gpu云计算第7页

美国AI圈破防了。。。

强化学习曾小健·2025-03-07 13:43

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.2-本机 GPU 围栏对象(四)

用于创建、打开和销毁本机围栏的D3DKMT内核API引入了以下D3DKMT内核模式API来创建和打开本机围栏对象。D3DKMTCreateNativeFence/D3DKMT_CREATENATIVEFENCED3DKMTOpenNativeFenceFromNTHandle/D3DKMT_OPENNATIVEFENCEFROMNTHANDLEDxgkrnl调用现有的D3DKMTDestroySy

程序员王马·2025-03-07 10:53

Docker中GPU的使用指南

在当今的计算领域，GPU（图形处理单元）已经成为了加速各种计算密集型任务的关键硬件，特别是在深度学习、科学模拟和高性能计算等领域。

俞兆鹏·2025-03-07 10:22

LLMs之Llama-3：基于Colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3

LLMs之Llama-3：基于Colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3-

一个处女座的程序猿·2025-03-07 09:41

DeepSeek开源技术全景解析：从硬件榨取到AI民主化革命

从硬件榨取到AI民主化革命一、开源周核心成果概览2025年2月24日启动的"开源周"计划，DeepSeek团队连续发布三项底层技术突破：FlashMLA（2.24）：动态资源调度算法，Hopper架构GPU

大刘讲IT·2025-03-07 09:09

【学习笔记5】Linux下cuda、cudnn、pytorch版本对应关系

一、cuda和cudnnNVIDIACUDAToolkit（CUDA）为创建高性能GPU加速应用程序提供了一个开发环境。

longii11·2025-03-07 08:56

【Qt】Qt Widgets和QML（Qt Quick）开发界面的区别

QtWidgetsvs.QML总体对比对比项QtWidgetsQML(QtQuick)语言C++(带QtUI库)QML+JavaScript(底层C++)渲染方式传统窗口系统控件（原生或模拟）基于OpenGL，使用GPU

￡އއ昔年·2025-03-07 08:52

心得分享：云端运营对零售业的全渠道拓展到底能起到多大作用？

印度领先的食品杂货零售平台FreshToHome在云计算方面找到了适合的合作伙伴，双方携手为业务开拓未来之路“AkamaiCloudComputing平台为我们提供了所需的灵活性，使我们能在进一步扩大业务的同时维持较低的成本

Akamai中国·2025-03-07 06:06

知识篇 | 低代码开发（Low-Code Development）是个什么东东？

2000年后，随着云计算和SaaS（软件即服务）的兴起，低代码开发进入新阶段。典型代表包括：Salesforce的Force.com（2005年）：首个

db_murphy·2025-03-07 04:44

只需几步！在本地电脑轻松部署DeepSeek大模型

Ollama还允许用户通过编写Modelfile配置文件来自定义模型的推理参数，支持多GPU并行推理加速。二、安装Ollama（一）

魔法小匠·2025-03-07 01:42

揭秘AWS GPU实例：以极致AI算力与成本优化，重塑企业智能竞争力

本文将深度解析AWSGPU实例的颠覆性技术方案，带您解锁AI时代的核心生产力。

AWS官方合作商·2025-03-06 23:55

AWS CloudFormation：云原生时代的基础设施即代码利器

在云计算时代，企业追求敏捷开发和高效运维，**基础设施即代码（InfrastructureasCode,IaC）**逐渐成为现代化IT架构的核心实践。

AWS官方合作商·2025-03-06 23:55

chatglm3如何进行微调

loadmodel时，是先放在内存里面，所以内存不能小，最好在30GB左右显存：如果用half()精度来loadmodel的话(int4是不支持微调的)，显存在16GB就可以，比如可以用kaggle的t4gpu

learner_ctr·2025-03-06 23:24

yolov8训练模型、测试视频

1、训练代码train.pyimportos#os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="3"#同样是选择第3块GPUfromultralyticsimportYOLO#L

灰灰学姐·2025-03-06 21:12

《基于WebGPU的下一代科学可视化——告别WebGL性能桎梏》

WebGPU作为下一代Web图形标准，通过显存直存、多线程渲染和计算着色器三大革新，将科学可视化性能提升至10倍以上。本文将深入解析如何利用WebGPU突破大规模数据渲染的极限。

Eqwaak00·2025-03-06 20:31

VoVNet（2019 CVPR）

论文标题AnEnergyandGPU-ComputationEfficientBackboneNetworkforReal-TimeObjectDetection论文作者YoungwanLee,Joong-wonHwang

刘若里·2025-03-06 19:15

软件架构设计与模式之：模块化设计与组件化架构

作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍模块化、组件化、微服务架构已经成为云计算的主流架构模式，软件架构设计如何满足需求并持续优化性能是一个非常重要的课题。

AI天才研究院·2025-03-06 09:54

高效部署通义万相Wan2.1：ComfyUI文生/图生视频实战，工作流直取！

手把手教你在免费GPU算力环境、本地环境部署运行ComfyUI工作流，玩转Wan2.1文生视频、图生视频案例实践。

zhangjiaofa·2025-03-06 07:33

云上大数据平台的优化：提升效率与可靠性的实践

云上大数据平台的优化：提升效率与可靠性的实践随着云计算和大数据技术的快速发展，越来越多的企业选择将其数据处理和分析工作迁移到云上。

Echo_Wish·2025-03-06 05:54

INA(In-Network Aggregation)技术

核心原理在传统分布式训练中，计算节点（如GPU）需要将本地计算的梯度或中间结果发送到中心节点（如参数服务器）进行聚合，这会产生大量的网络传输。In-NetworkAggregation则是通过可编

一只积极向上的小咸鱼·2025-03-06 01:22

PyTorch 与 NVIDIA GPU 的适配版本及安装

PyTorch与NVIDIAGPU的适配版本需要通过CUDA和cuDNN来实现。以下是详细的安装教程，包括如何选择合适的PyTorch版本以及如何配置NVIDIAGPU环境。

小赖同学啊·2025-03-05 19:05

云服务：企业未来的超能引擎，数字化转型的绝对武器

在这个竞争激烈、技术不断推陈出新的时代，云计算已经不再是企业的一项选择，而是发展的必然趋势。今天，我们将深入挖掘云服务的巨大潜力，并揭示如何通过云服务，快速将你的企业推向数字化转型的巅峰。

¥KT·2025-03-05 16:28

kubevirt源码分析之谁分配了gpu_device（3）

目标当一个launcherpod被创建时，它会请求资源，如下Requests:cpu:16devices.kubevirt.io/kvm:1devices.kubevirt.io/tun:1devices.kubevirt.io/vhost-net:1ephemeral-storage:50Mhugepages-2Mi:8Gimemory:1574961152nvidia.com/GA102_GE

生命不息折腾不止·2025-03-05 15:54

《基于WebGL的matplotlib三维可视化性能调优》——让大规模3D数据流畅运行在浏览器端！

本文将解锁matplotlib与WebGL的融合之道，通过GPU加速渲染+数据压缩算法+计算负载转移三大杀招，实现浏览器端千万级粒子系统60FPS流畅交互。

Eqwaak00·2025-03-05 15:53

云计算中的“按需扩展”和“自动扩展”有何不同？

在云计算中，“按需扩展”（On-DemandScaling）和“自动扩展”（AutoScaling）都是提升系统灵活性的重要机制，但它们在触发方式、控制方式和应用场景上有所不同。

云上的阿七·2025-03-05 13:04

我们为什么需要服务发现？服务发现的基本概念和流程，并通过实践案例说明如何利用服务发现构建微服务架构 Why Do We Need Service Discovery?

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介在现代分布式系统架构中，服务发现（ServiceDiscovery）在微服务架构、云计算和容器化架构等方面扮演着至关重要的角色。

AI天才研究院·2025-03-05 13:33

大模型训练内存预估计算方法

方法论大模型在训练过程中,需要预估需要多少显存进行参数的存储,需要进行预估.来方便GPU的购买.举例以DeepSeek-V3模型为例,总共有671B个参数.B=Billion（十亿）,因此，671B模型指拥有

junjunzai123·2025-03-05 13:29

云计算中的“服务降级”是什么？

云计算中的**“服务降级”（ServiceDegradation）是一种应对系统压力、故障或资源紧张的策略，旨在在不可避免的情况下，通过降低部分服务质量或功能，确保核心业务的稳定运行**，从而避免系统整体崩溃

云上的阿七·2025-03-05 12:56

Linux云计算SRE-第十七周

1.做三个节点的redis集群。1、编辑redis节点node0(10.0.0.100)、node1(10.0.0.110)、node2(10.0.0.120)的安装脚本[root@node0~]#viminstall_redis.sh#!/bin/bash#指定脚本解释器为bashREDIS_VERSION=redis-7.2.7#定义Redis的版本号PASSWORD=123456#设置Red

晨曦启明711·2025-03-05 12:24

分布式系统的核心挑战与解决方案

1、分布式系统的引入在移动互联网、云计算和物联网的推动下，现代软件系统需要处理亿级用户请求、PB级数据存储和毫秒级响应需求。传统的单体架构受限于单机性能瓶颈和容灾能力，逐渐被分布式系统取代。

小马不敲代码·2025-03-05 12:51

Python | Pytorch | Tensor知识点总结

如是我闻：Tensor是我们接触Pytorch了解到的第一个概念，这里是一个关于PyTorchTensor主题的知识点总结，涵盖了Tensor的基本概念、创建方式、运算操作、梯度计算和GPU加速等内容。

漂亮_大男孩·2025-03-05 08:27

Rust编程基础教程：Web开发入门

同时，Rust也越来越受欢迎，成为云计算、区块链、高性能计算等领域的主流编程语言。因此，对于新手而言，理解Rust编程语言的基本概念及特性，掌握

AI天才研究院·2025-03-05 05:33

NCU使用指南及模型性能测试（pytorch2.5.1）

OverviewNsightCompute(NCU)是NVIDIA提供的GPU内核级性能分析工具，专注于CUDA程序的优化。它提供详细的计算资源、内存带宽、指

Jakari·2025-03-05 02:05

AI 芯片全解析：定义、市场趋势与主流芯片对比

随着人工智能（AI）的快速发展，AI计算的需求不断增长，从云计算到边缘计算，AI芯片成为推动智能化时代的核心动力。那么，什么样的芯片才算AI芯片？

嵌入式Jerry·2025-03-04 22:39

高性能计算中如何优化内存管理？

例如，在CUDA编程中，可以使用内存池来管理GPU内存，从而提高内存访问效率。异构内存管理：在异构计算环境中（如CPU+GPU），采用统一内存管理（UnifiedMemory）或智能数据迁移策略，

·2025-03-04 22:52

VMware Fusion 虚拟机Mac版安装CentOS 8 系统

Linux发行版领头羊RedHatEnterpriseLinux的再编译版本（是一个再发行版本），而且在RHEL的基础上修正了不少已知的Bug，相对于其他Linux发行版，其稳定性值得信赖,广泛用于服务器、云计算

甜于酸·2025-03-04 21:56

2023年上海市浦东新区网络安全管理员决赛理论题样题

正确（1）保护对象改变等保1.0保护的对象是信息系统，等保2.0增加为网络和信息系统，增加了云计算、大数据、工业控制系统、物联网、移动物联技术、网络基础设施等保护对象，实现了全方面的覆盖。

afei00123·2025-03-04 20:50

基于PyTorch的深度学习2——Numpy与Tensor

不过它们也有不同之处，最大的区别就是Numpy会把ndarray放在CPU中进行加速运算，而由Torch产生的Tensor会放在GPU中进行加速运算。

Wis4e·2025-03-04 15:38

Helix 是开源的私有 GenAI 堆栈，用于构建具有声明性管道、知识（RAG）、API 绑定和一流测试的 AI 应用程序。

从语言模型到图像模型等，Helix以符合人体工程学、可扩展的方式为您的业务带来最好的开源AI，同时优化GPU内存和延迟

2301_78755287·2025-03-04 13:50

GPU与CPU：架构对比与技术应用解析

1.引言1.1为什么探讨GPU与CPU的对比？随着计算技术的不断发展，GPU（图形处理单元）和CPU（中央处理单元）已经成为现代计算机系统中最重要的两个组成部分。

Hello.Reader·2025-03-04 12:50

最节省成本的架构方案：无服务器架构

无服务器架构（ServerlessArchitecture）是一种颠覆性的云计算执行模型，它允许开发者专注于编写和部署代码，而无需担心底层服务器基础设施的管理。

fxrz12·2025-03-04 11:40

DEEPSEEK为什么还不能在工业控制领域使用？

以下是具体原因及深度分析：一、实时性与可靠性瓶颈1.毫秒级响应要求工业控制场景（如机器人协作、生产线急停）需确定性响应（通常50℃）、高湿、震动、电磁干扰等极端条件，通用AI服务器（如GPU集群）缺乏工业级防护

Wnq10072·2025-03-04 11:39

测量纹波是否合格的标准是什么?

测量纹波是否合格需要结合具体应用场景和技术规范，以下为收集到的详细判断标准及分类说明：一、通用行业标准数字电路基础逻辑电路（如TTL/CMOS）：<100mVpp高速数字电路（DDR/FPGA）：<50mVpp处理器核心供电（如CPU/GPU

CircuitWizard·2025-03-04 11:07

探索AGI：谷歌开源的先进智能系统框架

探索AGI：谷歌开源的先进智能系统框架agiAndroidGPUInspector项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/agiAGI（ArtificialGeneralIntelligence

劳泉文Luna·2025-03-04 06:30

python数据分析入门与实战王静_Keras快速上手：基于Python的深度学习实战

准备深度学习的环境11.1硬件环境的搭建和配置选择.........................11.1.1通用图形处理单元..........................31.1.2你需要什么样的GPU

weixin_39724362·2025-03-04 04:52

私有部署 ChatGLM3-6B

1.在AutoDL平台上租赁GPUGPU型号：RTX4090PyTorch版本：2.5.1**（推荐使用2.0及以上的版本，以获得最佳的推理性能）**2.开启学术资源加速source/etc/network_turbo3

张申傲·2025-03-04 03:16

云计算第一周学习总结（2）

接下来是两个初始化设置，一个是关闭防火墙，另一个是关闭seLinux，防火墙的作用是保证系统的安全，那既然是为了保护系统的安全那为什么要关闭呢，主要原因就是我们所建立服务器本身就是为了让客户访问，但一旦防火墙开启，客户访问时防火墙会把客户当作入侵者，阻止客户的正常访问，所以需要将其关闭，那么紧接着就会产生另一个问题，要是将防火墙关闭了，真正的入侵者过来破坏服务器了怎么办，不用担心一般会有两种解决手

夊亙·2025-03-04 03:12

从Google白皮书看企业安全最佳实践10

此前Google在安全领域披露的信息一直很少，适逢其大力发展云计算业务，需要展示云安全方面的实力，才有了这份白皮

XSY- MT·2025-03-04 01:22

ARM裸机 - ARM体系架构

X86：这是英特尔和AMD的“专属”架构，主要用于PC、服务器和云计算领域，拥有高性能、高速度和高兼容性的优势。在PC市场

嵌入式_笔记·2025-03-04 00:50

人工智能和python的关系

人工智能是计算密集型，需要非常精细的优化，其中还需要GPU、专用硬件之类的接口，这些都只有C/C++能做到，所以某种意义上来说，其实C/C++才是人工智能领域最重要的语言。

兜里揣着星星·2025-03-03 22:32

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