cpu+gpu

【学习笔记】：Ubuntu 22 使用模型量化工具llama.cpp部署大模型 CPU+GPU

学习笔记：Ubuntu22使用模型量化工具llama.cpp部署大模型CPU+GPU前言1下载并编译llama.cpp1.1git下载llama.cpp仓库源码1.2编译源码（make）1.2.1选择一
淮序_·2024-08-30 02:00

【cuda编程】CUDA的运行方式以及grid、block结构关系

1.1程序基本运行顺序1.2grid与block1.3dim类型定义2.CUDA的第一个程序3.CUDA线程的组织结构——grid与block关系1.CUDA基础知识1.1程序基本运行顺序一般来说，一个cpu
非晚非晚·2024-01-28 05:49

北京交通大学高性能作业——多类积分函数华为鲲鹏 CPU 与 CPU + GPU 对比

多类积分函数华为鲲鹏CPU与CPU+GPU对比1.descriptionoftheproblemyouhavechosen2.descriptionoftheHUAWEIplatformyouuse(includingbothsoftwareandhardware
Apylee 后继·2024-01-07 12:56

2021-06-11 java视频转码

CPU转码的效果最好第二种是依靠CPU+GPU两者协同工作。主要依靠GPU速度很快。效果相对CPU要差些。javehttp://www.sauronsoftwa
pig_e41b·2023-12-21 13:14

CPU+GPU多样化算力，ZStack Cloud助力游戏精酿核心业务上云

游戏精酿通过ZStackCloud云平台提供高性能、高可用的云主机、云存储和云网络；前期通过超融合架构快速构建云基础设施，来支持Jira、Redis等关键业务；并实现对原有私有云平台业务的替代，按需将原有私有云业务滚动迁移到ZStackCloud云平台上，算力集群涵盖了高可靠通用性能、高可靠高性能、低可靠高性能和GPU算力。未来，ZStackCloud也可灵活地满足业务变化的需求，包括加入新的集群
ZStack云计算·2023-11-28 07:32

Ubuntu20.04安装cuDNN8.0

在博客Tensorflow+PyTorch安装（CPU+GPU版本）中找到相应的版本匹配，确定好自己的电脑应该安装什么版本，再开始下载。
Netceor·2023-11-07 15:32

CPU+GPU掌舵AI大算力时代，中国企业能否从巨头碗中分一杯羹？

AI大算力时代，计算平台CPU+GPU双轮驱动逐步成为主流趋势，并引发数据中心转型甚至重塑。基于此大背景，英伟达、AMD等一众国际科技巨头纷纷发力。
趣说科技·2023-10-28 04:13

『ARM』和『x86』处理器架构解析指南

但是如果继续问大家是否了解ARM和X86架构，他们的区别又是什么，相信可能部分人就会哑口无言了目前随着深度学习、高性能计算、NLP、AIGC、GLM、AGI的技术迭代，助力大模型快速发展，对于多元算力结合（CPU
ReturnTmp·2023-10-22 13:04

和鲸ModelWhale与中科可控X系列异构加速服务器完成适配认证，搭载海光芯片，构筑AI算力底座

而随着传统计算方式无法满足新时代激增的算力需求，计算场景的多元化和计算应用的复杂化推动了CPU+GPU异构平台的加速组建。
ModelWhale·2023-10-20 08:47

打破西方PC技术垄断地位，华为将超越联想首先发布纯国产PC机

根据最新消息得知，下个月华为将会正式发布上市公司第一款纯国产台式机，CPU+GPU全部属于自主研发，连操作系统都是使用国产的麒麟银河系统。这也是国内第一次打破西方整体机技术发展的壁垒。
娱阅人生·2023-10-17 17:30

CPU+GPU掌舵AI大算力时代，中国企业能否从巨头碗中分一杯羹？

AI大算力时代，计算平台CPU+GPU双轮驱动逐步成为主流趋势，并引发数据中心转型甚至重塑。基于此大背景，英伟达、AMD等一众国际科技巨头纷纷发力。
科技互联.·2023-10-17 01:58

英伟达 H100 vs. 苹果M2，大模型训练，哪款性价比更高？

ULTRAMAN；RTX4090、A800;A100；H100；LLAMA、LM、AIGC、CHATGLM、LLVM、LLM、LLMs、GLM、NLP、ChatGPT、AGI、HPC、GPU、CPU、CPU
高性能服务器·2023-09-18 12:01

如何在SAM时代下打造高效的高性能计算大模型训练平台

LLaMA、Transformer、OpenAI、GQA、RMSNorm、SFT、RTX4090、A6000、AIGC、CHATGLM、LLVM、LLMs、GLM、NLP、AGI、HPC、GPU、CPU、CPU
高性能服务器·2023-09-18 12:01

如何在SAM时代下打造高效的高性能计算大模型训练平台

LLaMA、Transformer、OpenAI、GQA、RMSNorm、SFT、RTX4090、A6000、AIGC、CHATGLM、LLVM、LLMs、GLM、NLP、AGI、HPC、GPU、CPU、CPU
·2023-09-10 01:45

tensorflow1 tensorflow 2 安装配置（cpu+gpu）新版gpu2.12

tensorflow1和2的安装部署windows和linux用法一致本文使用的conda的方式，这样可以方便用多个不同的版本链接：tensorflow官网一、基本配置1.需要安装conda如果没有安装，按照我的这个教程（windows和linux都有）：链接:anaconda安装2.gpu版本需要cuda注意：请先看需要的cuda版本如果没有安装，按照我的这个教程链接:cuda安装（linux）
ziqibit·2023-06-08 19:10

再谈异构计算CPU+GPU

异构计算的英文名称是Heterogeneouscomputing，主要是指使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式。常见的计算单元类别包括CPU、GPU等协处理器、DSP、ASIC、FPGA等。我们常说的并行计算正是异构计算中的重要组成部分异构计算近年来得到更多关注，主要是因为通过提升CPU时钟频率和内核数量而提高计算能力的传统方式遇到了散热和能耗瓶颈。而与此同时，GPU等专用计算
cnstartech·2023-04-15 20:23

GPU学习笔记

CPU+GPU优势互补，CPU负责处理逻辑复杂的的串行程序，GPU重点处理数据密集型的并行计算程序。目前CP
Kimho-emo·2023-04-09 15:27

CUDA编程学习笔记

CPU与GPUGPU可以看作是CPU的协助处理器，使用GPU实际指的是基于CPU+GPU的异构计算架构。通过PCle总线连接，CPU端成为Host端，GPU端称为Device端。
Mr_Stark的小提莫·2023-04-07 23:21

常识 | GPU相关

当下的架构通常是CPU+GPU，CPU进行I/O和控制，GPU主要进行基础运算。
tuuzkiii_Tuu·2023-04-04 04:59

cuda、python版本对应关系

PathCompilerCUDA/cuDNNSIMDNotes2.3.0\py38\CPU+GPU\cuda110cudnn8sse2VS201916.611.0.2_451.48/8.0.2.39x86
fanqiliang630·2023-04-03 23:41

如何理解GPU中的SIMT（单指令流多线程模型）

当下的架构通常是CPU+GPU的，CPU在未来一段时间不会完全被GPU所取代，因为我们需要用CPU来进行I/O，而GPU主要来进行基础运算。
Jusbean·2023-03-31 18:50

2019如何买一部心仪的安卓机

先说一下选手机主要看哪些方面：CPU+GPU，运存，内存，相机，续航，外观。
笑破天·2023-03-11 09:10

2018-04-02 第一周

环境配置和基本使用python3.6下tensorflow安装TensorFlow即可以支持CPU，也可以支持CPU+GPU。前者的环境需求简单，后者需要额外的支持。
朝着他们笑·2023-02-03 08:32

Tensorboard启动和使用

一、安装tensorboard关于tensorflow、pytorch、tensorvision等等一系列的版本要求，见博客Tensorflow+PyTorch安装（CPU+GPU版本）这里就按我自己的需求安装
Netceor·2023-01-26 14:21

[转帖]双剑合璧：CPU+GPU异构计算完全解析

引用自：http://tech.sina.com.cn/mobile/n/2011-06-20/18371792199.shtml这篇文章写的深入浅出，把异构计算的思想和行业趋势描述的非常清楚，难得一见的好文章。按捺不住转一下。^_^相对于串行计算，并行计算可以划分成时间并行和空间并行。时间并行即流水线技术，空间并行使用多个处理器执行并发计算，当前研究的主要是空间的并行问题。以程序和算法设计人员的
dengxia6252·2023-01-21 10:58

双剑合璧：CPU+GPU异构计算完全解析

转自http://www.beareyes.com.cn/2/lib/201106/20/20110620416_0.htm并行计算：让处理的速度变得更快相对于串行计算，并行计算可以划分成时间并行和空间并行。时间并行即流水线技术，空间并行使用多个处理器执行并发计算，当前研究的主要是空间的并行问题。以程序和算法设计人员的角度看，并行计算又可分为数据并行和任务并行。数据并行把大的任务化解成若干个相同的
napu_sh·2023-01-21 10:27

VS2019 C++调用pytorch Faster-RCNN全过程(Libtorch+opencv)

先生成建议框，再通过调整建议框得到预测框（精度更高）此前我们已经通过Darknet成功实现了在C++中调用one-stage的网络模型YOLO-V3(☞vs2019使用Darknet调用YOLOV3模型并测试（CPU
8倍·2023-01-15 15:03

swin transformer obect detection复现(CPU+GPU)

代码下载+权重下载（我是在主目录下新建了checkpoints文件下，然后把权重放进去的）condacreate–nstpython=3.8sourceactivatestpipinstalltorch==1.7.1torchvision==0.8.2torchaudio==0.7.2pythonsetup.pyinstallpipinstallopenmimmiminstallmmcv-full
Barry_Qu·2022-12-25 08:54

VS2019使用C++调用并部署pytorch VGG模型全过程(libtorch+opencv)(cpu+gpu)

环境配置vs2019+libtorch1.9.0+opencv3.4.2+cuda11.0+cudnn8.0（实测可用，不踩坑）须知Libtorch版本需与pytorch版本兼容（最好一致），系统下载与pytorch版本相同的CUDA和Cudnn,否则导入模型将出错。若想使程序在GPU上运行，需下载GPU版libtorch,其也支持cpu运行。文中给出图片或许版本与标题不一致，不影响实际操作，作者
8倍·2022-12-10 22:04

WIN10平台深度学习环境安装(Tensorflow CPU+GPU)

写在前面：深度学习算法了解学习或者轻微使用，安装TensorflowCPU版本即可。学术研究，项目开发使用GPU能够获得更高的算力。Anaconda3集成了Python环境，无需安装其他Python语言环境。1TensorflowCPU版本安装（v1.13.1）1.1安装介质：（1）Anaconda3-2020.02-Windows-x86_64.exe（2）Tensorflow1.13.1下载地
WillKotonoha·2022-12-05 11:50

win11下pycharm 和anaconda配置pytorch（CPU+GPU）

我的电脑：win11+RTX30601、配置CPU版的pytorch直接去torch官网，选择CPU即可直接在终端运行这句代码，即可配置完成。condainstallpytorchtorchvisiontorchaudiocpuonly-cpytorch我的pycharm解释器是anaconda的，所以直接是装在了这个环境下。2、配置GPU版的torch先看自己电脑支持的cuda版本，我的是11.
赫瑟尔·2022-12-03 11:00

零基础入门Jetson Nano——MediaPipe双版本（CPU+GPU）的安装与使用

文章目录前言一、准备工作二、CPU版本三、GPU版本四、编译好的.whl文件（CPU和GPU）以及bazel压缩包总结前言MediaPipe是一款由GoogleResearch开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架，可以直接调用其API完成目标检测、人脸检测以及关键点检测等。本文将详细介绍MediaPipe在嵌入式平台JestonNano上的安装与使用。由于GPU版需要更改许多文件，打开文件，“C
哒哒️·2022-11-29 08:49

CUDA 编程基础

并行计算框架2.CUDA编程模型3CUDA程序1.GPU与CPU并行计算框架GPU并不是一个独立运行的计算平台，而需要与CPU协同工作，可以看成是CPU的协处理器，因此当我们在说GPU并行计算时，其实是指的基于CPU
惊鸿落-Capricorn·2022-11-22 16:48

win10中通过anaconda配置tensorflow1.14.0(CPU+GPU)环境

安装前先配置清华镜像，参考:https://blog.csdn.net/watermelon1123/article/details/88122020安装anaconda(网上教程很多)在anacondaprompt中创建tensorflow虚拟环境:condacreate-ntensorflowpython=3.7注：安装python3.7是因为它与tensorflow1.14.0相匹配激活环境
weixin_43409053·2022-11-19 22:42

拯救CPU

很多人认为，硬件的下一个进步是将神经网络加速器添加到CPU+GPU集群中。然而，这可能会扼杀SoC的性能......自从CPU问世以来，AI是计算方式的一次根本性转变，越来越多的
AI科技大本营·2022-11-07 15:59

2022-01-18 Caffe+Window11+Visual Studio 2015+Python3.5 CPU+GPU 配置详细教程

2022-01-18Caffe+Window11+VisualStudio2015+Python3.5CPU+GPU配置教程文章目录前言1、开篇背景一、资源准备二、配置过程-雷区1.CPU模式2.GPU模式总结前言1、开篇背景文章作者，一个热衷于C++的业余程序员，心心念念大半年，想搞一台性能基本满足干活打游戏的本本，从年头盼到年底，终于在年底某东的年货节上看到某款所谓的爆款游戏本大降价，R7-5
奔跑の鞋子·2022-05-28 07:16

CUDA 编程入门

因此当我们在说GPU并行计算时，其实指的是基于CPU+GPU的异构计算架构。
A-Egoist·2021-11-20 19:31

3-1.离屏渲染

部分是运行在CPU上的，Application处理好数据后，提交到RenderServer，然后CoreAnimation在会将具体操作转换成GPU的Drawcalls（OpenGL/Metal）；也就是CPU
Pufus·2020-09-28 13:35

从打游戏的显卡，到科学先锋，一篇文章读懂异构计算

其中应用最广泛的就是使用CPU+GPU的组合了，这个组合如今被用来征服癌症，探索核清洁能源，甚至连最新一代的超级计算机都由这个组合搭
weixin_34062329·2020-09-14 03:01

cuda 介绍实例

我们为什么采用CPU+GPU架构,总的来说可以获取以下的好处：1）速度快，采用GPU可以获得CPU的数十倍数百倍的性能，可以实时处理高清图像；2）成本低，在普通PC机器上插上一块1000多元的GeforceGPU
langya_zz·2020-09-12 18:37

世界最快超级计算机 探秘天河一号

从此GPU作为超级计算机中重要的性能部件彰显着不可替代的作用，CPU+GPU的异构超算能带来比同样规模的纯CPU提供数以倍计的浮点科
cs199503·2020-09-12 18:32

计算新趋势 了解GPU计算和Tesla工作站

如今在高性能计算领域混合计算成为新的关键词，位于世界先列的超级计算机有很多都采用了CPU+GPU的混合计算模式，如我国的“天河一号”，GPU计算在其中起到了重要的作用。那么，什么是GPU计算？
cs199503·2020-08-25 00:33

双剑合璧：CPU+GPU异构计算完全解析

引用自：http://tech.sina.com.cn/mobile/n/2011-06-20/18371792199.shtml这篇文章写的深入浅出，把异构计算的思想和行业趋势描述的非常清楚，难得一见的好文章。按捺不住转一下。^_^相对于串行计算，并行计算可以划分成时间并行和空间并行。时间并行即流水线技术，空间并行使用多个处理器执行并发计算，当前研究的主要是空间的并行问题。以程序和算法设计人员的
Augusdi·2020-08-25 00:32

MediaCoder CUDA H.264 编码器测试报告

MediaCoderCUDAH.264编码器测试报告异构运算是指系统内不同的运算部件负责各自擅长的计算，从而达到最佳的运算效率，这是一个非常广泛并由来已久的概念，而在最近几年，被讨论的最多异构运算话题就是CPU
fangbaolei2088·2020-08-22 09:18

基于CPU+GPU的H.264编码器并行编码设计

http://www.doc88.com/p-2019812781059.html【关键词】：H.264编码CUDA并行编码并行优化【学位授予单位】：南京理工大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2012【分类号】：TN762【目录】：摘要3-4Abstract4-5目录5-71绪论7-111.1引言71.2视频编码标准及其发展7-91.2.1视频编码原理7-81.2.2视频编码标准的发展81.
老雷blog·2020-08-22 09:23

酷睿i3、i5、i7 一代 二代 区别对比

Corei3最大的特点是整合GPU（图形处理器），也就是说Corei3将由CPU+GPU两个核心封装而成。由于整合的GPU性
silentpebble·2020-08-18 22:36

超级全能CPU+GPU异构超算平台

异构计算主要是指使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式。常见的计算单元类别包括CPU、GPU等协处理器、DSP、ASIC、FPGA等。异构计算是一种并行和分布式计算，它或是用能同时支持simd方式和mimd方式的单个独立计算机，或是用由高速网络互连的一组独立计算机来完成计算任务。具体来说，异构计算是在运算中既使用处理器，又使用GPU或众核芯片等加速器。图灵超算工作站GX620M就
wdf8088·2020-08-16 08:54

Win7下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本)

Win7下Anaconda、tensorflow、pycharm的安装(cpu版本)一.Anaconda、tensotflow的下载及安装见以下链接：Windows下安装tensorflow（CPU+GPU
weixin_43960255·2020-08-06 13:23

CPU+GPU异构式并行加速环境的搭建

CPU+GPU异构式并行加速环境的搭建前言基本思路环境搭建OpenMP环境搭建CUDA环境搭建联系方式前言此文章假设阅读对象有C++语言基础但在并行领域未曾入门，介绍了如何搭建CPU+GPU异构式并行加速环境
八岸·2020-08-04 21:43

基于CPU+GPU的异构计算

GPUGPU是为了视频游戏而产生的（至今其主要驱动力还是不断增长的视频游戏市场），在三维游戏中常常出现的一类操作是对海量数据进行相同的操作，如：对每一个顶点进行同样的坐标变换，对每一个顶点按照同样的光照模型计算颜色值。GPU的众核架构非常适合把同样的指令流并行发送到众核上，采用不同的输入数据执行CUDACUDA和C程序并无区别，只是多了一些以“CUDA”开头的库函数。使用CUDA的好处就是透明。根
Hanson.·2020-08-04 15:27
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