cuda(GPU

安装torch报错 raise ReadTimeoutError(self._pool, None, “Read timed out.“) pip._vendor.urllib3.exceptions

文章目录1.配置cuda的torch环境时报错1.配置命令2.报错bug2.解决方法1.增加下载超时时间：2.尝试使用镜像源：3.检查网络连接：4.分次安装：5.重试安装：6.手动下载.whl文件安装1
待磨的钝刨·2024-09-14 17:51

SAM2跑通（Ubuntu20.04)内含安装多个cuda

参考链接：github链接安装cuda，之前借鉴的方法安装多个cuda补充cuda安装：Asymlinkalreadyexistsat/usr/local/cuda.Updatetothisinstallation
好好607·2024-09-14 17:49

Upstage 将发布新一代 LLM “Solar Pro “预览版

SolarPro是最智能的LLM，经过优化可在单GPU上运行，性能超过微软、Meta和谷歌等科技巨头的模型。
吴脑的键客·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

vllm在线推理踩坑记

优点就不详细介绍了，这里摘抄一段来自于Qwen2上手指南对于它的简单介绍：它易于使用，且具有最先进的服务吞吐量、高效的注意力键值内存管理（通过PagedAttention实现）、连续批处理输入请求、优化的CUDA
懂点投资的码农·2024-09-14 12:14

大模型框架：vLLM

目录一、vLLM介绍二、安装vLLM2.1使用GPU进行安装2.2使用CPU进行安装2.3相关配置三、使用vLLM3.1离线推理3.2适配OpenAI-API的API服务一、vLLM介绍vLLM是伯克利大学
m0_37559973·2024-09-14 11:41

多版本cuda安装及灵活切换详细教程

一、首先介绍下我所使用的环境ubuntu18.04+1080ti二、下载安装包1.cudatoolkit下载①环境选择，想要多版本共存的，尽量选择runfile文件进行安装②有些cudatoolkit下载页面
Fzc_PCL·2024-09-14 07:14

Cuda 程序编译报错: fatal error: cusparse.h: No such file or directory

编译cuda程序时发现下列报错：/mnt/xxx/miniconda3/envs/xxx/lib/python3.8/site-packages/torch/include/ATen/cuda/CUDAContext.h
原野寻踪·2024-09-14 07:44

PyTorch官方免CUDA加速推理，Triton时代要来？

在做大语言模型（LLM）的训练、微调和推理时，使用英伟达的GPU和CUDA是常见的做法。在更大的机器学习编程与计算范畴，同样严重依赖CUDA，使用它加速的机器学习模型可以实现更大的性能提升。
诗者才子酒中仙·2024-09-14 04:56

Unity3D GPUDriven渲染详解

前言Unity3D中的GPUDriven渲染技术是一种通过最大化GPU的利用，减少CPU负担，从而提高渲染效率和帧率的方法。
Thomas_YXQ·2024-09-14 03:17

1. 下载安装RKNN的docker镜像

下载镜像文件：网盘链接：https://console.zbox.filez.com/l/I00fc3密码：rknn下载最新的版本，当前最新版本2.1.0，（[[2024-09-01]]）：下载路径：GPU-Group01
jcfszxc·2024-09-13 18:55

【ShuQiHere】小白也能懂的 TensorFlow 和 PyTorch GPU 配置教程

【ShuQiHere】在深度学习中，GPU的使用对于加速模型训练至关重要。然而，对于许多刚刚入门的小白来说，如何在TensorFlow和PyTorch中指定使用GPU进行训练可能会感到困惑。
ShuQiHere·2024-09-13 15:08

项目实战 ---- 商用落地视频搜索系统（10）---后台搜索Cache优化

目录背景技术实现策略视频预处理阶段的cache技术视频搜索阶段的cache技术技术实现预处理阶段cache策略实现逻辑代码运行结果问题及注意点搜索阶段cache策略实现系统配置层面逻辑低版本GPUCPU
PhoenixAI8·2024-09-13 15:07

TensorFlow的基本概念以及使用场景

TensorFlow的主要特点包括：1.多平台支持：TensorFlow可以运行在多种硬件和操作系统上，包括CPU、GPU和移动设备。
张柏慈·2024-09-13 15:03

RTX 4090深度学习性能实测奉上！模型训练可提升60~80%

测试硬件配置简单介绍一下本次使用的平台为超微SYS-420GP-TNR，这款GPU系统针对AI和图形密集型工作负载的灵活设计，4U双处理器（第三代英特尔®至强®），双根GPU系统，最多10个P
赋创小助手·2024-09-13 14:26

深度学习的零碎知识点

显卡内存什么是显卡内存简单来说就是，Windows会在物理显存/「专用GPU内存」不够用或只有集成显卡的情况下，将物理内存RAM当作GPU的虚拟显存/「共享GPU内存」来使用。
csdn_now·2024-09-13 13:50

GPU版pytorch安装

由于经常重装系统，导致电脑的环境需要经常重新配置，其中尤其是cudatorch比较难以安装，因此记录一下安装GPU版本torch的过程。
普通攻击往后拉·2024-09-13 03:13

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

入门篇，带你了解CPU, GPU, TPU, NPU, DPU

目录CPU(中央处理器)GPU(图形处理器)TPU(张量处理单元)NPU(神经网络处理器)DPU(数据处理器)CPU(中央处理器)专业介绍：CPU是计算机系统的核心，负责执行操作系统和应用程序的指令。
今夕是何年，·2024-09-13 00:55

LLM大模型学习：LLM大模型推理加速

文Mia/叶娇娇推理优化部署、推理加速技术是现在，尤其在大模型时代背景之下，消费级GPU和边端设备仍为主流的状况下。
七七Seven～·2024-09-12 17:45

鸿蒙（API 12 Beta6版）GPU加速引擎服务【自适应VRS】

XEngineKit提供自适应VRS功能，其通过合理分配画面的计算资源，视觉无损降低渲染频次，使不同的渲染图像使用不同的渲染速率，能够有效提高渲染性能。接口说明以下接口为自适应VRS设置接口，如要使用更丰富的设置和查询接口。接口名描述constGLubyte*HMS_XEG_GetString(GLenumname)XEngineGLES扩展特性查询接口。GL_APICALLvoidGL_APIE
移动开发技术栈·2024-09-12 16:38

安装tensorflow2.5.0 发现 tensorflow 和 numba 两者对应Numpy版本冲突

问题：python3.8安装tensorflow2.5.0发现tensorflow和numba两者对应Numpy版本冲突tensorflow-gpu2.5.0requiresnumpy~=1.19.2numba0.58.1requiresnumpy
GJK_·2024-09-12 08:16

本地部署大语言模型详细讲解

前言：本地部署大语言模型（LLM，LargeLanguageModel）需要相应的硬件资源和技术栈支持，如GPU计算能力、大量内存、存储空间，以及模型部署框架。
程序员小羊！·2024-09-12 04:25

CUDA 编程入门（2）：CUDA 调度模型

参考：CUDA编程入门（2）：CUDA编程模型-知乎(zhihu.com)CUDA调度模型Block调度Block对应的物理硬件概念是SM，也就是说SM负责block中线程的执行，SM会为每个block
知识搬运工人·2024-09-12 02:33

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.conf.failsafe/etc/X11/xorg.confsudoservicelightdmstopsudoapt-getremovenvidia*cdjohn/qudong+cuda9.0
Artintel·2024-09-12 00:20

验证resneXt，densenet，mobilenet和SENet的特色结构

实验结果GPU：gtx107
dfj77477·2024-09-11 20:55

Yolo-v3利用GPU训练make时发生错误：/usr/bin/ld: cannot find -lcuda

一.利用GPU训练Yolov3时，首先要修改MakeFile文件，修改格式如下：GPU=1(原来为0)CUDNN=1(原来为0)NVCC=/usr/local/cuda/bin/nvcc(新建,注意自己本机的地址
徐小妞66666·2024-09-11 20:58

【环境搭建：onnx模型部署】onnxruntime-gpu安装与测试（python）(1)

cuda==10.2cudnn==8.0.3onnxruntime-gpu==1.5.0or1.6.0pipinstallonnxruntime-gpu==1.6.0###2.2方法二：onnxruntime-gpu
2401_83703835·2024-09-11 13:36

linux查看jupyter运行,在Linux服务器上运行Jupyter notebook server教程

但只在本地运行没有GPU环境，虽然googlecolab是个好办法，但发现保存模型后在云端找不到模型文件，且需要合理上网才能访问。
天启大烁哥·2024-09-11 10:15

pytorch计算网络参数量和Flops

batch_size=-1)输出的参数是除以一百万（/1000000）M，fromfvcore.nnimportFlopCountAnalysisinputs=torch.randn(1,3,256,256).cuda
Mr_Lowbee·2024-09-11 10:08

使用TensorRT对YOLOv8模型进行加速推理

这里使用GitHub上shouxieai的infer框架对YOLOv8模型进行加速推理，操作过程如下所示：1.配置环境，依赖项，包括：(1).CUDA:11.8(2).cuDNN:8.7.0(3).TensorRT
fengbingchun·2024-09-11 04:30

ONNX Runtime、CUDA、cuDNN、TensorRT版本对应

文章目录ONNXRuntime的安装ONNXRuntime与CUDA、cuDNN的版本对应ONNXRuntime与ONNX的版本对应ONNXRuntime、TensorRT、CUDA版本对应ONNXRuntime
可keke·2024-09-10 22:45

ONNXRuntime与CUDA版本对应

onnxruntime-gpu版本可以说是一个非常简单易用的框架，因为通常用pytorch训练的模型，在部署时，会首先转换成onnx，而onnxruntime和onnx又是有着同一个爸爸，无疑，在op的支持上肯定是最好的
zy_destiny·2024-09-10 22:15

【已解决】onnx无法找到CUDA的路径

onnxruntime\python\onnxruntime_pybind_state.cc:857onnxruntime::python::CreateExecutionProviderInstanceCUDA_PATHissetbutCUDAwasntabletobeloaded.Pleaseinstallthecorrectvers
烟花节·2024-09-10 21:10

Deepspeed 结合huggingface Trainer实现多机分布式训练

一、环境准备本试验使用两台机器（manager，worker），操作系统ubuntu22.4，每台机器有4个GPU为了使安装配置统一，使用docker容器，docker的安装这里不做介绍。
ningzhao·2024-09-10 17:38

大模型多机多卡脚本实例 - 增量预训练 -accelerate和deepspeed命令多机多卡训练有什么不同

第一步，同步权重ls-l/data/xxx/gpu008/MoeRemake/train/etuning/LLaMA-Factory2/models/xxx-Base-10B-200k-Llama第二步
AI生成曾小健·2024-09-10 16:33

Window 下 Vim 环境安装踩坑问题汇总及解决方法

导航Linux下Mamba及Vim安装问题参看本人之前博客：Mamba环境安装踩坑问题汇总及解决方法Linux下Vmamba安装教程参看本人之前博客：Vmamba安装教程（无需更改base环境中的cuda
yyywxk·2024-09-10 16:32

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

windows11wsl2ubuntu20.04安装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
一剑斩蛟龙·2024-09-10 16:59

ray.tune文档总结

ray.tune文档总结tune.runconfig指定超参数的搜索方法ConcurrencyLimiter搜索算法scheduler试验调度程序分析资源（并行、GPU、分布式）原文档请看这里https
AI大司马·2024-09-10 14:48

从零开始设计一款全新GPU

（提纲：：）设计一款全新的GPU（图形处理单元）是一项复杂且多方面的工程工作，涉及到硬件架构、软件编程模型、性能优化、功耗管理等多个领域。以下是从零到一设计一款全新GPU的基本步骤和关键考虑因素。
jack_201316888·2024-09-10 13:15

AMD GCN GPU微架构简介

AMDGCN(GraphicsCoreNext)微架构介绍AMDGCN(GraphicsCoreNext)是AMD公司推出的一种用于图形处理单元（GPU）的微架构。
jack_201316888·2024-09-10 12:09

[Lora][微调] Qwen-VL/Qwen-VL-chat微调问题

模型预训练错误一“erfinv_cuda”notimplementedfor‘BFloat16’RuntimeError:"erfinv_cuda"notimplementedfor'BFloat16'
翔迅AI·2024-09-10 03:07

AI 证件照制作工具：HivisionIDPhotos，CPU可运行！

而且最棒的是，它在普通的CPU上也能运行，完全不需要高性能的GPU支持！HivisionIDPhotosHivisionIDPhotos是什么？Hivis
学术Fun·2024-09-09 22:26

【Pytorch】cumsum的实现逻辑

本文只记录cumsum的实现逻辑的CUDA部分，也即底层调用了CUDA的什么实现算子。
栏杆拍遍看吴钩·2024-09-09 20:13

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

linux安装完torch或者tensorflow的gpu版本，安装没问题，但是import就有问题，报错OSError:libnccl.so.2:cannotopensharedobjectfile:
王小葱鸭·2024-09-09 17:16

百度飞桨paddle安装 包括CUDA,cuDNN,opencv的安装

conda创建新环境这部分代码均在AnacondaPrompt中写，要求已有Anaconda第一步：创建condacreate--nameyourEnvpython=3.6–name：也可以缩写为【-n】，【yourEnv】是新创建的虚拟环境的名字，创建完，可以装anaconda的目录下找到envs/yourEnv目录python=2.7：是python的版本号。也可以指定为【python=3.6
小甲学长·2024-09-09 16:13

深度学习回归任务训练代码模版

＋验证迭代使用`tensorboard`输出模型训练过程和指标可视化(可选)结果预测参考参数设置超参设置：config包含所有训练需要的超参数（便于后续的调参），以及模型需要存储的位置device='cuda'iftorch.cuda.is_av
槐月初叁·2024-09-09 13:17

cpu运行gpu上的pytorch 报错:AssertionError:torch not compiled with cuda enabled——已解决

感觉今天介绍的这种方法可以解决所有这种报错出现的问题事件发生：报错：AssertionError:torchnotcompiledwithcudaenabled解决方法：后来看到这个代码parser.add_argument
霍格沃茨电气魔法师·2024-09-09 11:35

Transiting from CUDA to HIP（三）

一、Workarounds1.memcpyToSymbol在HIP(Heterogeneous-computeInterfaceforPortability)中，hipMemcpyToSymbol函数用于将数据从主机内存复制到设备上的全局内存或常量内存中，这样可以在设备端的内核中访问这些数据。这个功能特别有用，因为它允许在主机端定义数据符号，并在设备端的内核中使用这些符号。#include#inc
青禾子的夏·2024-09-09 05:55

Infiniband网络架构的技术与性能分析

集群算力优化的关键在于GPU利用率和线性加速比。其中，GPU利用率受限于
科技互联人生·2024-09-09 04:51
上一页 10 11 12 13 14 15 16 17 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他