GPU流水线第5页

【jvm】栈顶缓存技术

3.通常与流水线处理器（pipelining）相关，旨在减少数据冒险（datahazards）和控制冒险（controlhazards）,从而提升处理器的执行效率。4.栈顶缓存技

王佑辉·2024-08-31 01:28

忙碌的一天的流水线 (2006-04-09 19:52:29)

忙碌的一天的流水线(2006-04-0919:52:29)早上6点半起床，叫醒儿子，吃完早饭，出门7点10分，乘47路公交车到海淀的玉泉路中学参加英语等级考试；8点15分到达目的地，把儿子寄托给学校门卫

愚儿的格桑花儿开·2024-08-31 00:23

深度学习系列70：模型部署torchserve

内容包含：读取args，创建pid文件找到java，启动model-server.jar程序，同时读取log-config文件，TEMP文件夹地址，TS_CONFIG_FILE文件根据cpu核数、gpu

IE06·2024-08-31 00:25

TAPD集成实现Jenkins流水线持续集成

TAPD流水线是支持集成企业正在使用的持续集成平台，提供可视化流水线，支持构建任务展示与管理。

笔名辉哥·2024-08-30 21:17

做大模型千万别买苹果笔记本电脑

以下是一些主要原因：1.GPU不适合深度学习AppleSiliconGPU限制：Apple自家芯片（如M1和M2）的GPU架构与传统的NVIDIAGPU（通常是深度学习和大模型训练的首选）不同。

路人与大师·2024-08-30 16:06

[2020]tensorflow2.1-GPU + CUDA +CUDNN配置过程记录

最近几天做视频数据集的时候要用到tensorflow2的gpu训练版本，要安装对应版本的cuda和cudnn，网上的教程五花八门，我尝试了很多论坛的方法，有些能用有些不可以（也可能是我操作错误），经过两天调试终于能够运行了

夏迪End·2024-08-30 15:56

PyTorch深度学习实战（26）—— PyTorch与Multi-GPU

当拥有多块GPU时，可以利用分布式计算（DistributedComputation）与并行计算（ParallelComputation）的方式加速网络的训练过程。

shangjg3·2024-08-30 12:10

SK Hynix明年将开发基于96/128 GB DDR5的CXL 2.0内存解决方案

CXL指的是ComputeExpressLink，这是一种互联技术，可以在CPU和GPU之间实现更快的数据传输，但在人工智能领域，它实际上是CPU和加速器之间的数据传输。

吴脑的键客·2024-08-30 08:43

PyTorch深度学习实战（27）—— PyTorch分布式训练

这里主要介绍的是数据并行的分布式方法：每一块GPU都有同一个模型的副本，仅加载不同的数据

shangjg3·2024-08-30 07:37

大模型训练优化方法

本文主要参考HF上的一篇文章：https://huggingface.co/docs/transformers/perf_train_gpu_one，以及笔者在实际训练中的一些经验，给出一些比较实用的方法

少喝冰美式·2024-08-30 05:28

查看 linux 系统信息

文章目录查看系统信息查看GPU信息查看系统信息在Linux系统中，查看系统信息是一项基本而重要的操作。这可以提供关键的系统配置和状态信息，帮助用户和管理员对系统进行监控、诊断和优化。

彷徨而立·2024-08-30 05:57

【学习笔记】：Ubuntu 22 使用模型量化工具llama.cpp部署大模型 CPU+GPU

学习笔记：Ubuntu22使用模型量化工具llama.cpp部署大模型CPU+GPU前言1下载并编译llama.cpp1.1git下载llama.cpp仓库源码1.2编译源码（make）1.2.1选择一

淮序_·2024-08-30 02:00

免费部署Flux.1模型，搭载ComfyUI配置与评测

每天签到最少可获得5小时免费GPU时长，如果每一次机器运行时长不超过30分钟，就不计算时长。

fysuccess·2024-08-29 19:14

2019-05-16

TensorFlow安装CPU版本pipinstalltensorflowGPU版本pipinstalltensorflow-gpu(显卡必须支持)259.7MB如果装完不支持1.是否显卡不支持删除gpu

微软czw·2024-08-29 17:12

生活中的弱者

生活终于张开了它的血喷大口藏在校园里的天真以及所有对未来美好的想象终于在现实的浊流里呛醒生命在工厂的流水线中停滞日复一日的重复劳作磨厚了手茧麻木了神经双眼通红的向金钱世界里奔跑汗水永远多于薪水百倍无望的日子削尖了脑袋也挤不出幸福的答案独自在黑夜的角落里蜷缩谁来拥抱这颗疲惫失败的灵魂无数双眼睛只会盯着成功的光辉没有人会给弱者一个安慰

王神马·2024-08-29 10:24

TensorFlow和它的弟弟们

以下是它们之间的主要区别：1.TensorFlow(PC\GPU)设计目标：TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由GoogleBrain团队开发，旨在帮助开发者构建和训练深度学习模型。

活蹦乱跳酸菜鱼·2024-08-29 08:31

买电脑如何选择显卡？

了解显卡性能：GPU型号：NVIDIA和AMD是市场上的两大主流品牌，NVIDI

是毛毛吧·2024-08-29 07:57

ARM架构学习（二）——流水线

本期主题：ARM流水线往期地址：ARMv7架构学习ARM流水线1.流水线概念2.指令的分解步骤1.流水线概念硬件资源总是有限的，有一个明显的方法能改善硬件资源的利用率，这就是pipeline（流水线）技术

浪矢杂谈·2024-08-29 07:27

RK3568笔记二十二：基于TACO的垃圾检测和识别

一、环境1、测试训练环境：AutoDL.2、平台：rk35683、开发板:ATK-RK3568正点原子板子4、环境：buildroot5、虚拟机：正点原子提供的ubuntu20二、测试个人电脑没有GPU

殷忆枫·2024-08-29 06:52

释放GPU潜能：PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践

释放GPU潜能：PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践在深度学习模型的训练过程中，计算资源的需求往往随着模型复杂度的提升而增加。

2401_85762266·2024-08-29 05:45

OpenGL学习笔记（十六）缓冲区（一）像素缓冲区

缓冲区保存在GPU内存中，它

龙行天下01·2024-08-29 02:24

CUDA C++ 编程指南

目录1.Introduction1.1.TheBenefitsofUsingGPUs1.2.CUDA®:AGeneral-PurposeParallelComputing1.3.AScalableProgrammingModelCUDAC

疯狂的码泰君·2024-08-29 02:51

向量数据库Faiss的详细介绍和搭建使用教程

它通过将候选向量集封装成一个index数据库，加速检索相似向量的过程，尤其在一些最有用的算法上实现了GPU加速。二、Faiss的安装Faiss支持多种操作系统，包

大白菜程序猿·2024-08-29 01:14

hong161688·2024-08-29 00:07

高通骁龙800系列处理器规格型号及代表机型大全

高通骁龙800系列处理器规格型号及代表机型大全：处理器型号制造工艺CPU架构核心频率GPU内存基带出货时间代表机型骁龙800(MSM8x74)28nmHPM四核Krait4002.26GHzAdreno330450MHz

szx940213·2024-08-28 20:10

[论文笔记] eval-big-refactor lm_eval 每两个任务使用一个gpu，并保证端口未被使用

1.5B在eval时候两个任务一个gpu是可以的。7B+在evalbelebele时会OOM，所以分配时脚本不同。

心心喵·2024-08-28 19:00

docker: Error response from daemon: could not select device driver with capabilities: [[gpu]]问题记录解决

具体参考：docker:Errorresponsefromdaemon:couldnotselectdevicedriverwithcapabilities:[[gpu]]问题记录解决_奶茶不加冰的博客

爱科技Ai·2024-08-28 12:47

yolo v8 + flask部署到云服务器，以及问题记录

环境安装1、运行项目报错：nopythonapplicationfound,checkyourstartuplogsforerrors在云服务器pytorch版本安装错了，安装了GPU版本，需要安装CPU

智商不够_熬夜来凑·2024-08-28 11:07

劳燕分飞的工厂情侣

辉河北人，负责流水线末端打包，身高一米八，杠起一百多斤的箱子轻轻松松仍三四米高。这是北方人特有的身高优势。而铃是

浊酒慰风雨·2024-08-28 10:46

并行计算的艺术：PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹

并行计算的艺术：PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹在深度学习领域，模型的规模和复杂性不断增长，单GPU的计算能力已难以满足需求。多GPU并行计算成为提升训练效率的关键。

2401_85763639·2024-08-28 09:56

苹果M4芯片Mac全面曝光或10月发布

其中三台Mac配备了10核CPU和10核GPU；第四台机器配备了8核CPU和8核GPU（首次亮相），所有四台M4Mac都有16GB

一一一一一一__1·2024-08-28 08:22

付出总会有收获

在厂里有做过几年流水线，性格也比较木纳，不知道该怎么和同事沟通交流，大家都知道，销售肯定是要做业绩，所以我心里庆幸着，我是新员工，这个月我上了不到半个月的班，我的业绩应该不算在内，

e03560ac470a·2024-08-28 07:03

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南在深度学习的世界里，GPU加速已成为提升模型训练和推理速度的关键。

2401_85760095·2024-08-28 06:41

【Python机器学习】NLP概述——深度处理

自然语言处理流水线的各个阶段可以看作是层，就像是前馈神经网络中的层一样。深度学习就是通过在传统的两层机器学习模型架构（特征提取+建模）中添加额外的处理层来创建更复杂的模型和行为。

zhangbin_237·2024-08-28 05:03

编译运行 llama.cpp (vulkan, Intel GPU SYCL)

llama.cpp是一个运行AI(神经网络)语言大模型的推理程序,支持多种后端(backend),也就是不同的具体的运行方式,比如CPU运行,GPU运行等.但是编译运行llama.cpp并不是那么容易的

穷人小水滴·2024-08-28 05:27

大模型推理测速 (llama.cpp, Intel GPU A770)

由于本文太长,分开发布,方便阅读.3.1CPU(i5-6200U,2C/4T/2.8GHz)x86_64AVX2在4号PC(物理机)上运行.版本:>./llama-b3617-bin-ubuntu-x64/build/bin/llama-cli--versionversion:3617(a07c32ea)builtwithcc(Ubuntu11.4.0-1ubuntu1~22.04)11.4.0f

穷人小水滴·2024-08-28 05:57

Windows下编译libevent 64位静态库总结

参照：https://my.oschina.net/jacobin/blog/146567http://blog.csdn.net/qingfengpu99/article/details/45113841http

岩屿·2024-08-28 01:09

详细说明：向量数据库Faiss的搭建与使用

它能够处理大型数据集，并且在GPU上的性能表现尤为出色。下面详细介绍Faiss的搭建与使用。1.搭建Faiss1.1安装依赖包首先，需要安装Faiss及其依赖包。

AI逍遥子·2024-08-28 01:09

PYTORCH 官方文档，开发文档，Python编程人工智能深度机器学习

PYTORCH文档PyTorchdocumentation—PyTorchmasterdocumentationPyTorch是一个使用GPU和CPU进行深度学习的优化张量库。

zhangfeng1133·2024-08-27 13:21

HPC&AI并行计算集群Slurm作业调度系统对通用资源（GRES）的调度

为特定GRES类型启用了其他内置功能，包括图形处理单元（GPU）、CUDA多进程服务（MPS）设备，并通过可扩展的插件机制进行分片。二、配置默认情况下，群集的配置中未启用任何GRES。

技术瘾君子1573·2024-08-27 09:25

运维系列&AI系列&Lenovo-G双系统系列（前传-装之前搜索的）：pytorch cuda安装报错的解决方法

pytorchcuda安装报错的解决方法pytorchcuda安装报错的解决方法前言2022.12.8在win+cuda11.8下安装最新PytorchGPU版时遇到包不兼容的问题，该文记录安装的整个流程一

坦笑&&life·2024-08-27 06:33

【CUDA编程笔记】如何使用CUDA统一内存来优化多进程多线程程序的性能？

理解统一内存统一内存是CUDA编程模型的一个组件，它定义了一个所有处理器都可访问的单一连贯内存映像，允许数据在CPU和GPU之间透明迁移，无需显式复制。

qq2108462953·2024-08-26 23:26

CUDA指南-CUDA简介与开发环境搭建

CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用NVIDIAGPU进行高效的通用计算任务。

小虾米欸·2024-08-26 21:41

关于苹果M1和Intel等芯片的区别

这颗芯片采用5纳米制程工艺，CPU、GPU、缓存集成在一起，其中包含160亿个晶体管。虽然股价没涨，市场反应也不温不火，但是，苹果变革的暗流，已经汹涌袭来。

丿星纟彖彳亍·2024-08-26 19:15

[服务器运维] gpu幽灵进程处理

僵尸进程是指那些已经完成任务但没有正确关闭的进程，它们可能因为各种原因未能释放占用的GPU资源。这会导致资源浪费，并且阻碍其他任务的执行。

PigeonGuan·2024-08-26 18:38

史上最全 Jenkins Pipeline流水线详解

一、什么是流水线jenkins有2种流水线分为声明式流水线与脚本化流水线，脚本化流水线是jenkins旧版本使用的流水线脚本，新版本Jenkins推荐使用声明式流水线。文档只介绍声明流水线。

辣香牛肉面·2024-08-26 17:02

Python(PyTorch)多语言图像感知质量指标算法

LabVIEW单尺度质量指标算法|MATLAB单尺度质量指标算法|PyTorch完整参考图像质量测量指标、和分布式图像特征质量测量指标|多尺度质量模型应用：图像压缩，视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU

亚图跨际·2024-08-26 16:57

人工智能开源库有哪些

TensorFlow：由Google开发的深度学习库，提供了丰富的工具和API，支持CPU和GPU计算。PyTorch：由Facebook开发的深度学习框架，提供动态图和静态图两种模式，并且易于使用。

openwin_top·2024-08-26 02:59

【Python机器学习】NLP概述——自然语言智商

就像人类的智能一样，如果不考虑多个智能维度，单凭一个智商分数是无法轻易衡量NLP流水线的能力的。衡量机器人系统能力的一种常见方法是：根据系统行为的复杂性和所需的人类监督成都这两个维度来衡量。

zhangbin_237·2024-08-26 01:20

Redis【有与无】【Admin-13】Redis基准测试

目录1.Redis基准测试1.1.仅运行部分测试1.2.选择键空间的大小1.3.使用流水线（pipelining）1.4.陷阱和误解（Pitfallsandmisconceptions）1.5.影响Redis

琴韵·2024-08-25 22:31

推荐频道

GPU流水线