GPU租用

pytorch的学习笔记

一cuda  2006年，NVIDIA公司发布了CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)，是一种新的操作GPU计算的硬件和软件架构，是建立在NVIDIA的GPUs上的一个通用并行计算平台和编程模型
wyn20001128·2025-07-21 08:39

大带宽服务器都有哪些应用场景？

首先，随着科学技术的快速发展，视频媒体等行业发展的十分迅速，而大带宽服务器能够支持大规模用户同时在线观看高清的视频，能够为用户提供流畅的观影体验，所以大多数的视频网站行业会选择使用大带宽服务器租用服务。
wanhengidc·2025-07-21 02:20

统一内存架构的可行性与科学性

1.统一内存架构的技术定义与演进1.1核心概念与实现机制苹果的统一内存架构（UMA）通过将内存直接集成于SoC（系统级芯片），使CPU、GPU、神经引擎等计算单元共享同一物理内存池。
恣艺·2025-07-20 23:02

内存泄漏系列专题分析之二十九：高通相机CamX--Android通用GPU内存分配和释放原理

上一篇我们讲了：这一篇我们开始讲：内存泄漏系列专题分析之二十九：高通相机CamX--Android通用GPU内存分配和释放原理目录一、背景二、：Android通用GPU内存分配和释放原理2.1：用户态GPU
一起搞IT吧·2025-07-20 14:31

QuACK：用纯 Python 把 H100 推到“光速”

这一设计理念打破了传统的编程框架，使得开发者能够在更友好的环境中进行高效的GPU编程。性能优势在强大的
吴脑的键客·2025-07-20 13:47

基于AutoCut实现在文档中按照片段剪辑视频

依托Anaconda环境管理工具和PyTorch的GPU加速能力，用户能够迅速搭建一个符合项目需求的Python环境。
Mr数据杨·2025-07-20 11:04

常用显卡命令

常用显卡命令1.查看显卡基本信息lspci|grep-invidia2.查看显卡驱动版本不更新：nvidia-smi-a每秒更新：watch-n1nvidia-smi3.查看gpu使用情况nvidia-smi4
Mr.小海·2025-07-20 05:59

阿里云产品介绍

阿里云产品相关计算：云服务器ECS、云虚拟机、GPU云服务器网络：负载均衡SLB、弹性公网IP、专有网络VPC、CDN（CDN通过将内容缓存到全球分布的多个边缘节点（EdgeNodes）上，使用户可以从离自己最近的节点获取内容
·2025-07-20 05:57

第 20 课时：GPU 管理和 Device Plugin 工作机制（车漾）

本文将主要分享以下几个方面的内容：需求来源GPU的容器化Kubernetes的GPU管理工作原理课后思考与实践需求来源2016年，随着AlphaGo的走红和TensorFlow项目的异军突起，一场名为AI
阿里云云原生·2025-07-20 04:21

Docker 与 GPU 训练

以下是Docker与GPU训练相关的核心命令和操作指南，涵盖容器启动、资源监控和调试技巧：1.启用GPU支持的Docker安装NVIDIA容器工具包（必须步骤）#添加源并安装distribution=$
wydxry·2025-07-20 04:18

2025-04-22| Docker: --privileged参数详解

以下是--privileged的作用和相关细节：作用完全访问宿主机的设备：容器可以访问宿主机的所有设备（如/dev下的设备文件，包括GPU、USB设备等）。
·2025-07-20 03:13

Android 异构计算与 OpenCL/CUDA/OpenVX 的协同方式实战解析

Android异构计算与OpenCL/CUDA/OpenVX的协同方式实战解析关键词Android异构计算、OpenCL、CUDA、OpenVX、GPU加速、NPU调度、HSA架构、神经网络推理、计算图编排
观熵·2025-07-20 01:22

如何通过linux黑窗口实现对远程服务器的操作

①选择合适的云平台进行设备的租用并复制好远程设备的IP地址②使用管理员权限打开黑窗口③输入命令连接远程的设备：ssh用户名@服务器IP地址，此时得到的是一个什么都没有的设备④由于该设备什么都没有，故先：
·2025-07-19 22:58

AI大模型训练的云原生实践：如何用Kubernetes指挥千卡集群？

就像交响乐团需要指挥家，万级GPU需要云原生调度艺术。深夜的机房，硬件工程师老张盯着监控屏上跳动的红色警报——手工组装的千卡集群再次因单点故障崩溃。
·2025-07-19 20:19

【科研绘图系列】R语言绘制分组直方图

文章目录介绍加载R包数据下载导入数据数据预处理画图系统信息参考介绍【科研绘图系列】R语言绘制分组直方图加载R包library(ggplot2)library(ggpubr)rm(list=ls())options
生信学习者1·2025-07-19 20:41

探索OpenCV 3.2源码：计算机视觉的架构与实现

OpenCV3.2版本包含了改进的深度学习和GPU加速特性，以及丰富的示例程序。本压缩包文件提供了完整的OpenCV3.2源代码，对于深入学习计算机视觉算法和库实现机制十分宝贵。
轩辕姐姐·2025-07-19 19:10

GPU网络运维

一、GPU网络架构与核心技术GPU集群网络需适配分布式训练中“多节点数据同步”（如all-reduce、broadcast）的高频、大流量需求，主流技术方案及特点如下：网络技术核心优势适用场景运维重点InfiniBand
一行代码通万物·2025-07-19 19:07

深度学习——CNN（3）

前言：前面介绍了最基本的Lenet，下面介绍几种其他的网络结构CNN-AlexNet网络结构如下图：从图中可以看出，采用双gpu训练增加LRN归一化层：本质上，这个层也是为了防止激活函数的饱和的。
飘涯·2025-07-19 14:23

Qt/C++音视频开发22-通用GPU显示

一、前言采用GPU来绘制实时视频一直以来都是个难点，如果是安防行业的做视频监控开发这块的人员，这个坎必须迈过去，本人一直从事的是安防行业的电子围栏这个相当小众的细分市场的开发，视频监控这块仅仅是周边技术玩一玩探讨一下
feiyangqingyun·2025-07-19 13:58

『大模型笔记』Geoffrey Hinton对Al研究人才选拔的直觉，未来影响及技术展望的深入见解！

理解大脑的工作方式以及隐藏层命名的由来1.2.谈Ilya：他有很好的直觉1.3.预测下一个词也需要推理1.4.模型能从语言中学到很多，但从多模态中学习会更容易1.5.关于认知的三种观点1.6.黄仁勋送了我一块GPU1.7
AI大模型前沿研究·2025-07-19 13:27

UGUI 性能优化系列：第三篇——渲染与像素填充率优化

在这个环节中，Overdraw（过度绘制）是一个我们必须理解和解决的关键问题，因为它直接关系到GPU的工作效率。一、Overdraw（过度绘制）的危害与检测1.什么是Overdraw？
吉良吉影NeKoSuKi·2025-07-19 11:45

深入解析 vLLM 分布式推理与部署策略

1.单GPU推理：如果模型能够在单个
·2025-07-19 11:13

如何在 Linux 上安装 RTX 5090 / 5080 /5070 Ti / 5070 驱动程序 — 详细指南

简介为了获得最佳性能，您需要在Linux上运行5090/5080/5070Ti/5070或其他50系列GPU（或Windows上的WSL）。这篇文章将包含有关如何操作的详细指南。
知识大胖·2025-07-12 11:21

24GB GPU 中的 DeepSeek R1：Unsloth AI 针对 671B 参数模型进行动态量化

简介最初的DeepSeekR1是一个拥有6710亿个参数的语言模型，UnslothAI团队对其进行了动态量化，将模型大小减少了80%（从720GB减少到131GB），同时保持了强大的性能。当添加模型卸载功能时，该模型可以在24GBVRAM下以低令牌/秒的推理速度运行。推荐文章《本地构建AI智能分析助手之01快速安装，使用PandasAI和Ollama进行数据分析，用自然语言向你公司的数据提问为决策
知识大胖·2025-07-12 11:21

在 Obsidian 中本地使用 DeepSeek — 无需互联网！

推荐文章《24GBGPU中的DeepSeekR1：UnslothAI针对671B参数模型进行动态量化》权重1，DeepSeek类《在RaspberryPi上运行语音识别
知识大胖·2025-07-12 11:21

什么是热力学计算？它如何帮助人工智能发展？

现代计算的基础是晶体管，这是一种微型电子开关，可以用它构建逻辑门，从而创建CPU或GPU等复杂的数字电路。随着技术的进步，晶体管变得越来越小。根据摩尔定律，集成电路中晶体管的数量大约每两年增加一倍。
知识大胖·2025-07-12 11:19

LLM 大模型学习必知必会系列(十三)：基于SWIFT的VLLM推理加速与部署实战

LLM大模型学习必知必会系列(十三)：基于SWIFT的VLLM推理加速与部署实战1.环境准备GPU设备:A10,3090,V100,A100均可.
汀、人工智能·2025-07-12 10:09

8卡RTX 5090D服务器部署Qwen3-32B-AWQ模型执行性能测试

GPU拓扑情况如下(test)root@ubuntu:/opt/models#nvidia-smitopo-mGPU0GPU1GPU2GPU3GPU4GPU5GPU6GPU7CPUAffinityNUMAAffinityGPUNUMAIDGPU0XNODENODENODESYSSYSSYSSYS0
·2025-07-12 01:37

YOLO11 目标检测从安装到实战

一、环境准备1.系统要求操作系统：Windows10/11、Ubuntu20.04+、欧拉系统等硬件：CPU可运行，GPU（NVIDIA）可加速（推荐，需支持CU
·2025-07-12 01:34

怎么强制macOS上的某个应用不使用独立显卡

背景之前碰到过企业微信更新之后强制使用独立GPU，后面找到了快捷指令的方式禁止企业微信使用独立GPU启动，后面某个版本更新好了。
·2025-07-12 00:31

第35周—————糖尿病预测模型优化探索

目录目录前言1.检查GPU2.查看数据编辑3.划分数据集4.创建模型与编译训练5.编译及训练模型6.结果可视化7.总结前言本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊1.检查GPUimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvision
·2025-07-11 22:49

数据不Ready，一切AI Ready都是伪命题

是买了GPU服务器，就能跑出结果？显然不是。在袋鼠云看来，AIReady不等于模型Ready，而是数据Ready。没有可用、可控、可理解的数据，AI只能是空中楼阁。
·2025-07-11 21:13

显卡GPU的架构和工作原理

显卡GPU（图形处理单元）是专为并行计算和图形处理设计的芯片，广泛应用于游戏、科学计算、人工智能和数据中心等领域。以下详细介绍GPU的架构和工作原理，涵盖核心组件、计算流程和关键技术，尽量简洁清晰。
InnoLink_1024·2025-07-11 18:50

【零基础学AI】第36讲：GPT模型原理

模型的基本原理掌握Transformer解码器的工作机制实现一个简单的文本生成应用开始之前环境要求Python3.8+安装包：pipinstalltransformerstorch硬件：CPU即可运行（GPU
1989·2025-07-11 13:48

【零基础学AI】第31讲：目标检测 - YOLO算法

算法的核心思想和工作原理如何使用YOLO进行物体检测构建一个简单的物体检测系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包：opencv-python,numpy,matplotlib硬件要求：推荐使用GPU
1989·2025-07-11 13:18

【亲测免费】 CatBoost 教程项目使用指南

CatBoost提供了丰富的功能，包括自动处理分类特征、支持GPU训练、内置的交叉验证和模
·2025-07-11 11:33

英伟达 Isaac ROS产品体验

这里写自定义目录标题英伟达IsaacROS产品体验运行的商品名称运行过程记录GPU加速仿真总结英伟达IsaacROS产品体验NVIDIAIsaacROS是一套为自主移动机器人（AMR）开发的硬件加速软件包
芝麻香儿·2025-07-11 10:26

双轮驱动：政策激励与外部制约下的国产服务器市场演进

2022年10月，美国首次将A100和H100等高端GPU列入对华出口管制清单，标志着对中国服务器芯片的针对性限制正式拉开序幕。与此同时，国内相关支持政策持续落地，从“国产替代”专项资金到鼓励核心
科智咨询·2025-07-11 09:44

RapidRAW RAW 图像编辑器

一款美观、无损且GPU加速的RAW图像编辑器，在构建时充分考虑了性能。主要特点核心编辑引擎GPU加速处理：所有图像调整均使用自定义WGSL着色器在GPU上处理，以获得快速反馈。
罗光记·2025-07-11 08:43

Chromium 引擎启用 Skia Graphite后性能飙升

Ganesh是Skia的传统渲染后端，而Graphite是为现代GPU和图形API（如Vulkan和Metal）
罗光记·2025-07-11 08:39

在Ubuntu系统下使用Docker部署ollama并使用英伟达gpu加速

下载安装英伟达Nvidiacontainertoolkit：curl-fsSLhttps://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey|sudogpg--dearmor-o/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg\&&curl-s-Lhttps://nvidia.github.io
longze_7·2025-07-11 04:15

多租户场景下的资源配额管理，如何实现公平分配与优先级调度？

当前主流技术体系包含以下核心组件：1.分层配额模型物理层配额：基于硬件资源的绝对限制（如CPU核数、内存容量、GPU算力），通过Linuxcgroups或WindowsJobObjects实现资源硬性隔离
百态老人·2025-07-11 02:02

异构推理系统动态负载调度与资源分配实战：多节点协同、任务绑定与智能分发策略全解析

异构推理系统动态负载调度与资源分配实战：多节点协同、任务绑定与智能分发策略全解析关键词异构调度、Kubernetes调度器、GPU任务绑定、MIG分配、推理流量调度、服务亲和性、任务隔离、资源优先级、边缘协同
观熵·2025-07-11 02:32

跨集群异构推理系统协同调度实战：边缘-中心联合部署与多租户算力调度架构解析

跨集群异构推理系统协同调度实战：边缘-中心联合部署与多租户算力调度架构解析关键词跨集群调度、边缘推理、GPU-NPU协同、KubeFed、资源分域、任务下发、多租户隔离、MLOps联邦调度、推理闭环、负载均衡摘要在
观熵·2025-07-11 02:32

冷冻电镜重构的GPU加速破局：从Relion到CryoSPARC的并行重构算法

本文重点分析Relion和CryoSPARC两大主流软件在GPU并行化方面的技术
九章云极AladdinEdu·2025-07-10 22:33

jetson orin nano安装GPU版本的pytorch过程

一、安装jetpack组件和安装CUDA/cuDNN可以参考下面这个博客「解析」JetsonOrinNX安装CUDA/cuDNN_jetsoncuda-CSDN博客二、安装Pytorch和torchaudio可以直接看官方给的步骤https://pytorch.org/audio/main/build.jetson.html
小鲈鱼-·2025-07-10 21:58

TensorBase开发者快速入门指南

TensorBase开发者快速入门指南tensorbasetensorbase/tensorbase:是一个现代的GPU加速的张量数据库。适合用于大规模数据分析和机器学习。
宗隆裙·2025-07-10 20:22

鸿蒙next开发：性能测试工具SmartPerf Editor

SmartPerfEditor是一款PC端桌面应用，通过监测、采集应用运行时FPS、CPU、GPU、Memory、Battery、Network等性能数据，帮助开发者了解应用的性能状况。
代码与思维·2025-07-10 15:18

开源人工神经网络库（OpenANN）

支持GPU加速
deepdata_cn·2025-07-10 08:33

NCCL 核心集体通信操作深度解析：从原理到优化实践

目录引言：NCCL——分布式训练的通信引擎一、NCCL基础：GPU通信的“加速器”1.1NCCL与MPI的协同1.2集体通信的价值二、NCCL核心操作深度解析2.1AllGather：全局数据聚合2.1.1
清风 001·2025-07-10 00:13
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他