gpu人工智能深度学习

Unity UI优化总结

常见的四大UI优化问题：1、片段着色器利用率过高（或者说GPUfill-rate填充率过高），即每个片段处理的

Don里个冬·2025-02-19 05:17

FunASR服务器部署（CPU+GPU）

自行下载funasr-cpu/gpu和asrmodel-deploy-cpu/gpu压缩包，官方都有cpu版运行：cd/home/user/data/AIModels/FunASR_docker/deploy_resourcessudodockerload-ifunasr-runtime-sdk-cpu

之群害马·2025-02-19 03:25

联想E470 双GPU笔记本部署私有AI模型方案

一、硬件适配优化方案显存限制突破使用4-bit量化技术压缩模型，例如加载ChatGLM3-6B的INT4版本，显存需求可降至6GB310启用CPU-GPU混合推理（通过

月光技术杂谈·2025-02-19 02:18

采用分布式部署deepseek

1.环境准备硬件需求：确保您的集群环境中有足够的GPU资源，并且所有机器之间可以通过高速网络互联。软件依赖：安装必要的库和工具，如PyTorch、Transformers等。

慧香一格·2025-02-19 02:14

360智算中心：万卡GPU集群落地实践

360内部对于智算中心的核心诉求是性能和稳定性，本文将深入探讨360智算中心在万卡GPU集群中的落地实践过程，包括算力基础设施搭建、集群优

ZVAyIVqt0UFji·2025-02-18 23:47

大规模GPU集群的进阶之路

今天来聊聊GPU。GPU，全称GraphicProcessingUnit，即图形处理器。

卢旗·2025-02-18 23:47

智能算力中心万卡GPU集群架构深度解析

智能算力中心万卡GPU集群架构深度分析自ChatGPT发布，科技界大模型竞赛如火如荼。

科技互联人生·2025-02-18 23:13

2. 从HuggingFace下载千问模型、数据、微调并运行

525、弹幕量0、点赞数4、投硬币枚数2、收藏人数11、转发人数2,视频作者jiangliuer3264,作者简介，相关视频：3.从HuggingFace下载千问模型、数据、微调并运行（下），6.租赁GPU

ApiChain·2025-02-18 20:45

Docker安装分布式vLLM

分布式安装方法https://docs.vllm.ai/en/latest/serving/distributed_serving.html2安装方法⚠️注意：前期一定要把docker环境、运行时和GPU

MasonYyp·2025-02-18 13:49

Pytorch实现mnist手写数字识别

同学啊]**我的环境：语言环境：Python3.8编译器：JupyterLab深度学习环境：torch==1.12.1+cu113torchvision==0.13.1+cu113一、前期准备1.设置GPU

Zn要学习·2025-02-18 04:49

模型GPU-＞NPU(Ascend)迁移训练简述

迁移训练流程图解二、详细流程步骤1.模型训练与日志记录2.跨平台精度对齐对比3.问题定位与修复4.迭代验证三、关键技术点四、常见问题与解决方案一、迁移训练流程图解通过华为云的modelart进行运行环境选型北京四使用GPU

終不似少年遊*·2025-02-18 01:12

什么是重绘？什么是回流？如何减少回流？

适用css动画代替JavaScript动画css动画利用GPU加速，在性能方面通常比JavaScript动画更高效。使用css的transform和opaci

Ashy-·2025-02-17 20:52

人工智能的发展领域之GPU加速计算的应用概述、架构介绍与教学过程

文章目录一、架构介绍GPU算力平台概述优势与特点二、注册与登录账号注册流程GPU服务器类型配置选择指南内存和存储容量网络带宽CPU配置三、创建实例实例创建步骤镜像选择与设置四、连接实例SSH连接方法远程桌面配置一

m0_74824592·2025-02-17 15:00

DeepSeek大模型本地化部署与实践指南

星辰@Sea·2025-02-17 11:31

国产GPU算力公司及产品

目前，中国有多家从事国产算力GPU研发与生产的企业，以下是一些代表性的公司及其相关产品概述：景嘉微：近期，景嘉微宣布成功研发了“景宏系列”AI算力产品，该系列面向AI训练、AI推理、科学计算等领域，支持

算力资源比较多·2025-02-17 10:22

AI大模型的技术突破与传媒行业变革

这一突破的核心在于三大技术创新：MoE架构升级：通过部署256个细粒度专家网络，减少知识冗余，提升模型效率；MLA注意力机制：动态压缩推理过程中的缓存需求，降低GPU内存

AIQL·2025-02-17 07:52

hunyuan-DiT模型部署指南

二、部署流程环境要求：所需的最小GPU内存为11GB，建议使用具有32GB内存的GPU，以获得更好的生成质量。

算家云·2025-02-17 05:12

controller入参异常 No primary or default constructor found for class

java.lang.IllegalStateException:Noprimaryordefaultconstructorfoundforclassjava.time.LocalDateTime错误写法：@GetMappingpublicStringquery

Lin_Miao_09·2025-02-17 04:30

显卡性能对比：P100、RTX3090、A40、A100、A800、H100

32GBRTX3080RTX2080TiRTXA4000RTXA5000A100-SXM4-80GBA100-PCIE-40GBTITANXpRTX3060RTX3080TiV100-32GBTeslaT4A800H100世上最全NVDIAGPU

u013250861·2025-02-17 03:27

【Stable Diffusion部署至GNU/Linux】安装流程

显卡与计算架构介绍CUDA是NVIDIAGPU的专用并行计算架构技术层级说明CUDAToolkit提供GPU编译器(nvcc)、数学库(cuBLAS)等开发工具cuDNN深度神经网络加速库（需单独下载）

星星点点洲·2025-02-17 00:34

KTransformers：告别天价显卡！国产框架让单卡24G显存跑DeepSeek-R1 671B大模型：推理速度飙升28倍

清华团队用CPU/GPU协同计算，让4090跑起671B参数全量模型！”大家好，我是蚝油菜花。如果你也经历过——看着API调用账单瑟瑟发抖，微调一次模型吃掉半月算力预算️盯着OOM报错抓狂，为了

蚝油菜花·2025-02-17 00:32

高效高并发调度架构

以下是从架构层面为你提供的适合多核CPU、多GPU环境下API客户端、服务端高级调度，以实现高效并发大规模与用户交互的技术栈：通信协议gRPC：基于HTTP/2协议，具有高性能、低延迟的特点，支持二进制序列化

之群害马·2025-02-16 23:59

【vLLM 学习】安装

依赖环境操作系统：LinuxPython：3.8-3.12GPU：计算能力7.0或更高（例如V100、T4、RTX20xx、A100、L

·2025-02-16 23:25

三种方式实现人车流统计（yolov5+opencv+deepsort+bytetrack+iou）

一、运行环境1、项目运行环境如下2、CPU配置3、GPU配置如果没有GPUyolov5目标检测时间会比较久二、编程语言与使用库版本项目编程语言使用c++，使用的第三方库，onnxruntime-linux-x64

Jayson God·2025-02-16 23:24

【Stable Diffusion部署至Google Colab】

GoogleColab中快速搭建带GPU加速的StableDiffusionWebUIfromgoogle.colabimportdrivedrive.mount('/content/drive')!

星星点点洲·2025-02-16 21:40

麒麟SoC的详细架构组成介绍

目录麒麟SoC的主要组成部分1.应用处理器（ApplicationProcessor,AP）2.图形处理单元（GPU）3.神经网络处理单元（NPU）4.图像信号处理器（ISP）5.调制解调器（Modem

小蘑菇二号·2025-02-16 16:33

以下是一篇关于使用SLURM编写作业脚本的原创技术指南

通过编写规范的SLURM脚本，研究人员可以：1.精确申请计算资源（CPU/GPU/内存）2.实现任务队列管理3.自动化作业流程4.获得执行日志和性

这题有点难度·2025-02-16 15:57

InfiniteHiP - 在单个GPU上扩展 LLM 上下文至300万tokens

InfiniteHiP:ExtendingLanguageModelContextUpto3MillionTokensonaSingleGPUPaper:https://huggingface.co/papers

伊织code·2025-02-16 14:18

理解WebGPU 中的 GPUDevice ：与 GPU 交互的核心接口

在WebGPU开发中，GPUDevice是一个至关重要的对象，它是与GPU进行交互的核心接口。

ttod_qzstudio·2025-02-16 13:12

解析浏览器中JavaScript与Native交互原理：以WebGPU为例

WebGPU的出现正是这一矛盾的解决方案之一。作为新一代Web图形API，WebGPU允许JS以接近原生（Native）的方式操作GPU，同时严格遵循浏览器的安全模型。本文将结

ttod_qzstudio·2025-02-16 12:36

onnx 推理报错：onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state.Fail: [ONNXRuntimeError] : 1 : FAIL : Load mo

onnx模型不匹配有可能是你转换的是gpu但是推理是cpu，也可能版本不兼容导致，因此卸载cpu版本，重新安装gpu版本或者升级gpu版本pipuninstallonnxruntime-gpupipinstall-ihttps

fengsongdehappy·2025-02-16 10:19

理解WebGPU 中的 GPUAdapter ：连接浏览器与 GPU 的桥梁

在WebGPU开发中，GPUAdapter是一个至关重要的对象，它作为浏览器与GPU之间的桥梁，为开发者提供了请求GPU设备、查询GPU特性以及获取适配器信息的能力。

ttod_qzstudio·2025-02-16 06:44

理解 WebGPU 中的 GPUQueue：GPU 的命令队列

在现代图形编程中，与GPU的交互变得越来越高效和灵活，而WebGPUAPI的出现更是为Web开发者带来了强大的图形处理能力。其中，GPUQueue作为WebGPU的核心接口之一，扮演着至关重要的角色。

ttod_qzstudio·2025-02-16 05:38

DeepSeek 大模型离线 Docker 部署技术指南

核心组件包括：模型服务层：基于TritonInferenceServer的模型推理容器API网关层：FastAPI实现的REST/gRPC接口服务资源管理层：CUDA-awareDocker运行时+NVIDIAGPU

容器的搬运工·2025-02-16 04:32

动手学深度学习V2.0(Pytorch)——25. 使用块的网络 VGG

文章目录P1讲解1.1基本介绍1.2总结P2代码实现2.1报错解决2.2windows下专用/共享GPU内存P3Q&AP4.其他4.1ImageNetClassificationLeaderboard4.2VGG

吨吨不打野·2025-02-16 04:58

清华大学KVCache.AI团队联合趋境科技联合的KTransformers开源项目为什么那么厉害

以下是KTransformers的详细介绍：1.核心特点高性能优化：KTransformers通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术，显著加速模型推理速度，降低硬件门槛。

魔王阿卡纳兹·2025-02-16 03:52

大模型转换为 GGUF

其目的是为了有一个单文件共享的格式，并且易于在不同架构的GPU和CPU上进行推理。但在后续的开发中，遇到了灵活性不足、相容性及难以维护的问

奔跑中的小象·2025-02-15 22:48

深度学习基础知识

它允许开发人员利用NVIDIA的GPU（图形处理器）来加速各种计算任务，包括科学计算、机器学习、深度学习、数据分析等。NVIDIA是一个全球领先的计算技术公司，专注于设计和制造高性能计算设备。

namelijink·2025-02-15 15:22

如何在我的电脑上查看是否安装cuda12？我现在在我的VS中新建项目时，里面多出来一个CUDA12.4 runtime，这是什么？是不是使用CUDA cpp进行编程？

在你的电脑上检查是否安装了CUDA12，可以通过以下几种方法：1.检查CUDAToolkit安装目录查看CUDA安装目录：-默认情况下，CUDAToolkit安装在C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit

吃榴莲的小鳄鱼·2025-02-15 15:21

Python 并发处理

编写您自己的并发和并行软件系统所需的并发的基本概念介绍调试和异常处理等概念，以及一些允许您创建事件驱动和反应式系统的最流行的库和框架内容加快速度并行化线程的生命线程间同步线程之间的通信调试和基准测试执行和池多进程事件驱动编程反应式编程使用GPU

亚图跨际·2025-02-15 15:21

【开发日志】数字人+LLM：从概念到实现的全程记录！

系统环境：CPU:i91490016GBGPU:GTX40608GBSYS:Windows11WSL:Ubuntu22.04本文章使用到的技术内容:数字人框架:LiveTalking大模型:Llama3.1TTS

AI大模型-王哥·2025-02-15 13:11

麒麟8000处理器参数

麒麟8000CPU为1个2.4GHz的A77核心+3个2.19GHz的A77核心+4个1.84GHz的A55核心，GPU是Mali-G610，频率为864MHz。

m0_50307601·2025-02-15 12:32

使用CerebriumAI进行大规模语言模型的推理

传统的CPU在处理大规模语言模型（LLM）时效率较低，GPU成为了首选。然而，自行搭建GPU环境成本高昂且维护复杂。

qahaj·2025-02-15 07:54

实验随记2-Pytorch Lightning多机多卡训练

示例实现5节点4GPU共计20卡训练。使用pytorch_lightning==1.9.4存在bug:启

晓岚和雪·2025-02-14 23:48

PyTorch Lightning多GPU分布式日志介绍

分布式日志是指在分布式系统中，多个节点（如多台机器或多个GPU）协同工作时，对系统运行状态、错误信息、性能指标等进行记录的过程。

qq_27390023·2025-02-14 23:48

1.1、Ray-关键概念Key Concepts

Ray使任务能够指定其在CPU、GPU和自定义资源方面的资源需求。这些资源请求被集群调度器用来在整个集群中分配任务，以实现并行执行。参见

MaxCode-1·2025-02-14 20:23

用 Python 实现 DeepSeek R1 本地化部署

你的电脑至少得配备8GB内存，要是想运行更大的模型，比如7B及以上的，那最好有更强劲的CPU和GPU，内存也

喜-喜·2025-02-14 18:33

Chrome内核解析 -- 背景篇：Chromium的多进程多线程构架

采用多进程构架，以DesktopChromium为例，它包括一个BrowserProcess(也称为UIProcess),一个或多个RenderProcess(也称为WebProcess),零个或一个GPUProcess

yunchao_he·2025-02-14 05:31

AI人工智能深度学习算法：在缺陷检测中的应用

AI人工智能深度学习算法：在缺陷检测中的应用1.背景介绍1.1缺陷检测的重要性在制造业中,产品质量是关键因素之一。缺陷检测是确保产品质量的重要环节,旨在及时发现并排除产品中的任何缺陷或异常。

AI天才研究院·2025-02-14 05:59

windows hyperv中Ubuntu使用本机的nvidia显卡

在WindowsHyper-V中，Ubuntu虚拟机默认无法直接使用主机的NVIDIA显卡，因为Hyper-V的虚拟化技术会独占GPU资源。

飞瀑·2025-02-14 05:26

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