GPU挖矿

springboot+vue项目实战2024第四集修改文章信息

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·2025-01-25 01:51

如何训练Stable Diffusion 模型

训练StableDiffusion模型是一个复杂且资源密集的过程，通常需要大量的计算资源（如GPU或TPU）和时间。

俊偉·2025-01-25 00:59

FPGA在空间领域应用的权衡之道

当下火热的“智算概念”，如果说GPU在数据中心堆算力的方式有多风光，那么在追求性能之外，必须权衡SWa

forgeda·2025-01-24 19:21

# AI计算模式神经网络模型深度神经网络多层感知机卷积神经网络循环神经网络长短期记忆网络图像识别、语音识别、自然语言轻量化模型和模型压缩大模型分布式并行

原先单CPU可进行模型的训练与推理，如今需要使用GPU、TPU等设备，并通过分布式并行的

EwenWanW·2025-01-24 16:59

CSGHub 快速部署指南

此种部署方法非常适合概念验证和测试，使用户能够立即访问CSGHub的核心功能（包括模型，数据集管理、Space应用创建以及模型的推理和微调（需要GPU））。本文将带您一步步完成部署。什

·2025-01-24 16:02

详细介绍 NVIDIA GeForce RTX 系列，各显卡配置参数（长期更新 - 2024.12）

NVIDIAGeForceRTX系列是NVIDIA面向消费级市场的高性能GPU产品线，注重提供高性能的图形处理能力和游戏特性。

JiaWen技术圈·2025-01-24 06:02

对本地部署的ChatGLM模型进行API调用

ChatGLM模型进行API调用对于如何部署本地ChatGLM模型我们可以访问本地化部署大语言模型ChatGLM接下来我首先分享api调用的测试代码：importtimeimportrequests#测试GPU

BBluster·2025-01-24 04:44

NVIDIA GPU架构

本文主要为1.NVIDIAGeForce800系列GPU架构2.GTX1050TiGPU架构NVIDIAGeForce800系列型号芯片代号架构GeForce800MGF117FermiGeForce810M

gy笨瓜·2025-01-23 23:12

GPU 集群和分布式计算

《GPU集群和分布式计算》关键词：GPU集群、分布式计算、CUDA、OpenACC、OpenMP、性能优化、故障处理、案例分析摘要：本文详细探讨了GPU集群和分布式计算的基本概念、架构、编程模型以及应用场景

AI天才研究院·2025-01-23 21:28

360智算中心万卡GPU集群架构分析

360智算中心：万卡GPU集群落地实践 360智算中心是一个融合了人工智能、异构计算、大数据、高性能网络、AI平台等多种技术的综合计算设施，旨在为各类复杂的AI计算任务提供高效

科技互联人生·2025-01-23 21:27

CentOS8下安装wget、wget2

、华为云）、服务器软件（如Nginx、Apache、GitLab、Redis、Elasticsearch、Kubernetes、Docker等）、开发工具（如Git、HBuilder）以及网络安全（如挖矿病毒排查

奔跑吧邓邓子·2025-01-23 11:53

3D高斯泼溅原理及实践【3DGS】

目前可用于3D重建的许多SOTA方法需要大量CPU/GPU使用率来处理场景或渲染场景，其中一些甚至需要两者兼而有之。SIGGRAPH2023GaussianSplatting上提出的新方法

新缸中之脑·2025-01-23 05:58

python 随机数随机种子

目录神经网络推理随机种子gpu新版：神经网络推理随机种子gpu：神经网络推理随机种子含npu：numpy.full创建相同矩阵python生成n个随机整数python随机数种子，每次获取相同的随机数随机在区间

AI算法网奇·2025-01-23 04:53

RocketMQ源码之消息刷盘分析

在创建CommitLog对象的时候，会初始化刷盘服务：//代码位置：org.apache.rocketmq.store.CommitLogpublicCommitLog(finalDefaultMessageStoredefaultMessageStore

小虾米 ~·2025-01-22 19:40

几个导致DeepFaceLab训练速度较慢的原因

硬件配置：DeepFaceLab需要较高的计算机配置才能运行，包括较大的内存、高性能的GPU、快速的存储器等。如果你的计算机配置不够高，可能会导致训练速度较慢。

AlphaFinance·2025-01-22 17:23

Vulkan研究一：概述Vulkan的使用流程

在获得VkInstance后，可以检测可用的GPU设备。每个GPU设备对应一个VkPhysicalDevice类型的句

MeepoNJ·2025-01-22 15:04

GPUStack使用

1.概述官网：https://github.com/gpustackOpen-sourceGPUclustermanagerforrunninglargelanguagemodels(LLMs)https

James506·2025-01-22 12:15

增强大型语言模型（LLM）可访问性：深入探究在单块AMD GPU上通过QLoRA微调Llama 2的过程

EnhancingLLMAccessibility:ADeepDiveintoQLoRAThroughFine-tuningLlama2onasingleAMDGPU—ROCmBlogs基于之前的博客《

109702008·2025-01-22 11:35

小土堆学习笔记10（利用GPU训练于模型验证）

1.利用GPU训练GPU可优化操作如下操作方法1方法2数据获取判断是否可以使用GPU，如果可以直接model.cuda()先设定device，用的时候直接model.to（“device”）损失函数1.1

干啥都是小小白·2025-01-22 11:03

前端开发之性能优化

[CDN](https://www.bootcdn.cn/)2.懒加载3.缓存4.图片压缩5.图片分割6.sprite7.CodeSplitting8.gzip9.GPU加速10.Ajax11.TreeShaking12

水煮白菜王·2025-01-22 09:17

安装CUDA Cudnn Pytorch(GPU版本）步骤

一.先看自己的电脑NVIDIA支持CUDA版本是多少？1.打开NVIDIA控制面板2.点击帮助---系统信息--组件我的支持CUDA11.6二.再看支持Pytorch的CUDA版本三.打开CUDA官网下载CUDA11.6下载好后，安装选择自定义然后安装位置（先去F盘建个CUDA-manger文件夹然后在里面建个CUDA11.6文件夹再在里面建立CUDA1CUDA2这两个文件夹前两个位置选到CUDA

学乐乐·2025-01-22 08:43

如何有效控制 KV 缓存的内存占用，优化推理速度？

使用KV缓存技术的目的是在生成过程中计算过去tokens的键和值张量时，将这些张量存储（“缓存”）在GPU内存中，从而避免在每个生成步骤中重新计算这些tokens的键和值张量。

m0_70960708·2025-01-22 04:13

鸿蒙Flutter实战：15-Flutter引擎Impeller鸿蒙化、性能优化与未来

Flutter技术原理Flutter是一个主流的跨平台应用开发框架，基于Dart语言开发UI界面，它将描述界面的Dart代码直接编译成机器码，并使用渲染引擎调用GPU/CPU渲染。

星释·2025-01-22 04:07

Vue3轮播图的实现：vue3-carousel的使用和配置

carousel官方文档：Gettingstarted|Vue3-carouselnpminstallvue3-carousel二、引入在Vue3项目中添加，这是一个简单的轮播demo：//IfyouareusingPurgeCSS

闲人陈二狗·2025-01-21 22:26

MacOS/C/C++下怎样进行软件性能分析(CPU/GPU/Memory)

在macOS环境下进行C/C++软件性能分析，可以使用多种工具和技术来测量和优化CPU、GPU和内存的性能。

捕鲸叉·2025-01-21 14:12

linux下jax-GPU安装

安装命令详细内容可查看jax官方文档在已有cuda的情况下，先使用命令1，再使用命令2，即可完成安装命令1：linux下jax安装命令pipinstalljax[cpu]==0.3.25-fhttps://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_releases.html将黑体部分，替换成想要的版本即可命令2：linux下jaxlibcuda安装命令pipi

liu_zhaoda·2025-01-21 13:00

英伟达最新的算力芯片Blackwell芯片名为GB200

Blackwell芯片基于新的BlackwellGPU架构，专为人工智能模型设计。每个B200GPU包含2080亿个晶体管，GB200由两个这样的GPU和一个GraceCPU

算力资源比较多·2025-01-21 12:53

大模型推理：vllm多机多卡分布式本地部署

文章目录1、vLLM分布式部署docker镜像构建通信环境配置2、其他大模型部署工具3、问题记录参考文献单台机器GPU资源不足以执行推理任务时，一个方法是模型蒸馏量化，结果就是会牺牲些效果。

m0_74824755·2025-01-21 08:20

GPU介绍之GPU监控中，如何确定GPU忙碌程度

关注我，持续分享逻辑思维&管理思维&面试题；可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导；推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》，目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用，让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站，到公众号、小程序，再到AI大模型网站。干货满满。学成后可接项目赚外快，绝对划算。不仅学会如何编程，还将学会如何将AI技术应用到实际问题中，为您的职业生涯增添一笔宝贵的财富

借雨醉东风·2025-01-21 01:40

大模型介绍

通常，它们需要在多个GPU或TP

詹姆斯爱研究Java·2025-01-21 01:39

postgrel执行VACUUM报VACUUM cannot run inside a transaction block

deletefromdwd_access_record_inout_temptwheret.indate>(selectnow()::timestamp-interval'36hour')"3conn=gputil.connect

dianzufa9403·2025-01-21 00:58

【TVM 教程】内联及数学函数

ApacheTVM是一个端到端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。

·2025-01-20 17:47

实战千问2大模型第五天——VLLM 运行 Qwen2-VL-7B（多模态）

它通过优化显存管理、支持大模型的批处理推理以及减少不必要的内存占用，来提高多GPU环境下的推理速度和效率。VLLM的核心特点包括：显存高效性：VLLM能够动态管理显存，

学术菜鸟小晨·2025-01-20 02:50

PyTorch使用教程- Tensor包

张量是一个多维数组，类似于NumPy中的ndarray，但它是基于GPU的，支持自动求导。

Loving_enjoy·2025-01-19 23:52

什么是AI显卡，英伟达与AMD显卡的全面对比

AI显卡是专门为人工智能计算任务设计和优化的图形处理器（GPU）。相比传统显卡，AI显卡具备更强的计算能力、更高的并行处理效率以及针对深度学习、数据科学等领域的特殊硬件支持。

wit_@·2025-01-19 16:53

从零开始的 AI Infra 学习之路

AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM五、AI编译&计算架构5.1CUDA5.2CANN六、AI硬件&体系结构6.1INVIDIAGPU6.2AscendNPU

SSS不知-道·2025-01-19 15:15

【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解

高效性：无论是单GPU设置还是跨多个GPU扩展，都能充分利用你的硬件。多功能性：

小小小小祥·2025-01-19 15:10

【学习总结|DAY031】后端Web实战(员工管理)三

通过集合接收参数的代码如下：@DeleteMappingpublicResultdelete(@RequestParamListids){log.info(

123yhy传奇·2025-01-19 14:04

加速AI模型部署：深入探索Banana的无服务架构

在本文中，我们将探讨如何利用Banana提供的无服务GPU推理来部署AI模型，并结合LangChain实现高效的模型推理。主要内容1.Banana生态系统的优势Banana提供了一套完

afTFODguAKBF·2025-01-19 13:30

构建高效GPU算力平台：挑战、策略与未来展望

引言随着深度学习、高性能计算和大数据分析等领域的快速发展，GPU（图形处理器）因其强大的并行计算能力和浮点运算速度而成为首选的计算平台。

Mr' 郑·2025-01-19 11:43

AI技术架构：从基础设施到应用

1.GPU（图形处理单元）：并行计算的核心GPU是深度学习的核心引擎，专为大规模并行计算设计。技术优

fuqinyijiu·2025-01-19 06:31

NVIDIA发布企业级硬件 AI 参考架构

NVIDIA发布企业级硬件AI参考架构NVIDIA英伟达在OCP峰会后发布了许多AI参考架构，#GPU服务器#供应商与Nvidia合作开发了大规模部署NvidiaAI硬件所需的基础设施硬件，近日Nvidia

深度学习服务器·2025-01-19 05:45

实验室多人共享GPU服务器搭建指南（更新ing）

linux安装nvidia驱动必备（笔者实验室的GPU服务器交货时已安装驱动，不再详述）Ubuntu20.04安装Nvidia驱动——4060显卡（黑屏解决方法）1.首先禁

Geodesy&Geomatic·2025-01-19 04:30

【安利一个超高性价比的GPU租赁平台使用分享】

GPU算力服务器，使用经验分享，强烈推荐，还送你30元额度！可以白嫖！！为什么需要租服务器？当我使用自己的电脑跑模型时，每个Epoch大概要花费54分钟左右，总共有150个Epoch...

放飞自我的Coder·2025-01-19 04:30

深度学习(1)

一、torch的安装基于直接设备情况，选择合适的torch版本，有显卡的建议安装GPU版本，可以通过nvidia-smi命令来查看显卡驱动的版本，在官网中根据cuda版本，选择合适的版本号，下面是安装示例代码

浅忆へ梦微凉·2025-01-18 18:57

NVIDIA下一代Hopper架构曝光，采用5nm工艺晶体管超1400亿

据媒体报道，NVIDIA下一代主要面向高性能计算、人工智能等Hopper架构，将会采用5nm工艺制程，晶体管多达1400亿个，面积核心达到了900平方毫米，是有史以来最大的GPU。

Java小海.·2025-01-18 17:54

NVIDIA Hopper解说

NVIDIAHopper架构是NVIDIA推出的面向高性能计算（HPC）和人工智能（AI）的最新一代GPU架构。

白总Server·2025-01-18 17:24

NVIDIA Hopper 架构深入

在2022年NVIDIAGTC主题演讲中，NVIDIA首席执行官黄仁勋介绍了基于全新NVIDIAHopperGPU架构的全新NVIDIAH100TensorCoreGPU。

RZer·2025-01-18 16:40

Pytorch实现：LSTM-火灾温度预测

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前期工作语言环境：Python3.9.18编译器：JupyterLab深度学习环境：Pytorch1.12.11.设置GPUimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms

骑猪玩狗·2025-01-18 11:32

【TVM 教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

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。

·2025-01-17 20:18

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