cpu推理

openbmc

我们可以在不同架构的CPU，不同的linux操作系统上面进行编译，最后得到的镜像适用于各个架构的CPU。在对固件进行测试时，可以通过网线与BMC开发板连接，进行相应的测试。
csu_fky·2025-01-26 07:28

C51基础知识

计算机平台——C语言单片机平台——C51计算机平台的CPU主频，内存和硬盘相较于单片机平台都是巨大的量级，另一方面，计算机平台的有不同的操作系统，如Windows，Linux，macOS等，单片机一般是没有操作系统的
promising-w·2025-01-26 07:26

安装ubuntu心得（解决黑屏问题）

下载的时候要注意看cpu的架构，由于
WindWinsWing·2025-01-26 05:08

软件越跑越慢的原因分析

软件运行过程中逐渐变慢的现象，通常是因为系统资源（如CPU、内存、磁盘I/O等）逐渐被消耗或软件中存在性能瓶颈。
七灵微·2025-01-26 04:32

智能推理的革命：DeepSeek-R1 深度解析其算法与实现

然而，尽管现有的模型在许多任务上表现出色，它们在深度推理和逻辑思维方面仍有显著的提升空间。
步子哥·2025-01-26 04:26

《从传统到智能：大模型交换机的变革之路》

以下是关于它的详细介绍：特点高带宽和低延迟：大模型的训练和推理通常需要处理大量的数据，高带宽可以确保数据在各个计算节点之间快速传输，低延迟则能减少数据传输过程中可能出现的瓶颈，提高训练和推理的效率。
烁月_o9·2025-01-26 03:23

paddleseg推理预测文件解析predict.py

1预测命令格式predict.py脚本是专门用来可视化预测案例的，命令格式如下所示：pythonpredict.py\--configconfigs/quick_start/bisenet_optic_disc_512x512_1k.yml\--model_pathoutput/iter_1000/model.pdparams\--ima
weightOneMillion·2025-01-26 03:52

编译安装PaddleClas@openKylin（失败，安装好后报错缺scikit-learn）

编译安装前置需求：手工安装swig和faiss-cpupipinstallswigpipinstallfaiss-cpu小技巧，pip编译安装的时候，可以加上--jobs=64来多核编译。
skywalk8163·2025-01-26 03:48

对STM32芯片架构及固件库的理解

以日常生活中使用的电脑为例：(1)内核Cortex-M：相当于X86电脑的CPU；(2)总线矩阵：内核和外部设备进行交互的时候需要总线矩阵进行通信，这个总线矩阵就像是台式机上的南北桥，实现数
小欧不要怂·2025-01-26 03:18

小识Java死锁是否会造成CPU100%？

死锁或者大量的死锁不一定会直接导致CPU占用率达到100%。以下是详细分析：一、死锁对CPU的影响资源占用：死锁是指两个或多个线程（或进程）在相互等待对方释放资源，导致所有涉及的线程都无法继续执行。
天天向上杰·2025-01-26 02:12

简识JVM中并发垃圾回收器和多线程并行垃圾回收器的区别

以下是对这两种垃圾回收器的详细比较：一、多线程并行垃圾回收器定义与特点：多线程并行垃圾回收器（如ParallelGC）利用多核CPU的优势，通过多个垃圾收集线程同时工作来提高垃圾回收的效率。
天天向上杰·2025-01-26 02:42

性能测试的指标2

性能测试指标主要包括两大分类系统指标：系统指标主要包括系统的响应时间，tps，并发数等资源指标：对硬件资源的利用率，cpu，磁盘，内存等1.系统指标响应时间：从用户发送一个请求到用户接受到服务器返回到响应数据这段时间响应时间是由
吾爱乐享·2025-01-26 00:31

基于大语言模型构建本地个人AI助理

在构建本地专属的个人AI助理时，我们需要处理多个方面的技术需求，确保其在多模态数据处理、实时查询、灵活推理、知识图谱更新等方面具备高效性、实时性和可扩展性。
由数入道·2025-01-26 00:58

LiteOS 学习第二篇——基本介绍

任务可以使用或等待CPU、使用内存空间等系统资源，并独立于其它任务运行。HuaweiLiteOS的任务模块可以给用户提供多个任务，实现了任务之间的切换和通信，帮助用户管理业务程序流程。
未知电子·2025-01-26 00:27

nginx常用配置及调优

编译安装整合nginx连接php测试LNMP环境的PHP服务是否可以连接mysqlnginx配置ssl证书及http跳转https编译安装nginx后新添加模块隐藏nginx版本号和标识配置nginx运行用户和cpu
大白菜和MySQL·2025-01-25 23:18

Android FFmpeg 实现带滤镜的微信小视频录制功能

音视频录制编码流程本文采用的是软件编码（CPU）实现，所以针对高分辨率的预览帧时，就需要考虑CPU能不能吃得消，在骁龙8250上使用软件编码分辨率超过1080P的图像就会导致CPU比较吃力，这个时候帧率就跟不上了
攻城狮百里·2025-01-25 22:11

CPU中断机制

CPU的中断机制是操作系统和硬件之间通信的重要方式，用于处理外部事件和内部任务。中断可以分为硬中断（HardwareInterrupts）和软中断（SoftwareInterrupts）。
万物琴弦光锥之外·2025-01-25 21:02

银联付款服务器部署

服务器选择Debian是个不错的选择，建议使用Debian11或12最小配置建议：1核CPU、1GB内存、20GB存储空间环境准备#更新系统aptupdate&&aptupgrade-y#安装必要工具aptinstallpython3python3
dGcgQGludm9rZXlvdQ==·2025-01-25 20:56

Python--进程和线程

importmathfrommultiprocessingimportcpu_countfrommultiprocessingimportPool#判断数字是否为质数#**********Begin**
Ssaty.·2025-01-25 20:24

开启hyper-v，如何开启hyper-v？

要在Windows7中开启hyper-v，您可以按照以下步骤操作：1.检查CPU虚拟化支持：确保您的CPU支持虚拟化技术（IntelVT-x或AMD-V）。
·2025-01-25 19:41

golang性能调优工具pprof的使用

文章目录前言一、cpu1.下载实例代码2.运行项目中的main.go文件3.查看CPU性能数据4.使用topN（N是可选的数量，也可以不加直接运行）命令来查看占用资源最多的函数5.查看可能存在问题的具体函数代码
KhaD·2025-01-25 17:32

自然语言处理（NLP）-总览图学习

文章目录自然语言处理（NLP）-总览图学习1.一张总览图的学习1.语音学（Phonology）2.形态学（Morphology）3.句法学（Syntax）4.语义学（Semantics）5.推理（Reasoning
汤姆和佩琦·2025-01-25 16:24

大模型GUI系列论文阅读 DAY4：《PREDICT: Multi-Agent-based Debate Simulation for Generalized Hate Speech Detecti》

PREDICT包括两个阶段：（1）PRE（基于视角的推理）
feifeikon·2025-01-25 15:50

浅谈redis

redis谈谈你对redis的理解非关系数据库他是单线程的：数据放在内存中，单线程操作效率高（多线程会造成CPU的上下文切换）基于内存操作（周期性的把更新的数据写入到磁盘（RDB）或者把修改操作写入追加的文件记录
zhaoyang9999·2025-01-25 14:40

安全可靠测评结果公告（2024年第1号）

附表一、中央处理器（CPU）（同一等级按产品名称首字笔画为序排列）序号产品名称送测单位安全可靠等级1飞腾腾云S5000C飞腾信息技术有限公司Ⅱ级2飞腾腾珑E2000飞腾信息技术有限公司Ⅱ级3飞腾腾锐D3000
Kunpeng_Ascend小白·2025-01-25 13:36

PyTorch 实战教程：从模型搭建到训练的每一步

PyTorch的安装稍微有点讲究，主要是要根据你的硬件选择CPU版本还是GPU版本。基本安装命
AI_小站·2025-01-25 12:55

NVIDIA L40s、A10、A40、A100、A6000横评，哪个GPU 更适合 AI 推理任务？

AI推理是指已经训练好的模型对新数据进行预测的过程。与训练阶段相比，推理通常对GPU的要求有所不同，更注重于能效比、延迟以及并发处理能力。
DO_Community·2025-01-25 09:37

YOLOV11改进1-检测头篇

.训练3.1原结构训练3.2更改后的模型三.效果对比1.原始结构2.修改后的结果3.详细对比总结前言    目标检测领域里，小目标一直是一个难点问题，虽然我们可以用YOLO+SAHI的方式进行滑动窗口推理以提升准确率
~啥也不会~·2025-01-25 08:00

InternLM: LMDeploy 量化部署进阶实践

大模型缓存推理本章的前半部分主要讲量化，包括KV-Cache量化、权重量化、激活值量化。
dilvx·2025-01-25 06:42

全场景深度思考模型发布：囊括三大推理能力，解锁医疗循证模式

该模型是国内目前唯一同时具备语言、视觉和搜索三大领域推理能力的模型。
·2025-01-25 06:28

NVIDIA-TensorRT-Python推理

1,前言NVIDIATensorRT进行模型推理的Python实现。TensorRT是一个高性能的深度学习推理优化器和运行时，它能够为深度学习模型提供低延迟和高吞吐量的推理能力。
呆呆珝·2025-01-25 05:07

NCNN推理

它由腾讯优图实验室开发，旨在提供高效的神经网络推理能力，特别是在资源受限的环境中，如智能手机和嵌入式系统。
呆呆珝·2025-01-25 05:07

解析MPU与MCU的核心差异：定义、架构、功能、性能、应用及厂家全方面对比

以下是对这些方面的详细分析：定义MCU：是一种高度集成的单片机，它将CPU、内存（RAM/ROM）、定时器/计数器和其他外设接口集成为一个芯片，用于执行特定控制任务。MPU：通常指的是一
东辰芯力·2025-01-25 03:19

CPU 基础 冯诺依曼架构 Intel AMD 80586 奔腾 算术逻辑单元ALU、存储单元Memory Unit和Control Unit控制单元 Cache缓存 SIMD

CPU基础CPU是CentralProcessingUnit（中央处理器）的简称，它负责执行指令和计算，控制着计算机的所有组件。CPU从无到有，从弱小到强大，经历了漫长发展过程，其间发生了无数的故事。
EwenWanW·2025-01-25 03:16

采用普罗米修斯（Prometheus ）监控各个指标的含义，类型，以及格式

常见的监控指标，如机器的启动时间（node_cpu），HTTP访问量（http_requests_total）等。
OpenSani·2025-01-25 00:56

Q格式（Q15、Q1.15）与浮点数据的转换

可以利用Q格式进行浮点数据到定点的转化，节约CPU时间。实际应用中，浮点运算大都时候都是既有整数部分，也有小数部分的。所以要选择一个适当的定标格式才能更好的处理运算。
qlexcel·2025-01-24 23:49

transformer编码器解码器图解

以下是对图中每个步骤的详细解释，结合生活场景来说明每一步的意义和推理过程。编码器部分（左边）输入嵌入（InputEmbedding）：步骤：将输入序列中的每个单词转换为固定维度的向量表示。
Ai玩家hly·2025-01-24 21:08

10道计算机组成原理面试八股文（答案、分析和深入提问）整理

它位于中央处理器（CPU）与主存（RAM）之间，旨在减少CPU对主存的访问延迟，从而加速程序运行。缓存的工作原理局部性原理：时间局部性：如果某个数据被访问，那么它在近期内很可能会再次被访问。
ocean2103·2025-01-24 21:36

“选择最佳数据库解决方案：MySQL、SQL Server 和 PostgreSQL 的比较与实际应用指南“

目录典型中高端数据库服务器硬件配置CPU内存存储网络操作系统不同数据库系统在上述硬件上的性能表现MySQLPostgreSQLSQLServer具体硬件配置示例示例配置1：中小型Web应用示例配置2：复杂查询和事务处理示例配置
AMIOKATT·2025-01-24 20:29

RLHF技术应用探析：从安全任务到高阶能力提升

在增强模型高阶能力方面，虽然显示出提升逻辑推理和代码生成能力的潜力，但仍处于探索阶段，面临数据集缺乏等挑战。在风格转换方面，RLHF能够实现更细粒度的表达方式控制，对提升模型实用性具有重要
XianxinMao·2025-01-24 19:48

Day05：C语言学习作业

(a)循环次数大的放在外层，循环次数小的放在内层;(b)循环次数小的放在外层，循环次数大的放在内层;答案：循环小的在外层效率高，因为CPU中会对循环次数进行缓存，当循环多后CPU需要进行多次缓存，减少效率请简述以下两个
老薛爱吃大西瓜·2025-01-24 18:08

# AI计算模式 神经网络模型 深度神经网络 多层感知机 卷积神经网络 循环神经网络 长短期记忆网络 图像识别、语音识别、自然语言 轻量化模型和模型压缩 大模型分布式并行

原先单CPU可进行模型的训练与推理，如今需要使用GPU、TPU等设备，并通过分布式并行的
EwenWanW·2025-01-24 16:59

如何在 Linux 系统中查看 CPU 核数和内存大小

无论是进行性能调优，还是资源分配，了解CPU的核数和内存大小可以帮助我们更好地规划应用的运行环境。本篇博客将介绍如何在Linux系统中查看CPU核数和内存大小。
Ryann6·2025-01-24 16:29

LLaMA Pro是什么 相比于lora full freeze有什么区别 怎么使用

LLaMAPro在代码理解、数学推理和语言理解等任务上表现出色，特别适合需要持续学习和多任务处理的场景。2.LLaMAP
Ven%·2025-01-24 16:58

【vLLM 学习】使用 OpenVINO 安装

vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了KV缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。
·2025-01-24 16:08

CSGHub 快速部署指南

此种部署方法非常适合概念验证和测试，使用户能够立即访问CSGHub的核心功能（包括模型，数据集管理、Space应用创建以及模型的推理和微调（需要GPU））。本文将带您一步步完成部署。什
·2025-01-24 16:02

云桌面的应用场景有哪些？

它采用虚拟化技术，将传统电脑主机的硬件资源（如CPU、内存、硬盘）在服务器端进行集中管理和虚拟化，然后通过特定的通信协议将虚拟桌面推送至用户终端，从而实现远程桌面共享和操作。
·2025-01-24 16:01

语言模型的价值定位与技术突破：从信息处理到创新认知

在模型计算机制方面，推理能力的实现包括chain-of-thought和自适应计算两种范式，而内部计算过程研究将成为未来重点。
XianxinMao·2025-01-24 14:09

YOLOv10改进，YOLOv10添加ASFF检测头（自适应空间特征融合），添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

它学习了在空间上过滤冲突信息以抑制不一致的方法，从而提高了特征的尺度不变性，并引入了几乎免费的推理开销。#理论介绍目标检测在处理不同尺度的目标时，常采用特征金字塔结构。
挂科边缘·2025-01-24 13:06

为什么redis会开小差？Redis 频繁异常的深度剖析与解决方案

1.连接数过多2.bigkey3.慢命令操作4.内存策略不合理5.外部数据双写一致性6.保护机制未开启7.数据集中过期8.CPU饱和9.持久化阻塞10.网络问题结论导读提起分布式缓存，想必大多数同学脑海中都会浮出
磐基Stack专业服务团队·2025-01-24 10:14
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