gpu体系结构

AMD GCN GPU微架构简介

AMDGCN(GraphicsCoreNext)微架构介绍AMDGCN(GraphicsCoreNext)是AMD公司推出的一种用于图形处理单元（GPU）的微架构。
jack_201316888·2024-09-10 12:09

AI 证件照制作工具：HivisionIDPhotos，CPU可运行！

而且最棒的是，它在普通的CPU上也能运行，完全不需要高性能的GPU支持！HivisionIDPhotosHivisionIDPhotos是什么？Hivis
学术Fun·2024-09-09 22:26

Java面试题--JVM大厂篇之深入解析JVM运行时数据区：Java开发者必读

在JVM的体系结构中，运行时数据区是实现这些特性的关键部分。本文将详细介绍JVM的运行时数据区及其各部分的作用，以帮助开发者更好地理解和优化Java程序。
青云交·2024-09-09 17:52

OSError: libnccl.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory

linux安装完torch或者tensorflow的gpu版本，安装没问题，但是import就有问题，报错OSError:libnccl.so.2:cannotopensharedobjectfile:
王小葱鸭·2024-09-09 17:16

cpu运行gpu上的pytorch 报错:AssertionError:torch not compiled with cuda enabled——已解决

感觉今天介绍的这种方法可以解决所有这种报错出现的问题事件发生：报错：AssertionError:torchnotcompiledwithcudaenabled解决方法：后来看到这个代码parser.add_argument('--test_device',default="cuda:0",type=str,
霍格沃茨电气魔法师·2024-09-09 11:35

Infiniband网络架构的技术与性能分析

集群算力优化的关键在于GPU利用率和线性加速比。其中，GPU利用率受限于
科技互联人生·2024-09-09 04:51

【车载智能座舱域控制器】-【测试】

目录一、座舱SOC芯片历程介绍1、注解：1.CPU（中央处理器）2.GPU（图形处理器）3.NPU（神经处理单元）2、具体应用示例3、性能指标的重要性二、智能座舱包含哪些功能三、智能座舱测试包括：四、智能座舱
@逝水流年轻染尘@·2024-09-09 01:56

【已解决】Halcon错误代码4104

结果如下图所示，正常在使用GPU训练。搞定，手工~
聪明不喝牛奶·2024-09-08 23:12

10 自研rgbd相机基于rk3566之OPENCL加速库测试与开发

3opencl移植与调用：opencl加速库核函数编写1开发流程：2核函数编写接口函数定义如下：示例代码如下：opencl加速库示例代码opencl加速库介绍1OpenCL概念opencl是可以直接调用gpu
三十度角阳光的问候·2024-09-08 21:03

人工智能时代的程序设计教学与课程设计

作者：于仕琪，郑锋，廖琪梅，田蕾单位：南方科技大学计算机科学与工程系摘要：随着人工智能的兴起，学生对编程的热情逐渐从C/C++向Python迁移，对于计算机硬件体系结构的理解也呈现逐年下降的趋势。
于仕琪（南科大）·2024-09-08 21:01

【DeepSpeed 教程翻译】三，在 DeepSpeed 中使用 PyTorch Profiler做性能调试和Flops Profiler教程翻译

文章目录0x0.前言0x1.在DeepSpeed中使用PyTorchProfiler做性能调试Profile模型训练的循环标记任意代码范围ProfileCPU/GPU的活动Profile内存消耗0x2.
just_sort·2024-09-08 17:39

Linux中NFS和Samba的配置

XDR是一种与机器无关的数据描述编码的协议，他以独立与任意机器体系结构的格式对网上传送的数据进行编码和解码，支持在异构系统之间数据的传送。（2）NFS的作用提供透
噜噜噜的说~·2024-09-08 15:22

Vortex GPGPU的硬件代码分析（Cache篇3）

文章目录前言一、VX_cache.sv代码部分解读3——bank1.1bankrequestdispatch1.1.1解释VX_stream_xbar模块1.1.2解释VX_stream_arb模块1.1.3解释VX_generic_arbiter模块1.1.4解释VX_priority_arbiter模块1.1.5解释VX_rr_arbiter模块1.1.6解释VX_fair_arbiter模块
DentionY·2024-09-08 13:09

关于隐语架构概览的知识

包括但不限于CPU、GPU、内存以
m0_67966665·2024-09-08 11:25

第十四节：学习Springboot 的restful接口风格（自学Spring boot 3.x的第三天）

增(PostMapping)/***保存学生*@return*/@PostMappingpublicStudentsave(@RequestBodyStudentstudent){studentService.save
Mero技术博客·2024-09-08 05:11

微软开源 Phi-3.5 视觉模型

512个H100GPU，3.4万亿个tokens训练了10天。Phi3.5MoE:16x3.8B参数
三花AI·2024-09-08 02:19

元学习（meta learning）（一）

实际上没有什么好方法来调这些超参，今天工业界最常拿来解决调整超参数的方法是买很多张GPU，然后一次训练多个模型，有的训练不起来、训练效果比较差的话就输入掉，最后只看那些可以训练的比较好的模型会得到什么样的性能
前行居士·2024-09-08 02:48

Linux网卡驱动分析--(结合cs8900)

Linux网络驱动程序的体系结构可以划分为四层：网络协议接口，网络设备接口，设备驱动功能，网络设备和网络媒介层网络驱动程序，最主要的工作就是完成设备驱动功能层。在Linux中所有网
Goldenwang·2024-09-07 23:03

CPU 指令集架构 复杂指令集架构（CISC）和精简指令集架构（RISC） ARM、MIPS、RISC-V和Alpha 指令集架构（Instruction Set Architecture，ISA）

CPU指令集架构CPU指令集架构是计算机体系结构中与程序设计有关的重要部分。它定义了计算机如何执行和操作指令，是计算机执行程序的基础。
EwenWanW·2024-09-07 20:11

CISC和RISC指令集

它是计算机体系结构的一个关键组成部分，定义了处
TENET-·2024-09-07 19:31

OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块---caffe2_detectron_ops_gpu.dll

Errorloading"C:\Anaconda\Anaconda3\envs\TIN\lib\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll"oroneofitsdependencies
努力的小柚·2024-09-07 15:34

深度学习框架相关-Python模块的介绍和使用---torch

PyTorch的设计目标是提供灵活且高效的工具集，用于深度学习和科学计算；2.下面主要介绍torch模块的五个功能：数据加载和处理，GPU加速，建立网络模型，模型的保存和加载，梯度更新和参数优化；上面功能主要用到的子模块如下
sccum·2024-09-07 09:22

[GPU与CPU100倍性能之谜，论文个人阅读分享]Debunking the 100X GPU vs. CPU myth: an evaluation of throughput computing

Debunkingthe100XGPUvs.CPUmyth:anevaluationofthroughputcomputingonCPUandGPU*Authors:VictorW.Lee,ChangkyuKim
GutsShinyHero·2024-09-07 04:17

DNS服务搭建，DNS子域授权，主从架构，分离解析以及缓存dns

服务器的功能–正向解析：根据注册的域名查找其对应的IP地址–反向解析：根据IP地址查找对应的注册域名，不常用DNS服务器的分类–根域名服务器、一级DNS服务器、二级DNS服务器、三级DNS服务器–域名的体系结构
大毛驴噢·2024-09-06 20:02

在PyTorch中使用CUDA, pytorch与cuda不同版本对应安装指南，查看CUDA版本，安装对应版本pytorch_pytorch cuda

在PyTorch中使用CUDA，你需要确保正确安装了匹配你的GPU的CUDAToolkit。以下是在PyTorch中使用CUDA的一般步骤：检查CUDA支持：首先，确保你的GPU支持CUDA。
2401_84009626·2024-09-06 16:31

LLM之RAG理论（十二）| RAG和Graph RAG对比

一、RAG和GraphRAG的架构RAG方法体系结构可以分为两个不同的阶段：索引阶段
wshzd·2024-09-06 14:18

环境安装-1：Python3.8+CUDA11.6.1+cuDNN8.6+Tensorflow-gpu2.6.1

CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。
w坐看云起时·2024-09-06 10:50

适配ARM处理器的Linux内核

这些linux内核并不总是适用于所有linux支持的体系结构。
物联网_区块链_边缘计算_人工智能·2024-09-06 06:55

arm a7 支持虚拟化吗_Arm增加CPU、GPU和ISP，实现自主和视觉安全_Mali

原标题：Arm增加CPU、GPU和ISP，实现自主和视觉安全Arm引入了一套新的知识产权(IP)，包括新的CPU、GPU和ISP(图像信号处理器)，以实现可扩展、高效的计算能力，以实现跨汽车和工业应用的安全
weixin_39569112·2024-09-06 06:22

ISP(图像信号处理器)是什么？

和电脑的GPU类似，通常采并行计算。功能：Bayertransformation图像传感器（就是光电转换器）中的光电二极管（吸收光子产生电流）其实是无法识别颜色的，为了能够识别颜
FoGoiN·2024-09-06 05:16

Linux：深入理解计算机软硬件体系和架构

本文将从冯诺依曼体系结构出发，深入探讨Linux系统的软硬件构成及其工作原理。二、冯诺依曼体系结构冯诺依曼体系结构是现代计算机的基础
天蓝蓝23528·2024-09-06 05:46

开源Bluespec bsc编译器和可重用示例设计

达坦科技的open-rdma项目和推广的MIT体系结构学习社区都用到Bluespec，因此将此论文翻译成中文，以便大家了解2020年Bluespec开源后相关的开源项目。
达坦科技DatenLord·2024-09-06 03:35

NPU技术总结

NPUs的设计架构:NPUs通常采用不同于传统CPU或GPU的架构，优化了矩阵运算和并行处理。指令集:它们拥有专门的指令集，用于加速神经网络中的常见操作，如卷积和激活函数。
技术学习分享·2024-09-06 00:47

Nvidia GPU benchmark压力测试工具

一、参考资料使用Pytorch测试cuda设备的性能（单卡或多卡并行）GPU：使用gpu-burn压测GPU二、GPU压力测试方法1.PyTorch方式使用torch.ones测试CUDA设备。
花花少年·2024-09-06 00:13

快速搭建本地 Whisper 语音识别大模型

前置准备在开始之前，你需要确保计算机符合以下条件：Python3.7+环境GPU支持（CUDA驱动）：尽管CPU也能运行，但GPU会更快。足够的存储空间：模型可能需要几个GB。步骤一：
码上飞扬·2024-09-05 18:31

AI创业必备：GPU云、GPU 租赁或自建，你选对了吗？

在快速发展的机器学习领域，人工智能初创公司对GPU的需求与日俱增。GPU成了AI创业公司们构建核心资源，甚至颠覆创新的关键资源和基础设施。然而，这也让GPU资源的价格水涨船高。
DO_Community·2024-09-05 17:25

为什么深度学习用GPU而不是CPU

首先，我们深度理解一下中央处理器（CentralProcessingUnit，CPU）的核心。CPU的每个核心都拥有高时钟频率的运行能力，和高达数MB的三级缓存（L3Cache）。它们非常适合执行各种指令，具有分支预测器、深层流水线和其他使CPU能够运行各种程序的功能。然而，这种明显的优势也是它的致命弱点：通用核心的制造成本非常高。它们需要大量的芯片面积、复杂的支持结构（内存接口、内核之间的缓存逻
小锐->技术成就梦想,梦想成就辉煌。·2024-09-05 13:59

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
Clank的游戏栈·2024-09-05 11:14

Unity3D Compute Shader如何进行同步详解

前言在Unity3D中，ComputeShaders是一种利用GPU并行处理能力执行复杂计算的方法。
Clank的游戏栈·2024-09-05 11:44

Ubuntu下安装CUDA和cuDNN

Ubuntu下安装CUDA和cuDNNCUDA1.查看显卡是否支持CUDA网址https://developer.nvidia.com/cuda-gpus。
_Mallow_·2024-09-05 08:26

Ubuntu20.04安装CUDA和cuDNN

这里写目录标题1.简介1.1测试TensorFlow能否使用GPU2.安装CUDA11.22.1下载安装包2.2安装2.3配置环境变量2.3.1打开bashrc2.3.2末尾加上2.3.3内容生效2.4
Czi.·2024-09-05 08:26

三天学会C语言编程｜上篇

对计算机的体系结构有基本的概念。如图1是本文简化的计算机结构，其核心是CPU和内存，其中CPU用于运行代码，而内存则用于存储程序代码和数据。
SunnyZhang的IT世界·2024-09-05 04:35

NVIDIA NCCL 源码学习（八）- 数据通信链路transport的建立

上节说到nccl通过ncclTransportP2pSetup完成了数据通信链路的建立，还是以上节两机十六卡的环为例：第一台机器的环：graph->intra:GPU/0GPU/7GPU/
KIDGINBROOK·2024-09-04 22:57

第T4周：使用TensorFlow实现猴痘病识别

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊文章目录一、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1、加载数据2、数据可视化3、再次检查数据
oufoc·2024-09-04 18:03

【MySQL数据库管理问答题】第14章 使用 MySQL InnoDB 集群实现高可用性

目录1.结合“体系结构”，请说明你对InnoDB集群的整体认知。2.请对组复制的原理和功能做一个完整的描述，并说明组复制有哪些先决条件和限制。
summer.335·2024-09-04 14:31

Rocm-Programming with HIP 内存分配

这种内存有以下特点和用途：GPU地址空间映射：分配的内存被映射到系统中所有GPU的地址空间。这意味着GPU可以直接访问这块内存，而不需要数据复制操作。
青禾子的夏·2024-09-04 12:49

使用PotPlayer播放器查看软解和硬解4K高清视频时的CPU及GPU占用情况

目录1、问题说明2、PotPlayer播放器介绍3、视频的软解与硬解4、使用PotPlayer查看4K高清视频软解和硬解时的CPU占用情况4.1、使用软解时CPU和GPU占用情况4.2、使用硬解时CPU
dvlinker·2024-09-04 11:12

远程调试代码

理论JPDA（JavaPlatformDebuggerArchitecture）是Java平台调试体系结构的缩写。由3
Statham_Jessie·2024-09-04 10:27

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

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
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