Gpu

[PyTorch][chapter 51][PyTorch GPU]

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明朝百晓生·2023-08-17 06:34

LAXCUS和GPU软硬件结合，构建强大算力生态

其中，GPU(图形处理器)作为一种强大的计算设备，已经成为了人工智能、大数据、云计算等领域的核心硬件之一。
LAXCUS分布式操作系统·2023-08-17 06:29

什么是LAXCUS分布式操作系统?

环境中的资源：CPU、GPU、内存、硬盘、网络，被划分为多个部分由任务共享。当一个任务需要处理计算工作时，系统将根据需求动态分配大量资源给任务使用，从而提高计算效率。
LAXCUS分布式操作系统·2023-08-17 06:58

redis的实时监控

的监控信息通过客户端info命令就可以获取出来2，redis的监控信息通过java代码获取使用JedisPool获取代码如下：RedisConfig：@Configuration@EnableCachingpublicclassRedisConfigextendsCachingConfigurerSupport
RyFit·2023-08-17 05:36

Falcon 7B与LangChain：构建具备对话记忆的智能聊天机器人

通过利用单个T4GPU并以8bit（约6个token/秒）的速度加载模型，以达到不错的模型性能效果。首先，我们将介绍模型停止准则。
技术狂潮AI·2023-08-17 05:35

conda/pip两种快速安装Tensorflow-gpu的方式

主要讲一下在Linux下安装tensorflowgpu版的两种方式：使用conda和pip安装。安装cpu版本比较简单，安装命令相同，但是省去了安装cuda和cudnn。
vodkaa·2023-08-17 03:57

GPU配置太麻烦?来试试Docker一键配置GPU深度学习开发环境吧

这是机器未来的第3篇文章，由机器未来原创写在前面：•博客简介：专注AIoT领域，追逐未来时代的脉搏，记录路途中的技术成长！•专栏简介：记录博主从0到1掌握物体检测工作流的过程，具备自定义物体检测器的能力•面向人群：具备深度学习理论基础的学生或初级开发者•专栏计划：接下来会逐步发布跨入人工智能的系列博文，敬请期待•Python零基础快速入门系列•快速入门Python数据科学系列•人工智能开发环境搭建
机器未来·2023-08-17 01:54

[大模型] 搭建llama主流大模型训练环境

关键词：大模型，LLAMA，CUDA，模型训练1.基础环境OS：Ubuntu18.04GPU：4*A100(40G)(单机4卡A10040G)CUDA：11.7cuDNN：8.4.1(需要登录官网后下载
晨阳2023·2023-08-17 00:36

用于100GB+、TB级大型数据集构建【3】--计算包 cupy简介与测试1

cupy提供了一个很好的计算平台用于矩阵数据在GPU上的处理。本博客对GPU上的cupy并行处理做了简要介绍，后续将进一步对相关内容进行详细探讨。
cnjs1994·2023-08-17 00:26

GPU编程基础-CUDA实现图像处理

GPU编程基础-CUDA实现图像处理1.相关基础概念1.1Host和Device程序1.2Kernel程序1.3SIMT和SIMD1.4GPU计算的Occupancy指标1.5GPU计算的基本流程2.GPU
cnjs1994·2023-08-17 00:52

AIGC绘画：kaggle部署stable diffusion项目绘画

kaggle平台的优点：免费的P100GPU进行推理
Cachel wood·2023-08-16 22:54

ubuntu 安装 cuda

ubuntu安装cuda初环境与设备在官网找安装方式本篇文章将介绍ubuntu安装CUDAToolkitCUDAToolkit是由NVIDIA（英伟达）公司开发的一个软件工具包，用于支持并优化GPU（图形处理器
盗理者·2023-08-16 21:38

NPCon：AI模型技术与应用峰会北京站 （参会感受）

这次会议邀请了很多技术大咖，他们围绕：六大论点大模型涌现，如何部署训练架构与算力芯片LLM应用技术栈与Agent全景解析视觉GPU推理服务部署架构优化实践AI大模型算力系统分析InsCodeAI时代的研发新范式与开发者能力演进
学习新鲜事物·2023-08-16 21:22

如何基于 ACK Serverless 快速部署 AI 推理服务

作者：元毅随着AI浪潮的到来，各种AI应用层出不穷，众所周知AI应用对GPU资源强烈依赖，但GPU很昂贵，如何降低GPU资源使用成本成为用户首要问题。
·2023-08-16 20:55

Android性能优化——布局优化

一、绘制原理对于Android手机来说，画面渲染依赖两个硬件一个是CPU一个是GPUCPU负责计算显示内容，比如视图创建，布局计算，图片解码，文本绘制GPU负责栅格化，UI元素绘制到屏幕上，将一些组件，
郑子·2023-08-16 20:28

QT下开发的音视频播放器，支持单路与多路播放，支持软硬解码，支持本地文件与实时流播放，支持录像截图，支持YUV与RGB显示，支持音量调节，支持码流信息显示，支持进度条跳转等功能，稳定实用，提供源码下载

本播放器支持软硬解码，硬解码采用的DXVA2,ffmpeg解码后，通过重写QOpenGLWidget，可以让YUV转RGB在GPU进行处理，减少对CPU的
浅笑一斤·2023-08-16 17:49

定制高性能GPU粒子系统

【USparkle专栏】如果你深怀绝技，爱“搞点研究”，乐于分享也博采众长，我们期待你的加入，让智慧的火花碰撞交织，让知识的传递生生不息！一、技术设计背景Unity引擎自带的粒子系统一直是CPU端计算的，这里是指粒子系统以下三大步骤都是在CPU计算。粒子系统的主要3个开销大的步骤：每个发射器每帧创建新粒子实例每个粒子实例每帧更新粒子位置、颜色等状态每个发射器的绘制提交与发射器之间渲染排序后来硬件的
·2023-08-16 17:24

Ubuntu查看CPU、GPU、内存使用情况

目录1、查看CPU和内存使用情况2、查看GPU使用情况1、查看CPU和内存使用情况使用htop工具。
Ma Sizhou·2023-08-16 16:22

Tried to allocate 12.00 MiB (GPU 0; 1.96 GiB total ...

这是一个CUDA内存错误，代表GPU内存不足，无法分配12.00MiB的内存。您可以尝试设置max_split_size_mb以避免内存碎片，以获得更多的内存。
滚菩提哦呢·2023-08-16 16:50

Ubuntu下跑Aplaca报错：torch.cuda.0utofMemoryError: CUDA out of memory.解决办法（查看CUDA占用情况&清除GPU缓存）

缓存不够！！！！并非内存容量不够错误提示：torch.cuda.0utofMemoryError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate2.00MiB(PU0;23.69GiBtotalcapacity;237BiBalreadyallocated;18.38MiBfre;2.50GiBreservedintotalbyPyTorch)Ifreservedmemoryis>
李卓璐·2023-08-16 16:38

Ubuntu16.04搭建ncnn

最近被安排研究ncnn的效果，ncnn不能支持gpu加速。
我心若氺·2023-08-16 16:44

基于后端MybatisPlus分页的vue前端页面代码实现

目录后端相关代码前端相关代码效果后端相关代码Controller层@PostMappingpublicAjaxResultselectProduct(@RequestParam(defaultValue
蜗牛变涡流·2023-08-16 15:58

显卡服务器适用于哪些场景

显卡（GPU）服务器，简单来说，GPU服务器是基于GPU的应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种场景的快速、稳定、弹性的计算服务。那么壹基比小鑫告诉你显卡服务器主要的用途有哪一些。
2301_78491269·2023-08-16 14:21

colab使用教程(小白入门）

首先要有一个自己的账号：https://drive.google.com/drive/my-drive上传数据集创建一个文件夹放自己的数据集（不创建也可以）创建ipython文件在“修改–>笔记本设置–>GPU
一个小猴子｀·2023-08-16 12:33

如何解决Column has Z dimension but geometry does not

--修改列，去掉ZALTERTABLEguidao_stationALTERCOLUMNgeomTYPEgeometry('POINT')USINGpublic.st_force2d(geom);
~时光易逝~·2023-08-16 12:50

集显安装pytorch教程，cuda和cudann环境配置torch-GPU版本看这一篇就够了

集显看最下面首先GPU安装教程1.安装Anaconda（这个是可以安装环境和前置的软件)，这个网址是清华源下载，可以去官网下载Indexof/anaconda/archive/|清华大学开源软件镜像站|
weixin_55008315·2023-08-16 10:30

恒源云(GPUSHARE)_超越预训练 NLP 的模型来喽

文章来源|恒源云社区原文地址|从零训练一个超越预训练的NLP模型原文作者|Mathor欢迎欢迎，热烈欢迎社区大佬回归啦～我又可以愉快的搬运文章了！都让开，我要开始搬运啦。正文开始：\本文基于Arxiv上的一篇论文NLPFromScratchWithoutLarge-ScalePretraining:ASimpleandEfficientFramework，清华的几位研究者提出一种任务驱动的语言模型
·2023-08-16 10:20

Ubuntu下GPU版TensorFlow安装

参考：Ubuntu安装Tensorflow（GPU版)这篇非常好Ubuntu16.04，python2.7装CUDA8.0，CuDNN6.0，TensorFlow1.4.01装显卡驱动NVIDIA官网选择对应版本之前装过不写了
aaa小菜鸡·2023-08-16 10:14

【引路帖】【使用GPU】使用os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]指定GPU无法生效解决方案

问题：os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]无法生效参考链接：详解tip：当只使用一块GPU的时候，不管你设置的是服务器上的几号GPU，在代码运行中，都是当做GPU0当使用多块
一苇以航_aw·2023-08-16 08:24

深度学习中，什么是batch-size？如何设置？

这可以充分利用高性能计算资源（如GPU）的并行计算能力。然而，过大的batch-s
请让我按时毕业·2023-08-16 07:01

CUDA、cuDNN以及Pytorch介绍

NVIDIA是一家全球领先的计算机技术公司，专注于图形处理器（GPU）和人工智能（AI）计算。公司成立于1993年，总部位于美国加利福尼亚州的圣塔克拉拉。
心无旁骛~·2023-08-16 05:28

kibana 创建es索引步骤

indexPUTtest_user{"settings":{"index":{"number_of_shards":"3","number_of_replicas":"0"}}}2.定义mapperingPUTtest_user
老鼠扛刀满街找猫@·2023-08-16 04:15

GpuImage 在Android 上的应用以及各种效果参照表

Step1:GpuImage集成implementation'jp.co.cyberagent.android:gpuimage:2.0.4'Step2:布局中使用在布局中加上GPUImageView,
嘉伦哥·2023-08-16 02:18

Unity Shader技术入门（2）

一、着色器的分类Unity中的着色器可以分为三大类1.固定管线着色器(FixedPipelineShader)->为了兼容老一代GPU而设计的最早的图形学版本和最早的游戏都是基于这个着色器来编写的。
喜欢海苔Girl·2023-08-16 01:26

人工智能（一）基本概念

为什么人工智能计算会用到GPU？机器学习什么是机器学习？
魔法自动机·2023-08-16 01:39

安装paddleSeq2.7.0版本模块-笔记

安装paddleSeq2.7.0版本模块-笔记先安装conda和python版本本机安装的conda22.9.0python2.9.12paddle2.4.2paddlepaddle-gpu==2.4.2cuda10.2
hsg77·2023-08-15 23:15

部署模型并与 TVM 集成

本篇文章译自英文文档DeployModelsandIntegrateTVMtvm0.14.dev0documentation更多TVM中文文档可访问→ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU
·2023-08-15 22:49

使用 C++ API 部署 TVM 模块

更多TVM中文文档可访问→ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。
·2023-08-15 22:42

react函数组件使用React.memo避免重复渲染

React官方文档给出的介绍:ClasscomponentscanbailoutfromrenderingwhentheirinputpropsarethesameusingPureCompone
·2023-08-15 20:30

[NLP]LLM 训练时GPU显存耗用量估计

以LLM中最常见的Adam+fp16混合精度训练为例，分析其显存占用有以下四个部分：GPT-2含有1.5B个参数，如果用fp16格式，只需要1.5G*2Byte=3GB显存,但是模型状态实际上需要耗费1.5B*16=24GB.比如说有一个模型参数量是1M，在一般的深度学习框架中(比如说PyTorch)，一般是32位存储。32位存储的意思就是1个参数用32个bit来存储。那么这个拥有1M参数量的模型
奇思闻影的舒克与贝克·2023-08-15 20:19

Win10下用Anaconda安装TensorFlow-gpu版本

直接这样condainstall-cconda-forgecudatoolkit=11.2.0cudnn=8.1.0condainstalltensorflow-gpu==2.10（最好改一下conda
crownyouyou·2023-08-15 19:33

win10下使用conda安装tensorflow的gpu版本

#tensorflow对conda支持并不友好#tensorflow==2.10.1是支持windowsgpu的最后一个版本pipinstall--upgradetensorflow==2.10.1#搞定
泥鳅812·2023-08-15 19:33

win10上tensorflow-gpu2.0安装完全指南

现在学习研究中深度学习基本上是标配了，而tensorflow作为常用的深度学习框架之一，且其2.0版本也改静态图为动态图，相当于对pytorch的优势的一次狙击，加之一直以来，尽管在tensorflow2.0版本发布前，其经常被用于作为Pytorch的一个反面教材，但是它的用户量一直以来都要远高于pytorch，而今2.0正式版也已经发布，其能否取代新晋网红pytorch的位置还不好说，但是这并不
_吟游诗人·2023-08-15 19:02

win10 安装 GPU版TensorFlow

WIN10安装CUDA9+CUDNN+TENSORFLOW1.9.0安装环境：笔记本电脑win10专业版操作系统+1050显卡1、安装CUDA9地址：https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive安装时会先选择解压位置作为临时存放，可以自己定义。安装过程中可能会弹出以下警告：这个是由于安装的显卡驱动版本高于CUDA9所自带的驱动版本号，点
m0_67393295·2023-08-15 19:32

Win10安装GPU支持的最新版本的tensorflow

我在安装好cuda和cudnn后，使用pipinstalltensorflow安装的tensorflow都提示不能找到GPU，为此怀疑默认暗转的tensorflow是不带GPU支持的。
羞羞的铁脚·2023-08-15 19:31

如何基于 ACK Serverless 快速部署 AI 推理服务

作者：元毅随着AI浪潮的到来，各种AI应用层出不穷，众所周知AI应用对GPU资源强烈依赖，但GPU很昂贵，如何降低GPU资源使用成本成为用户首要问题。
·2023-08-15 19:49

Morphling：云原生部署 AI ， 如何把降本做到极致？

旨在为大规模工业部署机器学习模型推理（modelinference）服务，提供自动化的部署配置调优、测试和推荐，在GPU虚拟化与复用技术日趋发展成熟的大环境下，
·2023-08-15 19:41

Apache Doris 入门教程26：资源管理

为了节省Doris集群内的计算、存储资源，Doris需要引入一些其他外部资源来完成相关的工作，如Spark/GPU用于查询，HDFS/S3用于外部存储，Spark/MapReduce用于ETL,通过ODBC
sunjian286·2023-08-15 19:13

绘本讲师训练营【9期英文】17/21《A good day for sharing》

09103-杨鸣鹤图片发自AppPaulinaRabbit’sbasketwasfilledwithspinach,apples,chestnuts,andabigpumpkin.Assheheadedhome
NicoleYang_3c1e·2023-08-15 19:07

TensorFlow入门教程1-安装TensorFlow

2、电脑配置首先说一下我的电脑配置：操作系统：Ubuntu20.43、安装python3.x（略）4、安装CUDA因为我用的是GPU版的TensorFlow，如果你没有GPU或者你比较任性，老
贰爷·2023-08-15 16:51
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