NVIDIA硬编码

英伟达（NVIDIA）B200架构解读

H100芯片是一款高性能AI芯片，其中的TransformerEngine是专门用于加速Transformer模型计算的核心部件。Transformer模型是一种自然语言处理（NLP）模型，广泛应用于机器翻译、文本生成等任务。TransformerEngine的电路设计原理主要包括以下几个方面：

weixin_41205263·2024-09-14 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

#LLM入门|Prompt#2.3_对查询任务进行分类|意图分析_Classification

这可以通过定义固定类别和硬编码与处理特定类别任务相关的指令来实现。例如，在构建客户服务助手时，对查询类型进行分类并根据分类确定要使用的指令可能非常关键。

向日葵花籽儿·2024-09-14 12:16

物联网之ESP32配网方式、蓝牙、WiFi

SmartConfig(智能配网)AP模式(AccessPoint模式)蓝牙配网WebServer模式WPS配网(Wi-FiProtectedSetup)Provisioning(配网服务)静态配置(硬编码

智码帮MJ682517·2024-09-14 05:00

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

【原型模式】

不调用构造函数关键点：不通过new关键字，而是通过方法去创建对象原型模式的使用场景类初始化消耗资源较多new产生的一个对象需要非常繁琐的过程（数据准备、访问权限等）构造函数比较复杂循环体中生产大量对象通过硬编码复制对象编写比较麻烦

すあ·2024-09-12 20:32

黄仁勋最新演讲全文：我忍受的一切挫折、痛苦和磨难淬炼了超能力｜钛媒体AGI | 最新快讯...

黄仁勋畅谈了英伟达（NVIDIA）自1993

深夜冒泡·2024-09-12 14:21

黄仁勋的思维世界：Nvidia的AI和游戏之王

在这个行业中，黄仁勋是一位举足轻重的人物，也是Nvidia的联合创始人之一。他因在创新方面的强大而富有远见的领导力而受到认可。

AI小夏·2024-09-12 10:01

缩小模拟与现实之间的差距：使用 NVIDIA Isaac Lab 训练 Spot 四足动物运动

目录在IsaacLab中训练四足动物的运动能力目标观察和行动空间域随机化网络架构和RL算法细节先决条件用法训练策略执行训练好的策略结果使用JetsonOrin在Spot上部署经过训练的RL策略先决条件JetsonOrin上的硬件和网络设置Jetson上的软件设置运行策略开始开发您的自定义应用程序由于涉及复杂的动力学，为四足动物开发有效的运动策略对机器人技术提出了重大挑战。训练四足动物在现实世界中上

AI人工智能集结号·2024-09-12 06:05

spring boot 之自动装配

然后把所有需要用到的扫包，注入bean，以及配置，全都一股脑的塞进xml中，虽然出发点很好，不用在java代码中硬编码了，但是xml的可读性并不是很好，那阵子，真是痛苦的要命。

luckyHarry4·2024-09-12 03:31

Ubuntu 开机出现 recovering journal 无法进入图形界面解决流程(不通用，自用)

/X11/xorg.confcp/etc/X11/xorg.conf.failsafe/etc/X11/xorg.confsudoservicelightdmstopsudoapt-getremovenvidia

Artintel·2024-09-12 00:20

华为云端畅玩《黑神话：悟空》

显卡：NVIDIAGeForceGTX10606GB/AMDRadeonRX5808GB。DirectX版本：11。存储空间：需要130GB可用空间，推荐使用固态硬盘（SSD）

单车~·2024-09-11 00:31

【Python笔记】向量：@classmethod与 @staticmethod。零基础

因此可以访问、修改类的属性，类的方法，实例化对象等，避免硬编码；而staticmethod不行，classmethod可以判断出自己是通过基类被调用，还是通过某个子类被

万物皆可.C·2024-09-10 20:04

CentOS 7 上安装 NVIDIA Docker

在CentOS7上安装NVIDIADocker需要几个步骤。以下是安装NVIDIADocker的基本步骤：安装NVIDIA驱动：确保您的系统已经安装了NVIDIA驱动。如果没有，请先安装驱动。

ManchiBB·2024-09-10 19:28

windows11 wsl2 ubuntu20.04安装vision mamba并进行测试

visionmamba安装流程使用cifar-100测试安装成功安装流程visionmamba安装了半天才跑通，记录一下流程在wsl上安装cudawgethttps://developer.download.nvidia.cn

一剑斩蛟龙·2024-09-10 16:59

DDT数据驱动测试

通过使用数据驱动测试的方法，可以在需要验证多组数据测试场景中，使用外部数据源实现对输入输出与期望值的参数化，避免在测试中使用硬编码的数据，也就是测试数据和用例脚本代码分离。

爱学习的执念·2024-09-10 13:12

深度学习部署：Triton（Triton inference server）【旧称：TensorRT serving，专门针对TensorRT设计的服务器框架，后来变为Triton，支持其他推理后端】

triton作为一个NVIDIA开源的商用级别的服务框架，个人认为很好用而且很稳定，API接口的变化也不大，我从2020年的20.06切换到2022年的22.06，两个大版本切换，一些涉及到代码的工程变动很少

u013250861·2024-09-10 03:09

OSError: libnccl.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory

gpu版本，安装没问题，但是import就有问题，报错OSError:libnccl.so.2:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory，是缺少nvidia

王小葱鸭·2024-09-09 17:16

活动｜华院计算宣晓华受邀出席“AI引领新工业革命”大会，探讨全球科技的最新趋势

大会邀请了NVIDIA全球副总裁、亚太区企业营销负责人刘念宁，元禾厚望资本创始合伙人潘海东，芯原微电子董事长兼总裁戴伟民及华院计算技术（上海）股份有限公司（以下简称“华院计算”）创始人、董事长宣晓华分别就各自领域的最新动态与未来趋势展开精彩分享

华院计算·2024-09-09 15:35

电脑驱动分类

示例：NVIDIA、AMD显示驱动程序。打印机驱动程序：允许操作系统与打印机通信，控制打印任务。示例：HP、Canon打印机驱动程序。声卡驱动程序：管理音频输入和输出，与声卡硬件交互。示例：Rea

黄卷青灯77·2024-09-08 23:12

合约跟单（对接火币/币安/OK/欧易OKEX交易所）系统开发

以下是合约跟单系统开发NvidiaSONiC测开面经已octimeline一面3.111.英文自我介绍2.英文介绍项目3.ARP协议已知目的ip获数马笔试全a没面正常嘛看群里都在面试了，焦虑[牛泪]在boss

2301_78234743·2024-09-08 14:44

java记录操作日志（对象修改细节）

背景由于业务涉及收入敏感信息，需记录数据变更前的内容和变更后的内容，但是不能为完成任务而硬编码，要适用于不同bean。

qq_47614329·2024-09-07 23:58

机器人仿真常用软件简介

目录1ros-gazebo2agxunity3matlab-robotstudio-simscape4rviz+box2d,2d仿真方案5nvidia-issac-sim/gym6mujaco7pybullet

三十度角阳光的问候·2024-09-06 20:04

apex安装，解决ModuleNotFoundError: No module named ‘packaging‘ error: subprocess-exited-with-error

在anaconda上安装apex：安装步骤：gitclonehttps://github.com/NVIDIA/apexcdapexpipinstall-v--no-cache-dir--global-option

pingtaner1105·2024-09-06 20:00

【FFMPEG】Install FFmpeg CUDA gltransition in Ubuntu

所有都是在docker环境安装cuda11.7的**ffmpeg4.2.2nv-codec-headers-9.1.23.3**手动下载安装吧https://github.com/aperim/docker-nvidia-cuda-ffmpeg

RockWang.·2024-09-06 14:48

常见大模型框架

生成对抗网络（GAN）类似框架StyleGAN（及其变体StyleGAN2和StyleGAN3）：开发者：NVIDIA特点：能够生成极高质量的图像，广泛应用于人脸生成、艺术创作等领域。

AI小夜·2024-09-06 14:43

环境安装-1：Python3.8+CUDA11.6.1+cuDNN8.6+Tensorflow-gpu2.6.1

一、知识储备1.CUDACUDA是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。

w坐看云起时·2024-09-06 10:50

ffmpeg+nvidia 编码错误

嵌入梦想·2024-09-06 01:24

Nvidia GPU benchmark压力测试工具

一、参考资料使用Pytorch测试cuda设备的性能（单卡或多卡并行）GPU：使用gpu-burn压测GPU二、GPU压力测试方法1.PyTorch方式使用torch.ones测试CUDA设备。importtorchimporttimedefcuda_benchmark(device_id,N=1000000):#指定要使用的显卡设备torch.cuda.set_device(device_id)

花花少年·2024-09-06 00:13

Linux 编译 qtav,QtAV 1.3.3 发布，跨平台音视频播放库

QtAV1.3.3发布-支持调用NVIDIA的cuvid库进行CUDA硬解。支持平台：windows,linux。(是linux上第一个支持cuda硬解的么？)。有些视频播放会抖动，目前原因还不清楚。

丶本心灬·2024-09-05 14:35

Ubuntu下安装CUDA和cuDNN

Ubuntu下安装CUDA和cuDNNCUDA1.查看显卡是否支持CUDA网址https://developer.nvidia.com/cuda-gpus。

_Mallow_·2024-09-05 08:26

【debug】dpkg: error processing archive...Invalid cross-device link

更新系统驱动后，sudoaptinstall时出现：Thefollowingpackageshaveunmetdependencies:nvidia-dkms-535:Depends:nvidia-firmware

李加号pluuuus·2024-09-05 08:26

NVIDIA NCCL 源码学习（八）- 数据通信链路transport的建立

上节以ringGraph为例介绍了机器间channel的连接过程，现在环里每个rank都知道了从哪个rank接收数据以及将数据发送给哪个rank，本节具体介绍下P2P和rdmaNET场景下数据通信链路的建立过程。上节说到nccl通过ncclTransportP2pSetup完成了数据通信链路的建立，还是以上节两机十六卡的环为例：第一台机器的环：graph->intra:GPU/0GPU/7GPU/

KIDGINBROOK·2024-09-04 22:57

支持nvidia显卡硬件加速的ffmpeg库编译

前提是安装了cuda#安装nvidia-codec-headergitclonehttps://github.com/FFmpeg/nv-codec-headers.gitcdnv-codec-headers

wjsiou123·2024-09-04 15:10

使用Dockerfile构建一个包含NVIDIA的PyTorch和Detectron2的镜像

查看Dockerfile以下是详细的解释：#使用更具体的标记来固定基础镜像版本，确保环境一致性FROMnvcr.io/nvidia/pytorch:23.01-py3#设置工作目录和环境变量WORKDIR

fydw_715·2024-09-04 06:11

windows的vscode配置cuda编码环境

windows的vscode配置cuda编码环境配置过程1下载vscode2安装NVIDIACUDAToolkit3配置环境变量4创建cuda项目5运行6bug6.1visualstudio的版本问题6.2

小马敲马·2024-09-04 03:21

`lambdaQuery()` 和 `lambda()`

它的主要作用是帮助我们通过Lambda表达式来构建查询条件，避免了硬编码字段名称带来的风

冰淇淋烤布蕾·2024-09-03 23:26

【Ubuntu20.04】配置深度学习环境

参考Ubuntu20.04配置深度学习环境（全网最细最全）NVIDIA显卡驱动安装安装CUDA通过终端nvidia-smi查看自己能安装的最高CUDA版本，在官方网址下载需要的版本。

糊涂懿·2024-09-03 13:20

深度学习(二)

CuDNN（CUDADeepNeuralNetworklibrary）是NVIDIA为加速深度学习计算而开发的高性能GPU加速库，专门优化了深度神经网络（DNN）的常见操作，如卷积、池化、归一化和激活函数等

小泽爱刷题·2024-09-03 06:10

设计模式-代理学习（篇一）

2.静态代理实现略（由于静态代理可维护性差，而且硬编码冗余代码多，一般不采用）动态代理动态代理需求静态代理需要创建代理类（实现业务接口）并实现业务接口所有方法，由代理类创建实例。

weixin_40923061·2024-09-02 14:38

HLS点播实现（H.264和AAC码流）

前言VideoToolbox硬编码H.264使用AudioToolbox编码AAC使用AudioToolbox播放AAC在前面我们介绍了从麦克风采集声音并用AudioToolbox编码成AAC码流和从摄像头采集图像并用

辉辉岁月·2024-09-02 11:14

nvidia cuda镜像说明

nvidia/cuda:11.1.1-cudnn8-runtime:这是一个运行时镜像，适用于在已安装CUDA11.1.1和cuDNN8的环境中运行深度学习应用程序。

九品神元师·2024-09-01 20:42

linux安装 cuda.run,Ubuntu18.04下安装CUDA和cudnn

安装前需要注意的问题：1需要安装对应的驱动，具体参考下图：安装过程可以参考：Ubuntu18.04安装nvidia显卡驱动2由于Cuda-9只支持gcc-6以下的版本，而Ubuntu18.04系统默认安装的

weixin_39535527·2024-09-01 20:11

【踩坑】ubuntu18.04下安装cuda11.03踩坑要点

然后在NVIDIA官网上下载了cuda_

北溟客·2024-09-01 20:41

使用docker从零构建python、cuda、pytorch等环境

一、docker和nvidia-docker安装本机先安装docker，然后安装nvidia-docker（在docker中使用gpu需要安装nvidia-docker，同时本机需要有nvidia显卡驱动

ken_asr·2024-09-01 11:14

SpringBoot 配置文件详解：properties 和 yml

基本语法3.2读取配置文件四、yml配置文件说明4.1yml基本语法4.2yml读取文件4.3yml使用进阶4.3.1配置对象4.3.2配置集合4.3.3配置Map一、配置文件的作用配置文件主要是为了解决硬编码带来的问题

棕豆兔＆·2024-08-31 09:25

【CUDA】在Windows10，GTX1050，cuda11.1上安装cuda环境

目录一、检查系统要求和准备工作二、安装NVIDIA驱动程序三、下载并安装CUDAToolkit11.1四、安装cuDNN五、验证cuDNN是否安装成功（可选）六、设置环境变量七、验证安装八、测试CUDA

丶2136·2024-08-31 04:22

【CUDA】在Windows11，GTX3060上安装cuda环境

目录一、检查系统要求和准备工作二、安装NVIDIA驱动程序三、下载并安装CUDAToolkit11.7四、安装cuDNN五、验证cuDNN是否安装成功（可选）六、设置环境变量七、验证安装八、测试CUDA

丶2136·2024-08-31 04:51

My Batis框架初级知识

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档目录一、Mybatis概述1、概念2、持久层3、JavaEE三层架构：4、框架二、JDBC缺点编辑1、硬编码2、SQL语句3、操作繁琐三、

Faye_xue·2024-08-30 21:05

做大模型千万别买苹果笔记本电脑

以下是一些主要原因：1.GPU不适合深度学习AppleSiliconGPU限制：Apple自家芯片（如M1和M2）的GPU架构与传统的NVIDIAGPU（通常是深度学习和大模型训练的首选）不同。

路人与大师·2024-08-30 16:06

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