cuda(GPU 第4页

2019-05-16

TensorFlow安装CPU版本pipinstalltensorflowGPU版本pipinstalltensorflow-gpu(显卡必须支持)259.7MB如果装完不支持1.是否显卡不支持删除gpu

微软czw·2024-08-29 17:12

TensorFlow和它的弟弟们

以下是它们之间的主要区别：1.TensorFlow(PC\GPU)设计目标：TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由GoogleBrain团队开发，旨在帮助开发者构建和训练深度学习模型。

活蹦乱跳酸菜鱼·2024-08-29 08:31

买电脑如何选择显卡？

了解显卡性能：GPU型号：NVIDIA和AMD是市场上的两大主流品牌，NVIDI

是毛毛吧·2024-08-29 07:57

RK3568笔记二十二：基于TACO的垃圾检测和识别

一、环境1、测试训练环境：AutoDL.2、平台：rk35683、开发板:ATK-RK3568正点原子板子4、环境：buildroot5、虚拟机：正点原子提供的ubuntu20二、测试个人电脑没有GPU

殷忆枫·2024-08-29 06:52

释放GPU潜能：PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践

释放GPU潜能：PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践在深度学习模型的训练过程中，计算资源的需求往往随着模型复杂度的提升而增加。

2401_85762266·2024-08-29 05:45

OpenGL学习笔记（十六）缓冲区（一）像素缓冲区

缓冲区保存在GPU内存中，它

龙行天下01·2024-08-29 02:24

CUDA C++ 编程指南

目录1.Introduction1.1.TheBenefitsofUsingGPUs1.2.CUDA®:AGeneral-PurposeParallelComputing1.3.AScalableProgrammingModelCUDAC

疯狂的码泰君·2024-08-29 02:51

向量数据库Faiss的详细介绍和搭建使用教程

它通过将候选向量集封装成一个index数据库，加速检索相似向量的过程，尤其在一些最有用的算法上实现了GPU加速。二、Faiss的安装Faiss支持多种操作系统，包

大白菜程序猿·2024-08-29 01:14

hong161688·2024-08-29 00:07

高通骁龙800系列处理器规格型号及代表机型大全

高通骁龙800系列处理器规格型号及代表机型大全：处理器型号制造工艺CPU架构核心频率GPU内存基带出货时间代表机型骁龙800(MSM8x74)28nmHPM四核Krait4002.26GHzAdreno330450MHz

szx940213·2024-08-28 20:10

[论文笔记] eval-big-refactor lm_eval 每两个任务使用一个gpu，并保证端口未被使用

1.5B在eval时候两个任务一个gpu是可以的。7B+在evalbelebele时会OOM，所以分配时脚本不同。

心心喵·2024-08-28 19:00

CentOS 安装 NVIDIA 相关软件包时出现依赖问题

淘气小姑娘·2024-08-28 13:49

docker: Error response from daemon: could not select device driver with capabilities: [[gpu]]问题记录解决

具体参考：docker:Errorresponsefromdaemon:couldnotselectdevicedriverwithcapabilities:[[gpu]]问题记录解决_奶茶不加冰的博客

爱科技Ai·2024-08-28 12:47

yolo v8 + flask部署到云服务器，以及问题记录

环境安装1、运行项目报错：nopythonapplicationfound,checkyourstartuplogsforerrors在云服务器pytorch版本安装错了，安装了GPU版本，需要安装CPU

智商不够_熬夜来凑·2024-08-28 11:07

trt | torch2trt的使用方式

://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-5x-download解压tarxvfTensorRT-6.0.1.5.Ubuntu-18.04.x86_64-gnu.cuda

Mopes__·2024-08-28 10:31

并行计算的艺术：PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹

并行计算的艺术：PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹在深度学习领域，模型的规模和复杂性不断增长，单GPU的计算能力已难以满足需求。多GPU并行计算成为提升训练效率的关键。

2401_85763639·2024-08-28 09:56

苹果M4芯片Mac全面曝光或10月发布

其中三台Mac配备了10核CPU和10核GPU；第四台机器配备了8核CPU和8核GPU（首次亮相），所有四台M4Mac都有16GB

一一一一一一__1·2024-08-28 08:22

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南在深度学习的世界里，GPU加速已成为提升模型训练和推理速度的关键。

2401_85760095·2024-08-28 06:41

编译运行 llama.cpp (vulkan, Intel GPU SYCL)

llama.cpp是一个运行AI(神经网络)语言大模型的推理程序,支持多种后端(backend),也就是不同的具体的运行方式,比如CPU运行,GPU运行等.但是编译运行llama.cpp并不是那么容易的

穷人小水滴·2024-08-28 05:27

大模型推理测速 (llama.cpp, Intel GPU A770)

由于本文太长,分开发布,方便阅读.3.1CPU(i5-6200U,2C/4T/2.8GHz)x86_64AVX2在4号PC(物理机)上运行.版本:>./llama-b3617-bin-ubuntu-x64/build/bin/llama-cli--versionversion:3617(a07c32ea)builtwithcc(Ubuntu11.4.0-1ubuntu1~22.04)11.4.0f

穷人小水滴·2024-08-28 05:57

Windows下编译libevent 64位静态库总结

参照：https://my.oschina.net/jacobin/blog/146567http://blog.csdn.net/qingfengpu99/article/details/45113841http

岩屿·2024-08-28 01:09

详细说明：向量数据库Faiss的搭建与使用

它能够处理大型数据集，并且在GPU上的性能表现尤为出色。下面详细介绍Faiss的搭建与使用。1.搭建Faiss1.1安装依赖包首先，需要安装Faiss及其依赖包。

AI逍遥子·2024-08-28 01:09

CUDA | 线程模型结构

grid==>网格；block==>线程块；线程分块是逻辑上的划分，物理上线程不分块配置线程：>>最大允许线程块大小：1024最大允许网格大小：2^31-1（针对一维网格）每个线程在核函数中都有一个唯一的身份标识；每个线程的唯一标识由这两个>>确定；grid_size，block_size保存在内建变量(build-invariable)，目前考虑的是一维的情况：gridDim.x：该变量的数值等

__AtYou__·2024-08-28 01:07

详解cuda by example中第六章光线追踪代码

最近在学习cudabyexample第六章时发现代码看不太懂（本人小菜鸡勿喷），经过学习（chatgpt的帮助）后对这段代码有了比较清晰的理解，于是打算对这段代码进行一个注解，仅供学习，如果大家有发现不对的地方欢迎指正定义线程块与线程一个线程块包含一个

肖肥羊xy·2024-08-28 00:58

安装CUDA的常见错误：cuda_install_131.log

安装cuda时报错Toolkit:InstallationFailed.MissingCompiler.Samples:InstallationFailedLogfileis/tmp/cuda_install

坦帕湾的海盗·2024-08-27 22:15

详解cuda by example中第八章图形互操作性代码

/common/cpu_bitmap.h"#include"cuda.h"#include"cuda_g

肖肥羊xy·2024-08-27 21:10

【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的

程序猿鑫·2024-08-27 18:48

PYTORCH 官方文档，开发文档，Python编程人工智能深度机器学习

PYTORCH文档PyTorchdocumentation—PyTorchmasterdocumentationPyTorch是一个使用GPU和CPU进行深度学习的优化张量库。

zhangfeng1133·2024-08-27 13:21

HPC&AI并行计算集群Slurm作业调度系统对通用资源（GRES）的调度

为特定GRES类型启用了其他内置功能，包括图形处理单元（GPU）、CUDA多进程服务（MPS）设备，并通过可扩展的插件机制进行分片。二、配置默认情况下，群集的配置中未启用任何GRES。

技术瘾君子1573·2024-08-27 09:25

运维系列&AI系列&Lenovo-G双系统系列（前传-装之前搜索的）：pytorch cuda安装报错的解决方法

pytorchcuda安装报错的解决方法pytorchcuda安装报错的解决方法前言2022.12.8在win+cuda11.8下安装最新PytorchGPU版时遇到包不兼容的问题，该文记录安装的整个流程一

坦笑&&life·2024-08-27 06:33

【CUDA编程笔记】如何使用CUDA统一内存来优化多进程多线程程序的性能？

如何使用CUDA统一内存来优化多进程多线程程序的性能？要使用CUDA统一内存优化多进程多线程程序的性能，可以采取以下步骤。

qq2108462953·2024-08-26 23:26

CUDA指南-CUDA简介与开发环境搭建

CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用NVIDIAGPU进行高效的通用计算任务。

小虾米欸·2024-08-26 21:41

关于苹果M1和Intel等芯片的区别

这颗芯片采用5纳米制程工艺，CPU、GPU、缓存集成在一起，其中包含160亿个晶体管。虽然股价没涨，市场反应也不温不火，但是，苹果变革的暗流，已经汹涌袭来。

丿星纟彖彳亍·2024-08-26 19:15

[服务器运维] gpu幽灵进程处理

僵尸进程是指那些已经完成任务但没有正确关闭的进程，它们可能因为各种原因未能释放占用的GPU资源。这会导致资源浪费，并且阻碍其他任务的执行。

PigeonGuan·2024-08-26 18:38

Python(PyTorch)多语言图像感知质量指标算法

LabVIEW单尺度质量指标算法|MATLAB单尺度质量指标算法|PyTorch完整参考图像质量测量指标、和分布式图像特征质量测量指标|多尺度质量模型应用：图像压缩，视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU

亚图跨际·2024-08-26 16:57

5分钟 Stable Diffusion 本地安装

安装前的准备确保系统要求：您需要一台安装了NVIDIA显卡的计算机（最好支持CUDA，至少6GB显存）。操作系统：Wind

狒狒伯尼·2024-08-26 10:45

人工智能开源库有哪些

TensorFlow：由Google开发的深度学习库，提供了丰富的工具和API，支持CPU和GPU计算。PyTorch：由Facebook开发的深度学习框架，提供动态图和静态图两种模式，并且易于使用。

openwin_top·2024-08-26 02:59

英伟达A100、A800、H100、H800、V100以及RTX 4090的详细性能参数对比

英伟达A100、A800、H100、H800、V100以及RTX4090的详细性能参数对比：英伟达A100架构与制程：架构：Ampere制程：7纳米核心与频率：CUDA核心数：6912个Tensor核心数

算力资源比较多·2024-08-26 00:48

深度学习多GPU训练原理

详细参考《动手学深度学习》P233，8.4节多GPU计算。数据并行的方法把一个batch的所有数据平均分配到每块GPU的显存里，把模型参数在每个GPU显存上拷贝一份。

浦东新村轱天乐·2024-08-25 22:31

TensorFlow库详解：Python中的深度学习框架

它能够处理大规模的多维数据，并支持在多种硬件平台上运行，如CPU、GPU和TPU（TensorProcessingUnit）。

Ambition_LAO·2024-08-25 21:28

OpenCL在移动端GPU计算中的应用与实践

在Android设备上，GPU，尤其是高通Adreno和华为Mali，因其卓越的浮点运算能力，成为了异构计算中的重要组成部分。百度APP已经利用GPU计算加速深度模型推理和计算密集型业务。

m0_67544708·2024-08-25 10:51

向量数据库Faiss的搭建与使用｜Faiss｜向量数据库｜高效检索｜机器学习｜大规模数据

Faiss的安装与环境配置2.1环境要求2.2Faiss的安装2.3验证安装3.Faiss的基本使用3.1创建索引与添加向量3.2执行查询3.3向量的压缩与内存优化4.Faiss的高级功能与优化4.1GPU

concisedistinct·2024-08-25 09:10

pytorch实现模型搭建

模型就是获取设备，以方便后面的模型与变量进行内存迁移，设备名只有两种：'cuda'和'cpu'。通常是在你有GPU的情况下需要这样显式进行设备的设置，从而在需要时，你可以将变量从主存迁移到显存中。

Fiona.y·2024-08-24 21:30

ubuntu18.04+cuda11.4+nccl安装

本文参考自，但更加详细的介绍了安装方法，避免走弯路ubuntu下安装nccl具体教程_ubuntu安装nccl-CSDN博客文章浏览阅读1w次，点赞5次，收藏12次。使用paddlepaddle框架进行多卡训练时报错：Traceback(mostrecentcalllast):File"train.py",line210,indo_train()File"train.py",line91,indo

袁泽斌的学习记录·2024-08-24 20:57

关于离屏渲染

1、当前屏幕渲染一般情况下界面的呈现是在当前屏幕渲染，首先CPU计算好frame等属性，将计算好的内容提交给GPU去渲染，GPU渲染完成之后就会放入屏幕帧缓冲区，然后控制器每隔一段时间会去屏幕缓存区读取渲染好的内容

晨枫阳·2024-08-24 16:29

启用Microsoft Edge浏览器的“硬件加速”功能

MicrosoftEdge浏览器提供了“硬件加速”选项，允许浏览器利用计算机的GPU来提升渲染性能，从而加快页面加载速度和改善用户体验。本文将详细介绍如何在Edge浏览器中启用“硬件加速”功能。

哎呦没·2024-08-24 16:28

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloperhttps://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

aiotud·2024-08-24 14:17

Ubuntu20.04部署Ollama

在Ubuntu20.04上面安装完RTX4060的NvidiaCuda和TensorRT环境后，就开始跑些大模型看看。

stxinu·2024-08-24 05:22

K8S集群中驱逐节点

K8S集群中驱逐node节点下面以驱逐节点上的GPU节点为例：1.驱逐节点上的资源使用以下命令从节点上驱逐GPU资源：kubectldrain--delete-local-data--force--ignore-daemonsets

听说唐僧不吃肉·2024-08-24 02:32

C# 获取当前电脑的mac地址

一个方法GetMacByIpConfigpublicstringGetMacByIpConfig(){Listmacs=newList();varrunCmd=ExecuteInCmd("chcp437&

Net蚂蚁代码·2024-08-23 21:59

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