Gpu 第107页

【AIGC】单图换脸离线版软件包及使用方法

我在本地的一台电脑行做了个简单的对比，同一个小视频，CPU要5分多钟，GPU只要12秒。而且，内存的需求量也大幅度

凉亭下·2023-08-23 04:15

docker 05(dockerfile)

举例：dockercommit-a"cdy"-m"torch-cuda116"torch-gputorch-cuda116:v2022

Darren_pty·2023-08-23 00:03

aws搭建深度学习gpu_选择合适的GPU进行AWS深度学习

aws搭建深度学习gpuAdecadeago,ifyouwantedaccesstoaGPUtoaccelerateyourdataprocessingorscientificsimulationcode

weixin_26632369·2023-08-23 00:49

AWS复制EC2文件到S3，g4dn.2xlarge没有NVIDIA GPU 驱动问题

Security>modifyIAMrole把提前创建好的role给这个instance即可2、复制到bucketawss3cpgogo.tar.gzs3://ee547finalbucket不需要手动安装GPU

_less is more·2023-08-23 00:18

Redis内存空间占用及避免数据丢失的方法

KK_crazy·2023-08-22 20:44

Python LEGB规则解析与应用

KK_crazy·2023-08-22 20:14

Python 装饰器：优雅而强大的代码增强工具

KK_crazy·2023-08-22 20:14

Java并发三大利器之深度解析

KK_crazy·2023-08-22 20:10

Lnton羚通云算力平台【PyTorch】教程：关于Tensors的基础知识

Tensors非常类似于NumPy的ndarrays，tensors可以运行在GPU以及其他硬件加速器上，tensors还可以与NumPy还可以共享底层内存，消除复制数据的需要（见BridgewithNumPy

LNTON羚通科技·2023-08-22 17:25

Nvidia Triton 使用入门教程

模型推理：输入和网络中的参数进行各种运算从而得到一个输出，计算密集型任务且需要GPU加速。模型推理引擎：模型推理工具，可以让模型推理速度变快，使用该工具往往需要特定的模型格式，现

戴国进·2023-08-22 17:54

PyTorch指定GPU的方法

1.改变系统变量使得仅目标显卡可见exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=0#这里是要使用的GPU编号，正常的话是从0开始在程序开头设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES

几时见得清梦·2023-08-22 17:48

2023-08-22 Unity Shader 开发入门2 —— Shader 开发介绍

它本质上是软件，并不是硬件，是前人提前写好的调用系统硬件（GPU）绘制图形的代码。可以简单理解成是显卡厂商定义的一

蔗理苦·2023-08-22 16:45

【炼丹侠】如何用GPU服务器实现VGGNet训练

VGGNet是一种深度卷积神经网络，由牛津大学计算机视觉组的研究团队开发。VGGNet的设计思想简单而有效，以深度堆叠的卷积层为主要特点。VGGNet的核心思想是通过多个小尺寸的卷积核和池化层来构建深度网络，具有比较小的感受野。相比于其他网络结构，如AlexNet，VGGNet采用了更深的网络结构，有更多的卷积层和池化层，从而提高了网络的表达能力。VGGNet的基本组成单元是由连续的卷积层和池化层

·2023-08-22 16:22

Electron 报gpu_process_host.cc(951)] GPU process launch faile错误

解决方法，在入口js文件中，添加如下代码:app.commandLine.appendSwitch('no-sandbox')

deokoo·2023-08-22 16:07

Pytorch-day04-模型构建-checkpoint

PyTorch模型构建1、GPU配置2、数据预处理3、划分训练集、验证集、测试集4、选择模型5、设定损失函数&优化方法6、模型效果评估#导入常用包importosimportnumpyasnpimporttorchfromtorch.utils.dataimportDataset

闪闪发亮的小星星·2023-08-22 15:22

深度学习知识总结2：主要涉及深度学习基础知识、卷积神经网络和循环神经网络

Summarizelinearneuralnetworksandmulti-layerperceptronSummer2:SummarizeCNNandRNN文章目录Summer2:SummarizeCNNandRNNPart1DeepLearning>层和块>参数管理和延后初始化>读写文件和GPUPart2CNN

Cheny1m·2023-08-22 11:33

思腾云计算

机架式高性能服务器——CH2D20-HA，H就是High的缩写代表的是高性能服务器，面向的是对数据处理有较高要求的企业级用户，这款服务器是基于Hygon7300系列处理器开发的一款全新企业级高性能双路GPU

STGPU·2023-08-22 11:48

opencv-gpu版本编译（添加java支持，可选）实现硬解码

目录opencvgpu版本编译，实现硬解码，加速rtsp视频流读取1、准备文件2、复制NVCUVID头文件到cuda安装目录include3、安装相关依赖4、执行cmake5、编译安装6、测试opencvgpu

绿箭柠檬茶·2023-08-22 09:32

git pull 后不自动合并代码问题

Youhavedivergentbranchesandneedtospecifyhowtoreconcilethem.Hint:YoucandosobyrunningoneofthefollowingcommandssometimebeforeHint:yournextpull:Hint:Hint:gitconfigpull.rebasef

大大大大大的HY·2023-08-22 09:15

AutoLayout布局时无法正确获取子控件的frame

layoutSubviews中获取子控件的frame时只会返回xib中设置好的frame（在-(void)drawRect:(CGRect)rect中能获取正确的frame但会引起cpu介入计算不推荐，因为没有gpu

瞎编程·2023-08-22 09:35

paddlenlp安装踩坑记录

错误1ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'paddle.metric'我下载paddlepaddle-gpu==2.5.0.post117解决了，最开始下载的2.5.1报错

随时学丫·2023-08-22 08:31

PyTorch 测量代码段的运行时间

ContentstimeitprofileReferencestimeittimeit.测量代码开始时刻和结束时刻，然后求差pytorch的代码经常会运行在GPU上，而在GPU上的运行都是异步的，意味着采用一般的

连理o·2023-08-22 08:36

OpenGL(一)

GPU的硬件开发商则需要提供满足OpenGL规范的实现，这些实现通常被称为“驱动”，它们负责将OpenGL定义的API命令翻译为GPU指令。当然，如

码动人生·2023-08-22 07:16

cuda gdb调试

如果cudaDeviceEnablePeerAccess函数不支持或不起作用，您仍然可以尝试其他方法来实现GPU之间的数据交换和通信。

不爱吃香菇的干饭少年·2023-08-22 06:26

【Kali】WPA / WPA2破解

文章目录WPA/WPA2简介攻击WPA使用Aircrack-ng进行WPA破解用Cowpatty进行WPA破解使用GPU进行WPA破解PyritOclHashcatWifiteWPA/WPA2简介WPA

zeroming－·2023-08-22 05:20

PyTorch模型性能分析与优化

工具的选择可能取决于许多因素，包括训练加速器的类型（例如GPU、HPU或其他）和训练框架。本文[1]的重点是在GPU

冷冻工厂·2023-08-22 05:44

NASH：基于丰富网络态射和爬山算法的神经网络架构搜索 | ICLR 2018

论文提出NASH方法来进行神经网络结构搜索，核心思想与之前的EAS方法类似，使用网络态射来生成一系列效果一致且继承权重的复杂子网，本文的网络态射更丰富，而且仅需要简单的爬山算法辅助就可以完成搜索，耗时0.5GPUday

VincentTeddy·2023-08-22 01:10

（已解决）在本机跑得好好的，连上客户端之后，第二次运行报错：RuntimeError：CUDA out of memory……显存不够导致程序再次运行不成功的原因分析即解决办法

问题描述这个和之前的问题不太一样，这个是客户端请求之后，第一次可以正常运行，但是客户端第二次请求便会报错：RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate2048.00MiB(GPU0

鳗小鱼·2023-08-22 01:56

【教程】Windows下Miniconda+Pytorch+Pycharm开发环境搭建指南

2.明确CUDA版本和torch-gpu版的兼容情况。文章目录Windows下Miniconda+Pytorch+Pycharm开发环

Feeedforward·2023-08-22 01:47

FPGA和CPU的优势

【嵌牛正文】CPU和GPU都属于冯·诺依曼结构，指令译码执行，共享内存。FPG

sandman_764a·2023-08-22 00:36

深入理解K8S（五）

节点资源管理节点资源管理包括状态上报：kubelet负责将节点的基础信息、节点资源信息（cpu、内存、Hugepage、临时存储、GPU等注册设备）；调度器在位pod选择节点时会将将机器的状态作为依据上报信息会造成不必要的开销

为什么要做运维·2023-08-21 23:18

TensorRT【推理Error】---expecting compute 6.1 got compute 7.5, please rebuild

本地机器上的GPU与线上机器的GPU版

Jankin_Tian·2023-08-21 22:12

WSL2 Ubuntu20.04 配置 CUDA

前言本文主要讲解如何在Widnows11环境下的WSL2（Ubuntu20.04）配置CUDA来启用GPU加速（本文默认您已经在Windows上安装完成NvidiaCUDA）配置流程检查驱动打开GeForceExperience

ReturnTmp·2023-08-21 22:10

GPU短缺：人工智能行业的可持续发展问题

原创|文BFT机器人2023年8月，人工智能似乎会受到GPU供应的瓶颈。“人工智能热潮被低估的一个原因是GPU/TPU短缺。这种短缺导致了产品推出和模型培训的各种限制，但这些都不明显。

BFT白芙堂·2023-08-21 21:03

阿里云免费GPU云主机畅玩AI绘画，免费领取阿里云v100显卡搭建AI绘画利器Stable Diffusion

❞领取免费的GPU计算资源包登录登录试用宝典网址，登录后点击试用宝典领取右侧选择机器学习平台api,点击立即试用（PAI-DSW）查看进入阿里云主页，费用-->用户中心，查看是否成功点击「资源实例管

didiplus·2023-08-21 17:28

ES7.5.2 script_score查询的bug

2.ES版本为7.5.2，用到了自定义的插件，短期无法升级到7.17.5（或更高版本）3.script_score查询在加入date类型的字段作为查询条件时，出现NPE异常case1.索引mappingPUTzmc-test

zmc@·2023-08-21 14:18

iOS打包被拒 ITMS-90683: Missing Purpose String in Info.plist - Your app's code references one or more...

ITMS-90683:MissingPurposeStringinInfo.plist-Yourapp'scodereferencesoneormoreAPIsthataccesssensitiveuserdata.Theapp'sInfo.plistfileshouldcontainaNSBluetoothPeripheralUsageDescripti

sunnytu123·2023-08-21 14:10

更新Ubuntu18.04上的CUDA和GCC

问题：有一台服务器的GPU是1080，有八张卡，已经好久没有人用了。cuda版本是10.1,我现在拿来复现一些论文的模型，经常遇到版本依赖问题，报错Driveristooold。所以要更新一下驱动。

Cosmos Tan·2023-08-21 14:40

FLAT: Chinese NER Using Flat-Lattice Transformer

但是lattice结构复杂，且是动态变化，因此无法进行GPU并行计算，推理速度较低。本文提出FLAT模型，将lattice结构扁平化，由一系列spans组成，

第一个读书笔记·2023-08-21 13:26

CentOS 7.9 安装NVIDIA 显卡驱动

前言:做人脸识别比对和检索服务，服务器用CPU进行人脸识别速度慢，用GPU来进行加速计算环境：CentOS7.9显卡型号：技嘉RTX2060-6G注：Ubuntu的用户可以很方便的进行驱动安装，并不需要手动去安装折腾首先下载英伟达显卡驱动官网地址

九城科技·2023-08-21 11:36

科研第一步：实现Linux服务器上创建python虚拟环境

科研第一步：实现Linux服务器上创建python虚拟环境为什么要创建python虚拟环境如何实现第一步GPU驱动安装第二步anaconda实现创建虚拟环境为什么选择anaconda安装anaconda

无枒·2023-08-21 11:03

CUDA入门之利用GPU寻找一组数据中最大的k个元素（一）

参加CUDAOnArmPlatform线上夏令营学习笔记（四）代码部分讲解部分反思优化代码部分#include#include#include#include"error.cuh"#defineBLOCK_SIZE256#defineN1000000#defineGRID_SIZE((N+BLOCK_SIZE-1)/BLOCK_SIZE)#definetopk20__managed__intsou

还能再吃一碗w·2023-08-21 11:40

CVPiexlBuffer与纹理

两者可以相互转换，因为共享同一高速缓冲区CVPiexlBuffer可以理解为在CPU内存，纹理是GPU显存，GPU显存才需要GL环境，所以CVPiexlBuffer的创建不需要GL环境，就是可以随意传播

买买提不撸串·2023-08-21 10:51

Training data-efﬁcient image transformers & distillation through attention

这篇文章最大的贡献就是有效降低了visiontransformer的训练成本（时间以及数据），提高了ViT实验的可复现性，本文所提出的DeiT只需要在8块gpu上训练不到3天，就可以达到媲美JFT上训练的

nowherespyfly·2023-08-21 10:25

扩散模型实战（四）：从零构建扩散模型

MNIST数据集为例，从零构建扩散模型，具体会涉及到如下知识点：退化过程（向数据中添加噪声）构建一个简单的UNet模型训练扩散模型采样过程分析下面介绍具体的实现过程：一、环境配置&python包的导入最好有GPU

wshzd·2023-08-21 09:38

一块GPU就能训练语义分割网络，百度PaddlePaddle是如何优化的？

一、图像语义分割模型DeepLabv3随着计算机视觉的发展，语义分割成为了很多应用场景必不可少的一环。比如网络直播有着实时剔除背景的要求，自动驾驶需要通过语义分割识别路面，与日俱增的应用场景对语义分割的精度和速度的要求不断提高。同时，语义分割数据集也在不断地进化，早期的PascalVOC2，其分辨率大多数在1000像素以下。而Cityscape的语义分割数据集分辨率全部达到了1024*2048，总

PaddleWeekly·2023-08-21 04:32

DXGI高帧率屏幕录像软件源码解析（声音捕获，抓屏，ffmpeg录像，MP4录像，flv录像，麦克风采集）（第2篇声音采集部分）

硬件编码，声音捕获，音视频同步）-编解码文档类资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/xjb2006/85109025(91条消息)DXGI抓屏优化扩展：GPU

周星星的星·2023-08-21 04:57

iOS图像显示原理、UI卡顿掉帧、异步绘制、离屏渲染

1、CPU工作：Layout：UI布局（frame、size）、文本计算Display：绘制（drawRact）Prepare：图片编解码（UIImage等）Commit：位图提交2、GPU渲染管线（OpenGL

Oh丶Really·2023-08-21 03:51

PyTorch 分布式训练教程

感谢参考原文-http://bjbsair.com/2020-03-27/tech-info/7154.html神经网络训练加速的最简单方法是使用GPU，对弈神经网络中常规操作（矩阵乘法和加法）GPU运算速度要倍超于

HDX柿子·2023-08-21 03:09

ADB 常用命令（持续更新）

查看设备GPU类型：adbshelldumpsys|grepGLES查看设备GPU其他信息：adbshelldumpsysgfxinfo查看设备CPU类型：adbshellcat/proc/cpuinfo

梁龙腾·2023-08-21 03:00

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