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GPU透传
芯片:CPU和
GPU
有什么区别?
CPU(中央处理器)和
GPU
(图形处理单元)是计算机系统中两种非常重要的处理器,它们各自有不同的设计理念、架构特点以及应用领域。
InnoLink_1024
·
2025-03-19 19:07
AGI
人工智能
人工智能
ai
agi
gpu算力
使用LoRA微调LLaMA3
步骤一:环境搭建安装必要的Python包pipinstalltransformersdatasetstorch配置
GPU
环境确保你的环境中配置了CUDA和cuDNN,并验证
GPU
是否可用。
想胖的壮壮
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2025-03-19 16:12
深度学习
人工智能
nvidia_uvm 被占用,nvidia-smi 卡死
系统可以识别到多块NVIDIA
GPU
,且驱动模块已加载,但nvidia_uvm被占用,nvidia-smi卡死,通常是由于以下原因导致:可能原因
GPU
资源被占用某些进程正在使用NVIDIA驱动,导致模块无法卸载
guganly
·
2025-03-19 15:08
数据中心运维实战
chrome
前端
服务器
运维
linux
用户行为路径分析(Google Analytics数据挖掘)
目录用户行为路径分析(GoogleAnalytics数据挖掘)1.引言2.项目背景与意义2.1用户行为路径的重要性2.2GoogleAnalytics数据概述2.3数据规模与挑战3.数据集生成与介绍4.数据预处理与
GPU
闲人编程
·
2025-03-19 14:00
Python数据分析实战精要
数据挖掘
人工智能
用户行为路径分析
Analytics
数据分析
用户习惯
算力未来演进与多场景创新
从技术架构层面来看,异构计算通过整合CPU、
GPU
、FPGA等多元芯片实现性能跃升,边缘计算则借助分布式节点降低时延并提升响应效率,而量子计算在特定领域的指数级加速潜力已进入验证阶段。
智能计算研究中心
·
2025-03-19 11:06
其他
融合AMD与NVIDIA
GPU
集群的MLOps:异构计算环境中的分布式训练架构实践
随着模型规模不断扩大而预算约束日益严格,2-3年更换一次
GPU
的传统方式已不具可持续性。
·
2025-03-19 11:59
Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.0功能- IOMMU DMA 重新映射(一)
概述直到WDDM3.0,Dxgkrnl仅支持通过1:1物理重新映射实现IOMMU隔离,这意味着
GPU
访问的逻辑页被转换为相同的物理页码。
程序员王马
·
2025-03-19 07:58
windows图形显示驱动开发
驱动开发
Linux中部署DeepSeek R1
DeepSeek-R1本地部署硬件需求表模型规模
GPU
需求CPU需求内存需求存储需求备注1.5B-GTX16504GB(可选)四核i5/Ryzen3000+16GBDDR450GBSSD需4-bit量化
Java探索者 °
·
2025-03-19 07:26
linux
服务器
语言模型
深入
GPU
渲染流水管线:从顶点到像素的微观世界
现代图形硬件的架构解密与优化实践一、渲染流水线全景解析1.经典渲染管线阶段划分应用阶段几何阶段光栅化阶段像素处理阶段输出合并阶段2.现代
GPU
架构演进SIMT架构特性:NVIDIASM(StreamingMultiprocessor
晴空了无痕
·
2025-03-19 01:00
图形学
GPU渲染管线
程序员必看!DeepSeek全栈开发实战指南:从代码生成到性能优化
这两项技术突破对程序员群体意义重大:通信效率飞跃:DeepEP通过NVLink优化实现
GPU
间158GB/s传输速度,后端开发者训练大模型时可节省60%集群资源推理性能突破:R1模型在H
AI创享派
·
2025-03-18 20:59
后端
自建 DeepSeek 时代已来,联网搜索如何高效实现
基于7B/13B参数量的模型在常规
GPU
服务器上即可获得商业级响应效果,配合Higress开源AI网关的增强能力,开发者可快速构建具备实时联网搜索能力的智能问答系统。
·
2025-03-18 18:38
云原生
yolov4
V4贡献:亲民政策,单
GPU
就能训练的非常好,接下来很多小模块都是这个出发点两大核心方法,从数据层面和网络设计层面来进行改善消融实验,感觉能做的都让他给做了,这工作量不轻全部实验都是单
GPU
完成,不用太担心设备了
zzh-
·
2025-03-18 16:28
笔记
【保姆级视频教程(一)】YOLOv12环境配置:从零到一,手把手保姆级教程!| 小白也能轻松玩转目标检测!
文章目录1.FlashAttentionWindows端WHL包下载1.1简介1.2下载链接1.3国内镜像站1.4安装方法2.NVIDIA
GPU
计算能力概述2.1简介2.2计算能力版本与
GPU
型号对照表
一只云卷云舒
·
2025-03-18 16:56
YOLOv12保姆级通关教程
YOLO
YOLOv12
flash
attention
GPU
计算能力
算力
使用 WebP 优化
GPU
纹理占用
WebP格式相比JPEG/PNG文件更小,可以减少
GPU
纹理内存占用,提高WebGL/Three.js/3D渲染的性能。为什么WebP能减少
GPU
内存占用?
泫凝
·
2025-03-18 14:45
javascript
前端
LLaMA-Factory 微调训练
LLaMA-Factory微调训练该框架功能,标注-微调-导出-合并-部署,一整条流程都有,而且训练时消耗的
gpu
算力也会小一些一,安装(推荐在linux中训练,win可以用wsl+docker)gitclonehttps
zsh_abc
·
2025-03-18 14:40
llama
docker
深度学习
人工智能
python
linux
指纹浏览器:隐私保护利器与技术实践指南——从身份隐匿到多账号管理的核心解析
▶核心技术解析Canvas指纹:不同设备的抗锯齿算法差异生成唯一哈希值,成为主流追踪手段WebGL指纹:提取
GPU
驱动版本等硬件信息,构建设备画像环境参数交叉验证:时区、屏幕分辨率、
Hotlogin
·
2025-03-18 13:07
前端
GPU
算力租用平台推荐
当考虑
GPU
算力租用平台时,以下是一些值得推荐的选项,它们各自具有不同的特点和优势:Dcloud:网址:cloud.guaimu.com/u/
gpu
特点:Dcloud是国内知名度较高的云服务器厂商之一,
金枪鱼net
·
2025-03-18 12:31
gpu算力
PyTorch 生态概览:为什么选择动态计算图框架?
其核心优势体现在:动态灵活性:代码即模型,支持即时调试Python原生支持:无缝衔接Python生态高效的
GPU
加速:通过CUDA实现透明的硬件加速活跃的社区生态:GitHub贡献者超1.8万人,日均更新
小诸葛IT课堂
·
2025-03-18 07:12
pytorch
人工智能
python
Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.0功能- D3D12 视频编码(一)
关于Direct3D12视频编码在Windows11(WDDM3.0)之前,DirectX12提供了应用程序和驱动程序级接口(API和DDI),以支持多个视频应用程序的
GPU
加速,包括视频解码、视频处理和运动估计
程序员王马
·
2025-03-18 07:38
windows图形显示驱动开发
驱动开发
windows
ubuntu20.04挂起/休眠后无法唤醒,只能强制重启
设备信息OS:Ubuntu20.04.2LTSx86_64Kernel:5.8.0-63-genericShell:zsh5.8DE:GNOMECPU:Inteli5-6300HQ(4)@3.200GHz
GPU
koigh
·
2025-03-18 04:11
ubuntu
nvidia
ubuntu20.04
GPU
基准测试
目前仅在一种机型尝试环境系统版本(cat/etc/issue)ubuntu20.04
gpu
数量及型号(lspci|grepNV|grepVGA)02:00.0VGAcompatiblecontroller
爱吃土豆的猫ttt
·
2025-03-18 04:11
gpu
torch.unsqueeze:灵活调整张量维度的利器
在深度学习框架PyTorch中,张量(Tensor)是最基本的数据结构,它类似于NumPy中的数组,但可以在
GPU
上运行。在日常的深度学习编程中,我们经常需要调整张量的维度以适应不同的操作和层。
冰蓝蓝
·
2025-03-17 23:07
transformer
transformer
深度学习
如何使用MATLAB进行高效的
GPU
加速深度学习模型训练?
要使用MATLAB进行高效的
GPU
加速深度学习模型训练,可以遵循以下步骤和策略:选择合适的
GPU
硬件:首先,确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIA
GPU
,并且其计算能力至少为3.0或以上。
百态老人
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2025-03-17 22:56
matlab
深度学习
开发语言
matlab怎么将代码在
gpu
上运行,使用
GPU
加速MATLAB代码?
使用
GPU
加速MATLAB代码?
如果有片海
·
2025-03-17 22:26
Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.0功能- D3D12 增强型屏障(二)
任何依赖于先前
GPU
工作的
GPU
工作都必须在访问相关数据之前同步。增强型屏障接口使用显式SyncBefore和SyncAfter值作为逻辑位字段掩码。
程序员王马
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2025-03-17 22:24
windows图形显示驱动开发
驱动开发
windows
【技术解密】本地部署 DeepSeek-V3:完整指南
1.运行环境需求1.1硬件要求✅NVIDIA
GPU
(支持
海棠AI实验室
·
2025-03-17 22:54
“智元启示录“
-
AI发展的深度思考与未来展望
人工智能
深度学习
DeepSeek
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基于顶点着色器的高效动画系统 for Unity.Entities
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基于顶点着色器的高效动画系统forUnity.Entities去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/1、项目介绍该项目是一个专为Unity.Entities设计的轻量级但极快的
劳治亮
·
2025-03-17 22:53
[Unity]
GPU
动画实现(四)——生成动画数据
目前使用的方法有一个很大缺陷在于基于顶点生成的动画占用的空间很大,一个理想的情况是基于骨骼数据,本文权当抛砖引玉,后续有时间考虑尝试一下基于骨骼数据生成动画。本文内容大量参考自白菊花瓣丶的视频,感谢!生成动画数据需要用到ComputeShader来提高运行的效率,首先在Resources下创建这样一个computeshader,在这里我将其命名为"AnimVertices"。#pragmakern
Zhidai_
·
2025-03-17 22:23
Unity
unity
动画
游戏引擎
[Unity]
GPU
动画实现(一)——介绍
当谈到戴森球计划的时候,我师兄说里面的动画都是一个叫
GPU
动画的东西来实现的,几乎一切图形功能名字扯到
GPU
的时候,通常都是高性能的体现,让我不禁好奇
GPU
动画是什么东西。
Zhidai_
·
2025-03-17 22:22
Unity
unity
动画
游戏引擎
游戏开发
Matlab
GPU
加速技术
1.
GPU
加速简介(1)为什么使用
GPU
加速?CPU擅长处理逻辑复杂的串行任务,而
GPU
拥有数千个流处理器,专为并行计算设计。
算法工程师y
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2025-03-17 21:50
matlab
开发语言
【大模型实战篇】使用GPTQ量化QwQ-32B微调后的推理模型
低精度运算(如INT8)在
GPU
等硬件上计算效率更高,推理速度可提升2~4倍。我们的任务是,将QwQ-32B微调后的推理模型,也就是bf16的精度,通过量化,压缩到int4。
源泉的小广场
·
2025-03-17 21:19
大模型
大模型量化
推理模型量化
量化
qwq32b
gptq量化
大模型推理
性能调优
PyTorch中,将`DataLoader`加载的数据高效传输到
GPU
一、数据加载到
GPU
的核心步骤数据预处理与张量转换若原始数据为NumPy数组或Python列表,需先转换为PyTorch张量:X_tensor=torch.from_numpy(X).float()#转换为浮点张量
大霸王龙
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2025-03-17 20:42
pytorch
人工智能
python
智能体平台架构深度剖析:从底层到应用的全链路解析
其中,
GPU
和服务器构成了强大的计算硬件支撑,确保平台能够应对复杂的计算任务。而数据与OSS(对象存储服务)则如同智能体的“
·
2025-03-17 20:18
人工智能
21-梯度累积原理与实现
一、基本概念在深度学习训练的时候,数据的batchsize大小受到
GPU
内存限制,batchsize大小会影响模型最终的准确性和训练过程的性能。
机器人图像处理
·
2025-03-17 19:34
深度学习算法与模型
人工智能
深度学习
YOLO
Cesium:开源的三维地球可视化引擎
特点:a.高性能:Cesium利用
GPU
加速和流式处理技术,能够处理大规模的地理数据,并实时渲染出逼真的三维地球场景。b.开放性:Cesium是一个开源项目
ZD1
·
2025-03-17 16:13
信息可视化
当大模型训练遇上“双向飙车”:DeepSeek开源周 DualPipe解析指南
前言在大模型训练中,传统流水线并行因单向数据流和通信延迟的限制,导致
GPU
利用率不足60%,成为算力瓶颈。
来自于狂人
·
2025-03-17 13:51
人工智能
gpu算力
算法
系统架构
AI 大模型应用数据中心建设:高性能计算与存储架构
AI大模型、数据中心、高性能计算、存储架构、分布式训练、
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加速、数据管理1.背景介绍近年来,人工智能(AI)技术取得了飞速发展,特别是深度学习模型的突破性进展,催生了一系列基于大规模数据训练的强大AI
AI智能涌现深度研究
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2025-03-17 12:10
AI大模型应用入门实战与进阶
java
python
javascript
kotlin
golang
架构
人工智能
mysql创建新表,同步数据
importosimportargparseimportglobimportcv2importnumpyasnpimportonnxruntimeimporttqdmimportpymysqlimporttimeimportjsonfromdatetimeimportdatetimeos.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”]=“0”#使用
GPU
0defget_connec
hitsz_syl
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2025-03-17 07:37
mysql
数据库
金融时间序列分析(Yahoo Finance API实战)
这里写目录标题金融时间序列分析(YahooFinanceAPI实战)1.引言2.项目背景与意义3.数据集介绍4.
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加速在数据处理中的应用5.交互式GUI设计与加速处理6.系统整体架构7.数学公式与指标计算
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2025-03-17 06:24
Python数据分析实战精要
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yfinance
时间序列
波动率
数据归一化
数据分析
Dash
PyTorch从入门到精通:探索深度学习新境界
本文将带领您从张量操作基础开始,逐步探索
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加速、动态图机制、框架生态集成等高级主题,最终实现理论与实战的双重突破。一、PyTorch核心基础构建1.
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2025-03-17 04:36
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如何测试模型的推理速度
同时,在进行
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测试时,为减少冷启动的状态影响,可以先进行预热。
想要躺平的一枚
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2025-03-17 02:59
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PyTorch 环境搭建全攻略:CUDA/cuDNN 配置与多版本管理技巧
一、环境搭建前的准备工作1.硬件兼容性检测#检查NVIDIA
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2025-03-17 00:38
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Adobe Premiere Pro2023配置要求
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:2GB的
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内存。存储:8GB可用硬盘空间用于安装,安装期间所需的额外可用空间,不能安装在可移动闪存存储器上,还
小魚資源大雜燴
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2025-03-16 22:28
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SD教程 : Stable Diffusion WebUI 云端部署
StableDiffusionWebUI云端部署对于电脑配置无法满足StableDiffusionWebUI部署要求的朋友们,不用担心,我们可以租用
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进行部署,在对比使用了多个云平台(矩池云/AutoDL
AI想象家
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2025-03-16 19:31
stable
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AI作画
AIGC
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Free QWQ - 世界首个免费无限制分布式 QwQ API
截图网址/二维码官方网站:https://qwq.ai
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.cn介绍/推荐语FreeQWQ是世界上第一个完全免费、无限制的分布式AI算力平台,基于阿里最新开源的QwQ32B大语言模型提供强大的AI服务
安替-AnTi
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2025-03-16 17:54
大模型理论&实战指南
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qwen
分布式
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CMake Error at myplugins_generated_yololayer.cu.o.Debug,tensorrtx编译失败解决
system:ubuntu1804
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:3060cuda:cuda11.4tensorrt:8.4使用项目tensorrtx进行yolov5的engine生成,之前在编译成功的配置为system:ubuntu1804
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雪可问春风
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2025-03-16 08:11
BUG
人工智能
如何选择显卡(202408)
(图片来自网络)显卡,也被称为视频卡、图形适配器或
GPU
(图形处理单元),是电脑中负责渲染图形输出到显示器的关键硬件组件一显卡的基本作用1.图形渲染显卡的主要任务是处理和渲染图形。
=PNZ=BeijingL
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2025-03-16 08:41
操作系统
经验分享
1024程序员节
程序员必看!DeepSeek全栈开发指南:从代码生成到分布式训练的黑科技解析
对于后端工程师而言,DeepEP的以下特性值得关注:计算-通信重叠机制:通过回调函数实现
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资源动态分配
AI创享派
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2025-03-16 06:00
后端
【云原生】动态资源分配(DRA)深度洞察报告
1.DRA的发展与设计灵感Kubernetes早期通过DevicePlugin(设备插件)机制支持
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、NIC等特殊硬件,将节点上可用设备数量上报给kubelet和调度器。
碣石潇湘无限路
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2025-03-16 04:49
云原生
从图形处理到通用计算的进化之路
本文将深入探讨
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架构的演变历程、核心组件以及其在不同应用场景中的优势。
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架构的演变:从固定功能到可编程流水线早期的
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采用固定功能流水线架构,专为图形渲染任务而设计。
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2025-03-16 04:17
GPU架构介绍
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