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GPU的优势：并行计算的利器

GPU相较于CPU，在并行计算方面具有以下优势：强大的并行计算能力:GPU拥有成千上万个计算核心，能够同时执行大量的线程，非常适合处理数据并行性高的任务。

绿算技术·2025-03-16 02:28

数据处理的革命性引擎

随着数据量的爆炸式增长和计算需求的多样化，传统的CPU和GPU已经无法完全满足现代数据中心和高性能计算的需求。在这样的背景下，DPU（DataProcessingUnit，数据处理单元）应运而生。

绿算技术·2025-03-16 02:28

c++调用python代码，使用gpu

c++调用python，使用gpu加速1、首先要配置cuda和cudnn的环境1、cmd窗口下nvidia-smi，查看电脑可以支持的最高cuda版本。

AI改变视界·2025-03-16 01:55

在MATLAB中进行并行计算和GPU加速？

在MATLAB中进行并行计算和GPU加速是提升计算性能和处理大规模数据集的重要手段。下面将详细介绍如何在MATLAB中实现这些技术。

琛哥的程序·2025-03-16 00:18

深入理解 GPU 渲染加速与合成层（Composite Layers）

一、前端视角下的GPU加速1.CPU与GPU的协作模式在前端渲染流程中，GPU加速通过硬件并行计算能力显著提升图形处理效率。

·2025-03-16 00:16

信息技术基础专有名词和计算机硬件学习笔记

GPU(GraphicsProcessingUnit)图形处理器，专用于处理图形和并行计算。RAM(RandomAccessMemory)随机存取存储器，临时存储运行中的程序和数据。ROM(Read-

learning-striving·2025-03-15 21:25

WebGPU + WebAssembly混合渲染方案深度解析

真实场景痛点分析：传统WebGL在高频数据更新时存在CPU-GPU通信瓶颈JavaScript的垃圾回收机制导致渲染卡顿复杂物理模拟（如SPH流体）难以在单线程中实现技术选型对比：graphLRA[计算密集型任务

爱上大树的小猪·2025-03-15 21:24

Orin NX 安装Jetpack 6.2 及部署pytorch tips

刷机tips:刷完系统之后，如果需要安装其它软件，这个时候不需要跳线，然后输入真实的IP，确保你的x86ubuntu能ping通OrinNX.其它安装环境时遇到的问题如下：1.GPUenable=False-installtorch

MYVision_ MY视界·2025-03-15 17:23

一文讲清楚CUDA与PyTorch、GPU之间的关系

它允许软件开发人员和研究人员利用NVIDIA的GPU（图形处理单元）进行高性能计算。CUDA提供了一系列API和工具，使得开发者能够编写和优化在GPU上运行的计算密集型任务。

平凡而伟大.·2025-03-15 17:23

太速科技-基于3U VPX的 Jetson Xavier NX GPU计算主板

基于3UVPX的JetsonXavierNXGPU计算主板一、产品概述基于3UVPX的JetsonXavierNXGPU计算主板，是AI人工智能的低功耗计算平台，是LINUX环境下软件开发等的理想工具，

北京太速科技股份有限公司·2025-03-15 16:47

使用 Ollama 对 LLaMA-2 模型进行微调的详细指南

1.1硬件要求大语言模型的微调需要强大的计算能力，尤其是GPU资源。以下是推荐的硬件配置：GPU：建议使用至少NVIDIARTX3090或更高配置的GPU。

软件职业规划·2025-03-15 15:08

AI大模型时代，2025大龄程序员如何轻松转型赢未来？

随着新兴技术的不断涌现，如云计算、大数据、人工智能等，传统的编程技能逐渐显得“过时”。同时，年轻一代的程序员以更加低廉的薪酬和旺盛的精力涌入市场，加剧了职场的竞争。

AI大模型学习不迷路·2025-03-15 15:35

Alibaba Cloud Linux V3 新版发布，以安全为基石，为阿里云ECS九代实例注入 AI 新动力

在当今快速发展的云计算时代，企业和开发者们不断寻求更高效、更安全的解决方案来支持其业务的增长和创新。

·2025-03-15 14:30

webgl threejs 云渲染(服务器渲染、后端渲染)解决方案

云渲染和流式传输共享三维模型场景1、本地无需高端GPU设备即可提供三维项目渲染云渲染和云流化媒体都可以让3D模型共享变得简单便捷。

allenjiao·2025-03-15 11:06

构建centos7镜像调用外部gpu

sudovi/etc/docker/daemon.json{"runtimes":{"nvidia":{"path":"/usr/bin/nvidia-container-runtime","runtimeArgs":[]}}}/*{"registry-mirrors":["https://9cpn8tt6.mirror.aliyuncs.com"]}{"runtimes":{"nvidia":{

周子青·2025-03-15 05:10

无网络entos7报错ImportError: /lib64/libm.so.6: version `GLIBC_2.27‘ not found更新glibc

最近在尝试使用sklearn的升级版cuml，因为是一台没有连接互联网的gpu机器，所以构建cuml环境过程很坎坷，需要各种将各种whl包在线下载后上传到服务器中。

夏离·2025-03-15 05:40

Centos安装GPU驱动,使用100元显卡玩转deepseek

步骤1:安装NVIDIA驱动程序1.1安装显卡驱动编译工具yuminstallgccmakekernel-devel1.2安装显卡驱动依赖包yuminstallvulkan-loader1.3下载驱动安装https://www.nvidia.cn/drivers/details/220730/chmodu+xNVIDIA-Linux-x86_64-550.54.15.run./NVIDIA-Lin

white.tie·2025-03-15 04:07

Gemma 3 发布：最强单 GPU/TPU 可运行模型，性能超 Llama-405B！

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！订阅：https://rengongzhineng.io/GoogleDeepMind再次掀起AI界的狂潮，正式推出Gemma3——一款轻量级但性

新加坡内哥谈技术·2025-03-15 04:35

DeepSeek开源：FlashMLA深度解析：Hopper架构上的大模型推理革命

2025年2月24日，DeepSeek以「开源周」首日发布的FlashMLA技术，重新定义了Hopper架构GPU在AI推理领域的性能极限。

花生糖@·2025-03-15 03:55

PHP语言的学习路线

随着Web3.0和云计算的兴起，掌握PHP语言将为你的职业发展和技术提升提供重要助力。本文将为你提供一条系统化的PHP学习路线，帮助你从零基础逐步成为PHP开发高手。第一部分：基础知识1

AI向前看·2025-03-15 02:45

【JS性能优化黑魔法】从8秒到0.8秒的奇迹の逆袭（祖传代码大改造）—— 让老板跪下喊爸爸的极致优化指南

)=>{cartItems.forEach(item=>{item.style.top=`${Math.sin(Date.now())*10}px`;//持续触发回流});},16);//老司机优化（GPU

vvvae1234·2025-03-15 01:08

H100解锁生成式AI算力新纪元

内容概要英伟达H100GPU以Hopper架构为核心，重新定义了生成式AI的算力边界。

智能计算研究中心·2025-03-14 22:43

云原生周刊：基于 KubeSphere LuBan 架构打造DeepSeek 插件

它提供与OpenAI兼容的API，支持在CPU和GPU上运行，并具备按需自动扩缩容的能力。KubeAI无需依赖Istio、Knative等其他系统，能够在几乎任何K8s集群中开箱即用。

·2025-03-14 22:37

边缘计算Edge Computing

OverviewEdgecomputingpushesapplications,dataandcomputingpower(services)awayfromcentralizedpointstothelogicalextremesofanetwork.Edgecomputingtakesadvantageofmicroservicesarchitec

福梦·2025-03-14 22:07

HiPixel开源AI驱动的图像超分辨率的原生macOS 应用程序，使用 SwiftUI 构建并利用 Upscayl 强大的 AI 模型

二、软件特征具有SwiftUI界面的原生macOS应用程序使用AI模型进行高质量图像放大通过GPU加速实现快速处理支持各种图像格式用于自动处理新添加图像的文件夹监控现代、直观的用户界面三、为什么选择HiPixel

2301_78755287·2025-03-14 19:43

出海行动派 | 全球服务新征程！Bonree ONE海外版正式发布

在云计算、大数据与物联网深度融合的驱动下，全球IT运维行业正经历从被动响应到主动智能的深刻变革。

·2025-03-14 17:00

芯片时钟树结构（H-tree,Fishbone,FlexH,Mesh等）的对比、应用实例及未来趋势

本文将深入解析H-tree、Fishbone、FlexHtree及Clockmesh四种主流时钟树结构的技术特性，结合服务器芯片、GPU及AI芯片的实战案例，并探讨主流EDA工具对CTS

赛卡·2025-03-14 16:46

GPU底层优化的关键语言（深入解析PTX）；PTX相比汇编语言的核心优势

PTX作为英伟达GPU的底层语言，既是性能优化的利器，也是打破生态垄断的突破口。其“类汇编”特性赋予开发者对硬件的极致控制权，但高昂的开发成本与生态依赖仍制约其普及。

AI-AIGC-7744423·2025-03-14 11:13

英伟达的ptx是什么？ptx在接近汇编语言的层级运行？

它是CUDA编程模型中，主机代码与实际在GPU上执行的机器码之间的桥梁。开发者编写的CUDAC/C++等高级语言代码，在编译过程中

AI-AIGC-7744423·2025-03-14 11:43

浅谈基于saas模式的ERP优劣以及未来发展分析

SaaSERP通过云计算技术，将ERP系统部署在云端服务器上，企业用户只需通过互联网浏览器即可访问和使用，无需在本地安装和维护复杂的软件和硬件基础设施。

微笑的曙光（StevenLi）·2025-03-14 11:35

保姆级教学——本地免费部署DeepSeek-R1模型并通过Python调用

以下是如何在本地免费部署DeepSeek-R1模型并通过Python调用的详细指南：一、环境准备（Windows/Linux/Mac通用）1.硬件要求最低配置：16GB内存+20GB可用磁盘空间推荐配置：NVIDIAGPU

shuaige_shiwoa·2025-03-14 09:54

Unity打包程序嵌入WinForm或者WPF(2) 问题

问题2.嵌入Unity的控件隐藏后，GPU使用率达到99%。所谓的Unity控件隐藏是指

llhswwha·2025-03-14 09:23

【解决方案】RAGFlow部分问题清单及解决方案备忘1

一、长时间显示：Taskisqueued多半是因为模型确实在队列中排队的原因，要么是内存一直在被占用中，要么是CPU或GPU一直在被占用中，可以首先检查硬件利用率：如果是内存导致的队列缓慢，可以将.env

中杯可乐多加冰·2025-03-14 08:45

仅用224张GPU训练，训练成本省10倍

关注前沿科技量子位224张GPU，训出开源视频生成新SOTA！Open-Sora2.0正式发布。11B参数规模，性能可直追HunyuanVideo和Step-Video（30B）。

·2025-03-14 04:12

WPF未来展望：紧跟技术发展趋势，探索新的可能性

WPF未来展望：紧跟技术发展趋势，探索新的可能性一、前言二、WPF与.NET技术的融合发展2.1拥抱.NETCore2.2利用.NET5及后续版本的新特性三、WPF在新兴技术领域的应用拓展3.1与云计算的结合

xcLeigh·2025-03-14 02:06

python和pytorch关系_PyTorch：Python优先的深度学习框架

据该项目官网介绍，PyTorch是一个Python优先的深度学习框架，能够在强大的GPU加速基础上实现张量和动态神经网络。

weixin_39877182·2025-03-14 02:36

OSError: We couldn‘t connect to ‘https://huggingface.co‘ to load this file,

在一个服务器可以用，但GPU只有一个卡，只能换一个服务器，换个服务器又要重装环境，但后者下载模型有问题，手动用git-lfs下载后指定位置报错：Traceback(mostrecentcalllast)

小李飞刀李寻欢·2025-03-14 01:00

WebGPU 为什么会取代 WebGL，看看 WebGPU 都做了啥？

WebGPU被普遍认为是WebGL的继任者，并有望在未来逐步取代WebGL，这一趋势主要由以下技术、生态和行业因素推动，本文带着大家看WebGPU针对WebGL提升了啥，改进了啥。

贝格前端工场·2025-03-13 21:36

python,pycharm,pytorch，向量数据库，环境搭建记录

修改ubuntu上的pycharm镜像源，详细步骤-腾讯云开发者社区-腾讯云【超详细教程】2024最新Pytorch安装教程（同时讲解安装CPU和GPU版本）-CSDN博客https://zhuanlan.zhihu.com

dept123·2025-03-13 16:30

算力租赁新趋势揭秘：如何高效利用云计算资源赋能未来

**算力——数字经济的“新石油”在人工智能、大数据、区块链等技术重塑全球经济的今天，算力已成为驱动创新的核心引擎。根据工信部数据，2022年我国算力核心产业规模突破1.8万亿元，算力总规模位居全球第二，而全球算力租赁市场规模已超过千亿美元，并以年复合增长率超过25%的速度扩张。这一背景下，算力租赁作为灵活获取计算资源的新模式，正从边缘走向主流。本文将深入剖析算力租赁的行业新趋势，并揭示如何通过云计

·2025-03-13 15:49

本地部署时，如何通过硬件加速（如 CUDA、TensorRT）提升 DeepSeek 的推理性能？不同显卡型号的兼容性如何测试？

GPU加速验证：运行以下代码检查硬件加速状态：importtensorflowastfprint("可用GPU数量：",len(tf

百态老人·2025-03-13 14:43

(4-8)基于DeepSeekMoE架构的DeepSeek-V3：测试模型

加载完成后，模型被设置为评估模式，并移动到GPU上以加速推理过程。在生成文本时，用户可以输入提示文本，模型会根据这些提示生成相应的文本输出。

码农三叔·2025-03-13 13:37

Unity3D 批处理与Draw Call减少（Batching & Reducing Draw Calls）

前言在Unity3D中，批处理（Batching）是优化渲染性能的核心手段，主要通过减少DrawCall数量来降低CPU与GPU之间的通信开销。

Thomas_YXQ·2025-03-13 13:37

人工智能 - TensorRT与DeepDP终极指南：释放GPU潜能的深度学习推理优化之道

TensorRTTensorRT（TensorRuntime）是英伟达（NVIDIA）推出的高性能深度学习推理（Inference）优化器和运行时库，专为在NVIDIAGPU上高效部署深度学习模型而设计

天机️灵韵·2025-03-13 13:36

PyTorch安装与环境配置终极指南：从零搭建高效深度学习开发环境（一）

一、环境搭建的核心意义与准备工作1.1深度学习环境的核心挑战深度学习开发环境涉及复杂的软件栈依赖关系：硬件兼容性：GPU型号（NVIDIA系列）与CUDA版本的匹配软件依赖链：Python版本→PyTorch

WHCIS·2025-03-13 12:02

英伟达的最新AI算力芯片——Blackwell芯片性能及应用场景

以下是对其详细性能及应用场景的归纳：性能特点晶体管数量：Blackwell架构的GPU拥有2080亿个晶体管。

算力资源比较多·2025-03-13 11:20

分布式并行策略概述

数据并行（DataParallelism）内容：数据并行通过将训练数据分割成多个小批次，并在多个处理单元（如GPU）上同时训练模型的副本来工作。

灵海之森·2025-03-13 10:11

RISC_V GPU skybox 系列 core 模块之VX_dispatch_unit.sv

CDerL·2025-03-13 08:54

建议收藏！华为HCIE考试内容全攻略，助你备考一臂之力！

华为HCIE有多个领域方向，如数据通信、云计算、安全、人工智能等，不同方向的考试内容各有侧重，但都对考生的技术能力和综合素养提出了

新盟IT教育·2025-03-13 07:19

RISC_V GPU skybox 系列 core 模块之VX_issue.sv

CDerL·2025-03-13 06:44

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