拥有高时钟频率的运行能力，和高达数MB的三级缓存（L3Cache）。它们非常适合执行各种指令，具有分支预测器、深层流水线和其他使CPU能够运行各种程序的功能。然而，这种明显的优势也是它的致命弱点：通用核心的制造成本非常高。它们需要大量的芯片面积、复杂的支持结构（内存接口、内核之间的缓存逻
小锐->技术成就梦想,梦想成就辉煌。·2024-09-05 13:59

Spark

它提供了对大数据集的容错机制，支持并行操作。DataFrame：DataFrame是基于RDD
傲雪凌霜，松柏长青·2024-09-05 11:20

Hadoop-MapReduce机制原理

阶段步骤：6、Reduce阶段步骤：7、MapReduce阶段图1、MapReduce概述  HadoopMapReduce是一个分布式计算框架，用于轻松编写分布式应用程序，这些应用程序以可靠，容错的方式并行处理大型硬件集群
H.S.T不想卷·2024-09-05 11:46

Unity3D 如何提升游戏运行效率详解

1.优化渲染性能1.1使用合适的纹理压缩和格式技术详解：使用适当的纹理压缩可以显著减少内存使用和GPU负担。Unity支持多种纹理压缩格式，如ETC2、PVRTC
Clank的游戏栈·2024-09-05 11:14

Unity3D Compute Shader如何进行同步详解

前言在Unity3D中，ComputeShaders是一种利用GPU并行处理能力执行复杂计算的方法。
Clank的游戏栈·2024-09-05 11:44

Ubuntu下安装CUDA和cuDNN

Ubuntu下安装CUDA和cuDNNCUDA1.查看显卡是否支持CUDA网址https://developer.nvidia.com/cuda-gpus。
_Mallow_·2024-09-05 08:26

Ubuntu20.04安装CUDA和cuDNN

这里写目录标题1.简介1.1测试TensorFlow能否使用GPU2.安装CUDA11.22.1下载安装包2.2安装2.3配置环境变量2.3.1打开bashrc2.3.2末尾加上2.3.3内容生效2.4
Czi.·2024-09-05 08:26

【Lidar】基于Python的点云数据下采样+体素显示

Open3D为开发者提供了一组精心选择的数据结构和算法，内部实现高度优化并设置为并行化。它处理3D数据的各种应用，包括点云、网格、体积计算、可视化、深度学习、测量
RS迷途小书童·2024-09-05 06:14

NVIDIA NCCL 源码学习（八）- 数据通信链路transport的建立

上节说到nccl通过ncclTransportP2pSetup完成了数据通信链路的建立，还是以上节两机十六卡的环为例：第一台机器的环：graph->intra:GPU/0GPU/7GPU/
KIDGINBROOK·2024-09-04 22:57

第T4周：使用TensorFlow实现猴痘病识别

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊文章目录一、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1、加载数据2、数据可视化3、再次检查数据
oufoc·2024-09-04 18:03

2023-06-11《夏日奇妙书》开播，姐弟恋之爱在囧途，现实寓言交织并行

奇幻浪漫爱情公路剧《夏日奇妙书》开播。曾用名《奇妙正在书入中》。讲述四个故事。都发生在小编辑与大作家“自驾游”的路上。他们从甲乙方变成姐弟恋，上演甜宠爱在囧途。王霏霏饰演女主王葡萄。是一个经历过很多背叛和磨难的女人，这些过往造就了酷飒性格。可以说王霏霏自带的御姐气质和霸道气场跟王葡萄很相似，相信可以驾驭好复杂性感的她。魏哲鸣饰演男主冯天蓝。是一个像白纸一样初入职场的男人，所以他像小白鼠一样被实验。
娱娱鱼·2024-09-04 17:01

Rocm-Programming with HIP 内存分配

这种内存有以下特点和用途：GPU地址空间映射：分配的内存被映射到系统中所有GPU的地址空间。这意味着GPU可以直接访问这块内存，而不需要数据复制操作。
青禾子的夏·2024-09-04 12:49

使用PotPlayer播放器查看软解和硬解4K高清视频时的CPU及GPU占用情况

目录1、问题说明2、PotPlayer播放器介绍3、视频的软解与硬解4、使用PotPlayer查看4K高清视频软解和硬解时的CPU占用情况4.1、使用软解时CPU和GPU占用情况4.2、使用硬解时CPU
dvlinker·2024-09-04 11:12

免费GPU平台教程，助力你的AI, pytorch tensorflow 支持cuda

Colab：https://drive.google.com/drive/home阿里天池实验室：https://tianchi.aliyun.com/60个小时gputianchi.aliyun.com
zhangfeng1133·2024-09-04 08:57

ChatGLM3-6B-32K 在linux(Ubuntu) GPU P100(16G)复现记录

ChatGLM3-6B-32K在linux(Ubuntu)GPUP100(16G)复现记录时间：2024年6月12日1.创建Conda环境condacreate--namechatglm3python=
beneficial·2024-09-04 06:11

并行处理的艺术：深入探索PyTorch中的torch.nn.parallel模块

标题：并行处理的艺术：深入探索PyTorch中的torch.nn.parallel模块在深度学习领域，模型的规模和复杂性不断增长，这要求我们利用所有可用的计算资源来加速训练和推理过程。
杨哥带你写代码·2024-09-04 06:10

[python]python onnxruntime gpu是否可用

在Python中，要检查ONNXRuntime是否可以使用GPU，可以使用以下代码：importonnxruntimeasort#检查CUDA是否可用defis_cuda_available():try
FL1623863129·2024-09-04 05:29

caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用

在JupyterNotebook中使用Caffe框架并利用GPU加速，可以实现多种效果和目的，主要集中在深度学习领域。以下是一些主要的应用场景：快速训练模型：GPU加速可以显著提高模型训练的速度。
俊俏的萌妹纸·2024-09-04 04:26

3维线程格 gpu_GPU编程2--CUDA核函数和线程配置

CUDA核函数在GPU上执行的函数称为CUDA核函数(KernelFunction)，核函数会被GPU上多个线程执行，我们可以在核函数中获取当前线程的ID。
weixin_39575502·2024-09-04 03:22
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