GPU环境配置第2页

大模型多机多卡脚本实例 - 增量预训练 -accelerate和deepspeed命令多机多卡训练有什么不同

第一步，同步权重ls-l/data/xxx/gpu008/MoeRemake/train/etuning/LLaMA-Factory2/models/xxx-Base-10B-200k-Llama第二步

AI生成曾小健·2024-09-10 16:33

ray.tune文档总结

ray.tune文档总结tune.runconfig指定超参数的搜索方法ConcurrencyLimiter搜索算法scheduler试验调度程序分析资源（并行、GPU、分布式）原文档请看这里https

AI大司马·2024-09-10 14:48

从零开始设计一款全新GPU

（提纲：：）设计一款全新的GPU（图形处理单元）是一项复杂且多方面的工程工作，涉及到硬件架构、软件编程模型、性能优化、功耗管理等多个领域。以下是从零到一设计一款全新GPU的基本步骤和关键考虑因素。

jack_201316888·2024-09-10 13:15

PyCharm配置教程，手把手教你如何配置

文章目录引言1.安装PyCharm1.1下载和安装1.2初次启动2.基本配置2.1设置界面2.2常用配置项3.项目配置3.1创建新项目3.2配置解释器4.虚拟环境配置4.1创建虚拟环境4.2使用已有虚拟环境

E绵绵·2024-09-10 13:11

AMD GCN GPU微架构简介

AMDGCN(GraphicsCoreNext)微架构介绍AMDGCN(GraphicsCoreNext)是AMD公司推出的一种用于图形处理单元（GPU）的微架构。

jack_201316888·2024-09-10 12:09

COI实验室技能：图像到图像的深度学习开发框架（pytorch版）

https://github.com/SituLab/Basic-deep-learning-framework-for-image-to-image目录1模型开发1-1克隆项目到本地1-2深度学习开发2环境配置

山颠海涯·2024-09-10 11:33

Oracle GoldenGate(OGG)-Oracle数据库迁移到MySQL数据库(全量+增量)

目录前言环境介绍环境准备Oracle环境准备Oracle环境配置方法MySQL环境配置方法表结构转换和导入备份Oracle表结构为SQL文件使用sqlines工具将表结构进行转换安装OracleGoldenGate

侯晓阳丶·2024-09-10 07:05

测试平台系列(32) 编写环境配置页面(中)

回顾大家好呀，又见面了！上期我们已经完整地编写了环境管理CRUD的接口，但是光有接口是不行的，我们需要为之编写一个web页面，使用户能够在页面上管理环境数据。这是前端系列文章的第一篇，包含了部分教程在里面，所以本来是下篇的它，变成了中篇。image原型设计我们在实现某个功能的时候，就算不画出原型，心中也一定设计好大概的结构。以我们的环境管理为例子，用户可以通过table查看当前已有的环境，也提供i

米洛丶·2024-09-10 01:01

AI 证件照制作工具：HivisionIDPhotos，CPU可运行！

而且最棒的是，它在普通的CPU上也能运行，完全不需要高性能的GPU支持！HivisionIDPhotosHivisionIDPhotos是什么？Hivis

学术Fun·2024-09-09 22:26

OSError: libnccl.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory

linux安装完torch或者tensorflow的gpu版本，安装没问题，但是import就有问题，报错OSError:libnccl.so.2:cannotopensharedobjectfile:

王小葱鸭·2024-09-09 17:16

conda进行transformers安装

numpy和pytorchcondainstallnumpycondainstallpytorchtorchvisiontorchaudiocpuonly-cpytorch-cconda-forge其余的一些环境配置

大多_C·2024-09-09 15:04

cpu运行gpu上的pytorch 报错:AssertionError:torch not compiled with cuda enabled——已解决

感觉今天介绍的这种方法可以解决所有这种报错出现的问题事件发生：报错：AssertionError:torchnotcompiledwithcudaenabled解决方法：后来看到这个代码parser.add_argument('--test_device',default="cuda:0",type=str,

霍格沃茨电气魔法师·2024-09-09 11:35

（2）Django生产环境数据库的切换以及环境配置python-dotenv方案

主要思路就是通过python-dotenv库，编辑.env环境配置文件区分开发环境和生产环境，再使用数据库路由，部署在生产环境的项目将自动连接生产环境数据库。

一个简短且非常好记的ID·2024-09-09 11:35

mysql8.0使用MHA实现高可用

1.环境配置本实验环境共有四个节点，其角色分配如下（实验机器均为centos7.x）机器名称IP配置服务角色manager172.16.90.211manager控制器master172.16.90.212

Fish_1112·2024-09-09 07:41

Java中的System.getenv()和System.getProperty()

System.getenv()和System.getProperty()是Java种常用的两种读取环境配置信息的方法，它们都是java.lang.System类的方法，用途有相似之处，但我们在实际使用中

星辰鸿溟·2024-09-09 04:51

Infiniband网络架构的技术与性能分析

集群算力优化的关键在于GPU利用率和线性加速比。其中，GPU利用率受限于

科技互联人生·2024-09-09 04:51

【车载智能座舱域控制器】-【测试】

目录一、座舱SOC芯片历程介绍1、注解：1.CPU（中央处理器）2.GPU（图形处理器）3.NPU（神经处理单元）2、具体应用示例3、性能指标的重要性二、智能座舱包含哪些功能三、智能座舱测试包括：四、智能座舱

@逝水流年轻染尘@·2024-09-09 01:56

【已解决】Halcon错误代码4104

结果如下图所示，正常在使用GPU训练。搞定，手工~

聪明不喝牛奶·2024-09-08 23:12

HALCON 错误代码 #7709

前言最近在研究halcon的深度学习，在环境配置上花了不少的功夫搞定，结果正要开始训练分类的第二个train文件就出现了一个错误，报7709，折腾了三天才解决。

聪明不喝牛奶·2024-09-08 23:41

10 自研rgbd相机基于rk3566之OPENCL加速库测试与开发

3opencl移植与调用：opencl加速库核函数编写1开发流程：2核函数编写接口函数定义如下：示例代码如下：opencl加速库示例代码opencl加速库介绍1OpenCL概念opencl是可以直接调用gpu

三十度角阳光的问候·2024-09-08 21:03

【附源码】计算机毕业设计Python安卓校园外卖点餐系统ojry5（源码+程序+LW+调试部署）

【附源码】计算机毕业设计Python安卓校园外卖点餐系统ojry5（源码+程序+LW+调试部署）该项目含有源码、文档、程序、数据库、配套开发软件、软件安装教程项目运行环境配置：Python3.7.7+Django

Python毕设程序设计uniapp·2024-09-08 21:01

【DeepSpeed 教程翻译】三，在 DeepSpeed 中使用 PyTorch Profiler做性能调试和Flops Profiler教程翻译

文章目录0x0.前言0x1.在DeepSpeed中使用PyTorchProfiler做性能调试Profile模型训练的循环标记任意代码范围ProfileCPU/GPU的活动Profile内存消耗0x2.

just_sort·2024-09-08 17:39

Vortex GPGPU的硬件代码分析（Cache篇3）

文章目录前言一、VX_cache.sv代码部分解读3——bank1.1bankrequestdispatch1.1.1解释VX_stream_xbar模块1.1.2解释VX_stream_arb模块1.1.3解释VX_generic_arbiter模块1.1.4解释VX_priority_arbiter模块1.1.5解释VX_rr_arbiter模块1.1.6解释VX_fair_arbiter模块

DentionY·2024-09-08 13:09

在国产平台上Flak Web应用开发

在国产平台上进行FlaskWeb应用开发，特别是在像统信UOS这样的国产操作系统上，可以遵循与在其他操作系统上类似的开发流程，但可能需要注意一些特定的环境配置和兼容性问题。

Botiway·2024-09-08 13:07

关于隐语架构概览的知识

包括但不限于CPU、GPU、内存以

m0_67966665·2024-09-08 11:25

第十四节：学习Springboot 的restful接口风格（自学Spring boot 3.x的第三天）

增(PostMapping)/***保存学生*@return*/@PostMappingpublicStudentsave(@RequestBodyStudentstudent){studentService.save

Mero技术博客·2024-09-08 05:11

【附源码】计算机毕业设计java智慧后勤系统设计与实现

项目运行环境配置：Jdk1.8+Tomcat7.0+Mysql+HBuilderX（Webstorm也行）+Eclispe（IntelliJIDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持）。

计算机毕设程序设计·2024-09-08 02:52

微软开源 Phi-3.5 视觉模型

512个H100GPU，3.4万亿个tokens训练了10天。Phi3.5MoE:16x3.8B参数

三花AI·2024-09-08 02:19

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

环境配置（五)——Linux下 anaconda 安装与python环境配置

部分内容可参见环境配置（一）——python虚拟环境迁移方法环境配置（四）——Miniconda使用教程第一步anaconda安装参考https://blog.csdn.net/qq_34288630/

微知girl·2024-09-07 19:33

Anaconda中进行虚拟环境克隆clone

以下是详细步骤：在同一机器上克隆虚拟环境要在不同的机器之间克隆虚拟环境，可以通过导出和导入环境配置文件来实现。列出所有环境首先列出所有的虚拟环境，找到你想要克隆的环境名称。

日落逍遥·2024-09-07 19:31

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

性能优化-高通cDSP（QDSP6）架构详解

本文主要介绍高通cDSP的架构，包括SnapDragon处理器介绍、cDSP整体架构，芯片架构，cDSP软件架构以及HVX介绍、最后介绍了HexagonSDK的环境配置和签名。

发狂的小花·2024-09-06 23:47

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

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

环境配置建议多看几个别人的安装过程的图文，不要着急，慢慢来，我们肯定行，加油！一、知识储备1.CUDACUDA是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。

w坐看云起时·2024-09-06 10:50

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

ROS2配置python虚拟环境

说明项目需求需要使用python写一个3D检测的ROS2节点，通过修改ROS2的配置文件来间接的让系统使用虚拟环境中的Python解释器参考链接：ROS2虚拟环境配置指南步骤修改setup.cfg文件，

超爱吃小蛋糕的66·2024-09-06 03:08

《开源大模型食用指南》全网发布，轻松助你速通llm大模型！

前言《开源大模型食用指南》是一个围绕开源大模型、针对国内初学者、基于AutoDL平台的中国宝宝专属大模型教程，针对各类开源大模型提供包括环境配置、本地部署、高效微调等技能在内的全流程指导，简化开源大模型的部署

再不会AI就不礼貌了·2024-09-06 03:05

mysql 72GB生产环境配置

64GB的,innodb_buffer_pool_size40GB[client]port=3306socket=/tmp/mysql.sock[mysqld]server-id=22port=3306user=mysqlbasedir=/usr/local/mysqldatadir=/mysqldata/datatmpdir=/mysqldata/tmpsocket=/tmp/mysql.soc

SkTj·2024-09-06 01:48

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

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

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

K8S安装部署

配置master192.168.42.1884核，6g内存，40g硬盘node1192.168.42.1892核，2g内存，20g硬盘node2192.168.42.1902核，2g内存，20g硬盘二、环境配置

一心只为学·2024-09-05 13:59

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

spiderkeeper 部署&操作

scrapyd的api进行封装,最大限度减少你跟命令行交互次数.不得说这个是很棒的事情.https://github.com/DormyMo/SpiderKeeperSpiderKeeper的github连接环境配置由于

VictorChi·2024-09-05 11:23

Windows系统下的Spark环境配置

一：Spark的介绍ApacheSpark是一个开源的分布式大数据处理引擎，它提供了一整套开发API，包括流计算和机器学习。Spark支持批处理和流处理，其显著特点是能够在内存中进行迭代计算，从而加快数据处理速度。尽管Spark是用Scala开发的，但它也为Java、Scala、Python和R等高级编程语言提供了开发接口。Spark提供了多个核心组件，包括：SparkCore：提供内存计算的能力

eeee~~·2024-09-05 11:19

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