cuda(GPU 第3页

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vsdvsvfhf·2024-09-04 10:05

免费GPU平台教程，助力你的AI, pytorch tensorflow 支持cuda

Colab：https://drive.google.com/drive/home阿里天池实验室：https://tianchi.aliyun.com/60个小时gputianchi.aliyun.com

zhangfeng1133·2024-09-04 08:57

Pytorch问题处理：Pytorch distributed RuntimeError: Address already in use

解决方案：在运行命令前加上一个参数--master_port如：--master_port29501后面的参数29501可以设置成其他任意端口注意：这个参数要加载XXX.py前面例如：CUDA_VISIBLE_DEVICES

道纪书生·2024-09-04 06:42

ChatGLM3-6B-32K 在linux(Ubuntu) GPU P100(16G)复现记录

ChatGLM3-6B-32K在linux(Ubuntu)GPUP100(16G)复现记录时间：2024年6月12日1.创建Conda环境condacreate--namechatglm3python=

beneficial·2024-09-04 06:11

并行处理的艺术：深入探索PyTorch中的torch.nn.parallel模块

PyTorch，作为当前流行的深度学习框架之一，提供了torch.nn.parallel模块，允许我们轻松地将模型部署到多个GPU上。

杨哥带你写代码·2024-09-04 06:10

[python]python onnxruntime gpu是否可用

在Python中，要检查ONNXRuntime是否可以使用GPU，可以使用以下代码：importonnxruntimeasort#检查CUDA是否可用defis_cuda_available():try

FL1623863129·2024-09-04 05:29

caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用

在JupyterNotebook中使用Caffe框架并利用GPU加速，可以实现多种效果和目的，主要集中在深度学习领域。以下是一些主要的应用场景：快速训练模型：GPU加速可以显著提高模型训练的速度。

俊俏的萌妹纸·2024-09-04 04:26

3维线程格 gpu_GPU编程2--CUDA核函数和线程配置

CUDA核函数在GPU上执行的函数称为CUDA核函数(KernelFunction)，核函数会被GPU上多个线程执行，我们可以在核函数中获取当前线程的ID。

weixin_39575502·2024-09-04 03:22

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

算法学习-2024.8.16

TensorRT对于网络结构进行了重构，把一些能够合并的运算合并在了一起，针对GPU的特性做了优化。

蓝纹绿茶·2024-09-04 01:42

离屏渲染

在屏渲染On-ScreenRenderingGPU的渲染操作是在当前用于显示的屏幕缓冲区中进行离屏渲染Off-ScreenRendering离屏幕渲染是在GPU层面发生的，即GPU在当前屏幕缓冲区外，新开辟了一个缓冲区进行渲染当设置某一些视图的图层属性时

滨滨_57b5·2024-09-03 16:44

【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

AI深度学习项目-yolo4_tiny 垃圾分类识别系统

技术栈深度学习框架：PyTorch目标检测算法：YOLOv4-tiny编程语言：Python硬件加速：GPU（如果可用）功能特

毕设宇航·2024-09-03 13:20

当科技企业存在多类型的服务器资源时，如何确保访问安全？

为节约计算资源使用成本，该企业在服务器上的配置较高，如GPU、高性能CPU等，开发及运营人员通过普通桌面终端远程到服务器上进行开发和运营工作。

宁盾Nington·2024-09-03 07:48

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

ubuntu 常用指令笔记

目录：一.查看文件大小二.查看当前文件系统各分区的大小三.查看当前文件系统cpu，内存四.查看当前文件系统gpu五.清除回收站命令一.查看文件大小查看文件大小的命令：~$ls-lfilename会在终端输出

Kimx510·2024-09-03 03:41

cornerstonejs介绍

利用GPU加速（

花花进修·2024-09-02 13:28

Datawhale AI夏令营第五期CV Task01

一、报名参加2024大运河杯数据开发大赛1.登录赛事平台2.修改昵称，实名认证3.打开比赛链接报名参赛4.修改队伍名称二、领取厚德云支持的GPU在线算力！

m0_60530253·2024-09-02 07:21

vscode远程调试 bash 文件的 launch.json写法示例

request":"launch","args":["--config-file","configs/coco-stuff-164k-156/mask2former_maft.yaml","--num-gpus

my墨羽·2024-09-01 22:56

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

本人安装cuda11.03最初是在ubuntu16.04上进行的，涉及到了Xserver等问题，一度把电脑整崩溃。后直接安装ubuntu18.04.05LTS很多问题迎刃而解。

北溟客·2024-09-01 20:41

windows C++ 并行编程-在 UWP 应用中使用 C++ AMP

可以在通用Windows平台(UWP)应用中使用C++AMP(C++AcceleratedMassiveParallelism)在GPU（图形处理单元）或其他计算加速器上执行计算。

sului·2024-09-01 19:07

在浏览器上使用transformers.js运行（WebGPU）RMBG-1.4进行抠图（背景移除）

在浏览器上使用transformers.js运行（WebGPU）RMBG-1.4进行抠图（背景移除）说明：首次发表日期：2024-08-28官方Github仓库地址：https://github.com

shizidushu·2024-09-01 17:55

[UE4] 常用控制台命令

~“键调用控制台命令0，技巧键盘↑键可以看到之前输入过的指令控制台指令并不需要打全名，空格+指令可以模糊搜索Ctrl+Shift+逗号，打开GPUProfile面1，调试类statfps——显示帧率statunit

somnusand·2024-09-01 14:04

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

【小本本笔记】yolov8跑模型缓慢，内存提示不足？

GPU-mem=0跑模型跑的慢，gpu-mem=0是什么意思。

hhhhhhkkkyyy·2024-09-01 10:09

《C++与新兴硬件技术的完美融合：开启未来科技新篇章》

首先，在与GPU（图形处理单元）的结合方面，C++展现出了巨大的潜力。GPU拥有强大的并行计算能力，能够快速处理大量的数据和复杂的计算任务。

程序猿阿伟·2024-09-01 06:41

ubuntu16.04Cuda8.0安装opencv3.1

从官网上下载opencv3.1.0进入官网:http://opencv.org/releases.html,选择3.1.0版本的source,下载opencv-3.1.0.zip图片.png图片.png解压到你要安装的位置，命令行进入已解压的文件夹opencv-3.1.0目录下，执行：mkdirbuild#创建编译的文件目录cdbuild安装opencv前还需要安装一些依赖项：sudoapt-ge

柠檬先生在搬砖·2024-09-01 03:02

Unity3D 如何提升游戏运行效率详解

1.优化渲染性能1.1使用合适的纹理压缩和格式技术详解：使用适当的纹理压缩可以显著减少内存使用和GPU负担。Unity支持多种纹理压缩格式，如ETC2、PVRTC

Thomas_YXQ·2024-08-31 20:41

Unity3D UI Toolkit数据动态绑定详解

前言在Unity3D中，ComputeShader是一种强大的工具，用于在GPU上执行并行计算任务，这些任务通常涉及大量的数据处理，如图像处理、物理模拟等。

Thomas_YXQ·2024-08-31 19:40

前端性能优化-CSS性能优化

文件压缩四、去除无用CSS五、有选择地使用选择器六、减少使用昂贵的属性七、优化重排与重绘1.减少重排2.避免不必要的重绘八、让元素及其内容尽可能独立于文档树的其余部分九、避免使用@import十、开启GPU

LYFlied·2024-08-31 16:46

【笔试】03

在高性能计算领域，FLOPS被广泛用来评估超级计算机、CPU、GPU和其他处理器的计算能力。FLOPS数值越高，计算机执行涉及浮点数的计算能力越强。

yogurt=b·2024-08-31 13:28

AI自动采集教学行为——用AI来做机器学习部分和深度学习部分（含torch和cuda）包含机器学习模型和bert模型的使用

文章目录数据清洗机器学习深度学习代码没问题之后的文件下载bert环境配置太麻烦，改用飞浆的bert飞浆失败-接着bert，用谷歌AIbert的使用数据清洗要遍历当前文件夹下从1.x1sx到8.x1sx的所有文件，提取“句子”列，‘标注’列和‘上下文情境’这三列按顺序把excel中的这三列拼接在一起。合并输出成一个xlsx文件。importosimportpandasaspd#获取当前脚本所在的目录

东方-教育技术博主·2024-08-31 11:13

Linux下Caffe、Docker、Tensorflow、PyTorch环境搭建(CentOS 7)

1.CUDA8.0安装CUDA8.0Configenvvariables#CUDAPATHexportPATH="/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH"#CUDALDLIBRARY_PATHexportLD_LIBRARY_PATH

SnailTyan·2024-08-31 09:06

CUDA 问题解决 —— CUDA+MPI出错："mpi.h" No such file or directory

在CUDA源文件里使用MPI时，编译出错Makefile文件：CUDA_INSTALL_PATH=/usr/local/cuda-8.0MPI_INSTALL_PATH=/opt/intel/compilers_and_libraries

__Sunny__·2024-08-31 09:27

【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

深度学习系列70：模型部署torchserve

内容包含：读取args，创建pid文件找到java，启动model-server.jar程序，同时读取log-config文件，TEMP文件夹地址，TS_CONFIG_FILE文件根据cpu核数、gpu

IE06·2024-08-31 00:25

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

[2020]tensorflow2.1-GPU + CUDA +CUDNN配置过程记录

最近几天做视频数据集的时候要用到tensorflow2的gpu训练版本，要安装对应版本的cuda和cudnn，网上的教程五花八门，我尝试了很多论坛的方法，有些能用有些不可以（也可能是我操作错误），经过两天调试终于能够运行了

夏迪End·2024-08-30 15:56

PyTorch深度学习实战（26）—— PyTorch与Multi-GPU

当拥有多块GPU时，可以利用分布式计算（DistributedComputation）与并行计算（ParallelComputation）的方式加速网络的训练过程。

shangjg3·2024-08-30 12:10

SK Hynix明年将开发基于96/128 GB DDR5的CXL 2.0内存解决方案

CXL指的是ComputeExpressLink，这是一种互联技术，可以在CPU和GPU之间实现更快的数据传输，但在人工智能领域，它实际上是CPU和加速器之间的数据传输。

吴脑的键客·2024-08-30 08:43

PyTorch深度学习实战（27）—— PyTorch分布式训练

这里主要介绍的是数据并行的分布式方法：每一块GPU都有同一个模型的副本，仅加载不同的数据

shangjg3·2024-08-30 07:37

大模型训练优化方法

本文主要参考HF上的一篇文章：https://huggingface.co/docs/transformers/perf_train_gpu_one，以及笔者在实际训练中的一些经验，给出一些比较实用的方法

少喝冰美式·2024-08-30 05:28

查看 linux 系统信息

文章目录查看系统信息查看GPU信息查看系统信息在Linux系统中，查看系统信息是一项基本而重要的操作。这可以提供关键的系统配置和状态信息，帮助用户和管理员对系统进行监控、诊断和优化。

彷徨而立·2024-08-30 05:57

MindSearch 快速部署（InternStudio 版）

选择InternStudio算力平台50%A100的cuda12.2的开发机，并使用sshvscode远程连接到开发机。

qq_31064397·2024-08-30 04:18

【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

免费部署Flux.1模型，搭载ComfyUI配置与评测

每天签到最少可获得5小时免费GPU时长，如果每一次机器运行时长不超过30分钟，就不计算时长。

fysuccess·2024-08-29 19:14

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