GPU虚拟化

【JS】执行时长(100分) |思路参考+代码解析（C++）

题目为了充分发挥GPU算力，需要尽可能多的将任务交给GPU执行，现在有一个任务数组，数组元素表示在这1秒内新增的任务个数且每秒都有新增任务。

l939035548·2024-09-16 09:48

Faiss Tips：高效向量搜索与聚类的利器

它支持多种硬件平台，包括CPU和GPU，能够在海量数据集上实现快速的近似最近邻搜索（AN

焦习娜Samantha·2024-09-16 09:47

2021-06-07 Do What You Are Meant To Do

smostimportanttoyouanddoeverythingyoucantoputyourselfinapositionwhereyoucanfocusonthosepriorities,ratherthanbeingpulledbyt

春生阁·2024-09-16 02:37

IO虚拟化 - virtio-vring的三个组成结构【转】

1.初始化三个结构vring_new_virtqueue函数中初始化virtqueue的各种字段的初始值vq->vq.callback=callback;vq->vq.vdev=vdev;vq->vq.name=name;vq->notify=notify;vq->broken=false;vq->last_used_idx=0;vq->num_added=0;list_add_tail(&vq-

xidianjiapei001·2024-09-16 02:25

SpringBoot整合ES搜索引擎实现网站热搜词及热度计算

__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，

码踏云端·2024-09-15 18:51

Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图

要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩，视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU

亚图跨际·2024-09-15 18:20

深度学习-13-小语言模型之SmolLM的使用

文章附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介1.2下载模型2运行2.1在CPU/GPU/多GPU上运行模型2.2使用torch.bfloat162.3通过位和字节的量化版本3应用示例4问题及解决4.1attention_mask

皮皮冰燃·2024-09-15 10:48

【大模型】triton inference server

前言：tritoninferenceserver常用于大模型部署，可以采用http或GRPC调用，支持大部分的backend，单GPU、多GPU都可以支持，CPU也支持。

idiotyi·2024-09-15 05:47

手把手教你企业微信SCRM源码下载和私有化部署教程

服务器要求MoChat对系统环境有一些要求，仅可运行于Linux和Mac环境下，但由于Docker虚拟化技术的发展，在Windows下也可以通过DockerforWindows来作为运行环境，通常来说Mac

MoChat-1号·2024-09-15 03:30

Upstage 将发布新一代 LLM “Solar Pro “预览版

SolarPro是最智能的LLM，经过优化可在单GPU上运行，性能超过微软、Meta和谷歌等科技巨头的模型。

吴脑的键客·2024-09-14 14:31

使用vllIm部署大语言模型

-GPU支持：NVIDIAGPU并安装了适当的驱动程序。-足够的内存和存储空间。2.安装依赖-Python3.8及以上版本。-CUDA工具包（根据GPU型号选择合适的版本）。

添砖JAVA的小墨·2024-09-14 12:18

大模型框架：vLLM

目录一、vLLM介绍二、安装vLLM2.1使用GPU进行安装2.2使用CPU进行安装2.3相关配置三、使用vLLM3.1离线推理3.2适配OpenAI-API的API服务一、vLLM介绍vLLM是伯克利大学

m0_37559973·2024-09-14 11:41

天下苦英伟达久矣！PyTorch官方免CUDA加速推理，Triton时代要来？

在做大语言模型（LLM）的训练、微调和推理时，使用英伟达的GPU和CUDA是常见的做法。在更大的机器学习编程与计算范畴，同样严重依赖CUDA，使用它加速的机器学习模型可以实现更大的性能提升。

诗者才子酒中仙·2024-09-14 04:56

Unity3D GPUDriven渲染详解

前言Unity3D中的GPUDriven渲染技术是一种通过最大化GPU的利用，减少CPU负担，从而提高渲染效率和帧率的方法。

Thomas_YXQ·2024-09-14 03:17

KVM虚拟化平台

前言1、云计算的定义云计算的定义用户可以在任何时间、地点通过网络获取所需要的计算资源、网络资源、存储资源并且按量计费、弹性伸缩云计算就是一个大的租赁渠首云计算这个大的资源池中的各种资源(以租赁的形式)云计算所汇聚的这部分资源(通过云平台的方式汇聚这些资源)而云平台比如:阿里云、华为云这些云平台使用到的底层平台技术为OpenStack而OpenStack利用了什么技术将资源可以划分给不同的用户使用呢

大西瓜不爱告诉你姓名·2024-09-14 01:04

1. 下载安装RKNN的docker镜像

下载镜像文件：网盘链接：https://console.zbox.filez.com/l/I00fc3密码：rknn下载最新的版本，当前最新版本2.1.0，（[[2024-09-01]]）：下载路径：GPU-Group01

jcfszxc·2024-09-13 18:55

【ShuQiHere】小白也能懂的 TensorFlow 和 PyTorch GPU 配置教程

【ShuQiHere】在深度学习中，GPU的使用对于加速模型训练至关重要。然而，对于许多刚刚入门的小白来说，如何在TensorFlow和PyTorch中指定使用GPU进行训练可能会感到困惑。

ShuQiHere·2024-09-13 15:08

项目实战 ---- 商用落地视频搜索系统（10）---后台搜索Cache优化

目录背景技术实现策略视频预处理阶段的cache技术视频搜索阶段的cache技术技术实现预处理阶段cache策略实现逻辑代码运行结果问题及注意点搜索阶段cache策略实现系统配置层面逻辑低版本GPUCPU

PhoenixAI8·2024-09-13 15:07

TensorFlow的基本概念以及使用场景

TensorFlow的主要特点包括：1.多平台支持：TensorFlow可以运行在多种硬件和操作系统上，包括CPU、GPU和移动设备。

张柏慈·2024-09-13 15:03

RTX 4090深度学习性能实测奉上！模型训练可提升60~80%

测试硬件配置简单介绍一下本次使用的平台为超微SYS-420GP-TNR，这款GPU系统针对AI和图形密集型工作负载的灵活设计，4U双处理器（第三代英特尔®至强®），双根GPU系统，最多10个P

赋创小助手·2024-09-13 14:26

深度学习的零碎知识点

显卡内存什么是显卡内存简单来说就是，Windows会在物理显存/「专用GPU内存」不够用或只有集成显卡的情况下，将物理内存RAM当作GPU的虚拟显存/「共享GPU内存」来使用。

csdn_now·2024-09-13 13:50

CentOS 安装 Openstack --按 rdo 方式

OpenStack覆盖了网络、虚拟化、操作系统、服务器等各个方面。

weixin_44251398·2024-09-13 09:01

GPU版pytorch安装

由于经常重装系统，导致电脑的环境需要经常重新配置，其中尤其是cudatorch比较难以安装，因此记录一下安装GPU版本torch的过程。

普通攻击往后拉·2024-09-13 03:13

人工智能-GPU版本机器学习、深度学习模型安装

背景1、在有Nvidia-GPU的情况下模型使用cuda加速计算，但是很有多模型的GPU和CPU版本安装方式不同，如何安装lgb\cat\xgb.2、为了让代码有普适性，如何自适应环境当中的设备进行CPU

bw876720687·2024-09-13 02:06

Linux虚拟化网络之路由转发实战

一、Linux路由配置如果要在不同网段直接通讯，需要添加路由，Linux添加路由命令如下：route[add|del][-net|-host]target[netmaskNm][gwGw][[dev]If]add:添加一条路由规则；del:删除一条路由规则；-net:目的地址是一个网络；-host:目的地址是一个主机；target:目的网络或主机；netmask:目的地址的网络掩码；gw:路由数据

wespten·2024-09-13 01:32

入门篇，带你了解CPU, GPU, TPU, NPU, DPU

目录CPU(中央处理器)GPU(图形处理器)TPU(张量处理单元)NPU(神经网络处理器)DPU(数据处理器)CPU(中央处理器)专业介绍：CPU是计算机系统的核心，负责执行操作系统和应用程序的指令。

今夕是何年，·2024-09-13 00:55

CPU的自我控制之(3)-异常的同步与异步

而我认为这是所谓CPU支持虚拟化的关键点，同样是系统调用的关键点(内核保护自己的保障，MMU也应该算在内，另说)。

杨枫_mind·2024-09-12 23:16

ok虚拟化

核心S12700E汇聚S6730-H接入S5731-H在云数据中心中，虚拟机迁移时必须保持IP地址不变，并确保TCP连接不中断。因此，虚拟机的动态迁移只能在同一二层网络内进行，无法跨越二层网络。这一需求促使数据中心的网络架构发生了重大变革，东西向流量逐渐超过南北向流量，推动了扁平化的大二层网络模型的发展。由于虚拟机迁移依赖二层网络，传统的三层架构（接入层、汇聚层、核心层）逐渐失去其适用性。传统架构

qq_25467441·2024-09-12 22:41

通过命令行创建KVM虚拟机

镜像wgethttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/centos/7.7.1908/isos/x86_64/CentOS-7-x86_64-DVD-1908.iso安装虚拟化相关的软件

武汉磨磨·2024-09-12 20:33

LLM大模型学习：LLM大模型推理加速

文Mia/叶娇娇推理优化部署、推理加速技术是现在，尤其在大模型时代背景之下，消费级GPU和边端设备仍为主流的状况下。

七七Seven～·2024-09-12 17:45

鸿蒙（API 12 Beta6版）GPU加速引擎服务【自适应VRS】

XEngineKit提供自适应VRS功能，其通过合理分配画面的计算资源，视觉无损降低渲染频次，使不同的渲染图像使用不同的渲染速率，能够有效提高渲染性能。接口说明以下接口为自适应VRS设置接口，如要使用更丰富的设置和查询接口。接口名描述constGLubyte*HMS_XEG_GetString(GLenumname)XEngineGLES扩展特性查询接口。GL_APICALLvoidGL_APIE

移动开发技术栈·2024-09-12 16:38

元宇宙的重要底层技术

在元宇宙中，人们可以通过数字分身、化身（可理解为虚拟化身）、社交媒体化身和智能代理进行交互，这背后都需要底层技术支持。元宇宙的底层技术主要包括：VR/AR、5G/6G、区块链和人工智能。

区块链董叔·2024-09-12 15:37

Android 全力押注 Rust，Linux 却在原地踏步？谷歌：用 Rust 重写固件太简单了！

谷歌最近使用Rust编程语言重写了Android虚拟化框架中受到保护的虚拟机固件，并且建议涉及固件处理项目的开发者也同样积极拥抱这种内存安全语言。

IT界那些事儿·2024-09-12 13:49

安装tensorflow2.5.0 发现 tensorflow 和 numba 两者对应Numpy版本冲突

问题：python3.8安装tensorflow2.5.0发现tensorflow和numba两者对应Numpy版本冲突tensorflow-gpu2.5.0requiresnumpy~=1.19.2numba0.58.1requiresnumpy

GJK_·2024-09-12 08:16

本地部署大语言模型详细讲解

前言：本地部署大语言模型（LLM，LargeLanguageModel）需要相应的硬件资源和技术栈支持，如GPU计算能力、大量内存、存储空间，以及模型部署框架。

程序员小羊！·2024-09-12 04:25

验证resneXt，densenet，mobilenet和SENet的特色结构

实验结果GPU：gtx107

dfj77477·2024-09-11 20:55

Yolo-v3利用GPU训练make时发生错误：/usr/bin/ld: cannot find -lcuda

一.利用GPU训练Yolov3时，首先要修改MakeFile文件，修改格式如下：GPU=1(原来为0)CUDNN=1(原来为0)NVCC=/usr/local/cuda/bin/nvcc(新建,注意自己本机的地址

徐小妞66666·2024-09-11 20:58

【环境搭建：onnx模型部署】onnxruntime-gpu安装与测试（python）(1)

cuda==10.2cudnn==8.0.3onnxruntime-gpu==1.5.0or1.6.0pipinstallonnxruntime-gpu==1.6.0###2.2方法二：onnxruntime-gpu

2401_83703835·2024-09-11 13:36

linux查看jupyter运行,在Linux服务器上运行Jupyter notebook server教程

但只在本地运行没有GPU环境，虽然googlecolab是个好办法，但发现保存模型后在云端找不到模型文件，且需要合理上网才能访问。

天启大烁哥·2024-09-11 10:15

ONNX Runtime、CUDA、cuDNN、TensorRT版本对应

、cuDNN的版本对应ONNXRuntime与ONNX的版本对应ONNXRuntime、TensorRT、CUDA版本对应ONNXRuntime的安装官方文档注意，到目前为止，onnxruntime-gpu

可keke·2024-09-10 22:45

ONNXRuntime与CUDA版本对应

onnxruntime-gpu版本可以说是一个非常简单易用的框架，因为通常用pytorch训练的模型，在部署时，会首先转换成onnx，而onnxruntime和onnx又是有着同一个爸爸，无疑，在op的支持上肯定是最好的

zy_destiny·2024-09-10 22:15

Deepspeed 结合huggingface Trainer实现多机分布式训练

一、环境准备本试验使用两台机器（manager，worker），操作系统ubuntu22.4，每台机器有4个GPU为了使安装配置统一，使用docker容器，docker的安装这里不做介绍。

ningzhao·2024-09-10 17:38

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

020 现代数据中心的路由与交换架构

Spine-Leaf架构、BGP路由优化以及高密度虚拟化环境中的交换技术，成为了现代数据中心的关键组成部分。本篇博文将探讨这些技术的实际应用，并提供华为设备的配置示例。

Network_Engineer·2024-09-10 16:03

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

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

简单介绍 docker

简单介绍docker简介Docker是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux或Windows操作系统的机器上，也可以实现虚拟化，

ZH_qaq·2024-09-10 09:16

服务器虚拟化架构优点对比,优缺点分析：Hyper-V与vSphere架构对比

微软和VMware可算是服务器虚拟化的两大巨头，VMware在此领域已经超过了10年，而微软凭借WindowsServer产品，也开始在服务器虚拟化领域崭露头角。

weixin_39999190·2024-09-10 00:09

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

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