gpu利用率第13页

如何优化Windows虚拟机性能(KVM/QEMU)

平台下.如果你想你的win10,win11虚拟机接近裸金属的体验,那么必须针对kvm+qemu做一系列的特殊化调整,不然可能会遇到卡顿,cpu使用率高,中断和I/O缓慢的情况.下面我们会从CPU,IO,GPU

NanosNanos·2024-02-05 18:05

深度学习GPU的环境太乱？从头配置环境：理解+实操

环境配置：理解+实操小白关于环境配置的一点理解0.装环境之前你需要知道有关CUDA的事进一步理解（optional）如何查看你当前的GPU型号？

Deserve_p·2024-02-05 17:42

HDFS BALANCER

介绍Hadoop的HDFS集群非常容易出现机器与机器之间磁盘利用率不平衡的情况，比如集群中添加新的数据节点。

风筝Lee·2024-02-05 16:07

【架构论文】SecDCP: Secure dynamic cache partitioning for efficient timing channel protection（2016 DAC）

SecDCP:Securedynamiccachepartitioningforefficienttimingchannelprotection摘要多核处理器并发进程共享LLC提高资源利用率，但容易收到定时信道攻击

Destiny·2024-02-05 16:55

OSDI 2023: RON One-Way Circular Shortest Routing to Achieve Efficient and Bounded-waiting Spinlocks

网络利用率提高:研究旨在充分利用多核处理器互连网络的潜力。成本感知通信:

结构化文摘·2024-02-05 15:46

论文阅读-CARD：一种针对复制元数据服务器集群的拥塞感知请求调度方案

然而，考虑到成本效益和系统利用率，实践中通常会限制集群规模。在这种情况下，由于客户端对拥塞不知情的行为和非智

向来痴_·2024-02-05 14:54

Mac端配置不同的Git账户（例如github和gitlab）

一、配置秘钥和公钥1、执行cd~/.ssh2、执行下面这条命令：ssh-keygen-trsa-C"[email protected]"2、然后会出现Generatingpublic/privatersakeypair.Enterfileinwhichtosavethekey

FishMAN__·2024-02-05 13:30

开心一刻～音响效果引起的错觉

AttheradiostationwhereIworked,themanagercalledmeintohisofficetopreviewanewsound-effectspackagewewereconsideringpurchasing.Heclosedthedoorsowewouldn'tbotherpeopleintheouteroffice

长期主义者庆福·2024-02-05 10:43

tensorflow调用gpu时报错：找不到cupti64_112.dll

环境：tensorflow2.5，cuda11.4看了C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v11.1\bin路径下，有cublas64_11.dll

桶的奇妙冒险·2024-02-05 09:01

总结的价值和意义l共读《奇特的一生》DAY4

总感觉浪费的时间还是挺多的，利用率不是特别高。然后会有挫败感。但是感觉并不是可靠的呀。总结有哪些用处呢？1,总结有利于回顾:哪怕只是看看过去一段时间都干了些什么，本身就很有意义。

亲子教育小六·2024-02-05 09:00

【高速组网】ROCE和IB组网

在GPU集群,特别是在AI大规模场景下,对网络有大带宽和低延迟的需求,一般常用的以太网络无法满足,为了实现高速且可靠的数据传输,往往会采用IB或者ROCE组网架构来满足需求.ROCE和IB组网都可以在高性能计算和数据中心的应用中提供高带宽

沐风—云端行者·2024-02-05 08:15

opencv中使用cuda加速图像处理

2、如果要使用cv的cuda库，会涉及到数据从cpu和gpu之间的交换。一张图片首先会被cpu

我是一个对称矩阵·2024-02-05 08:56

读书的方法

觉得自己以前认为“只要坚持读书，一定会有收获”这是比较片面的，因为读书的方法有很多，读书的速度，吸收的程度都有很大的区别，像比尔盖茨每天工作那么忙，每周还可以读十几本书，那还只是他读的一部分，我们时间利用率又是多少呢

花开盛夏·2024-02-05 06:06

自然语言开发AI应用,利用云雀大模型打造自己的专属AI机器人

这包括高性能的图形处理单元（GPU）或者专用的张量处理单元（TPU），以及大内存和高速存储器。说白了，本地没N卡，

快乐非自愿·2024-02-05 06:26

两分钟克隆你的声音，支持替换电影和视频里面的声音，免费使用支持docker一键部署，集成工具包括声音伴奏分离、自动训练集分割、中文自动语音识别(ASR)和文本标注

查看我们的介绍视频demovideo中国地区用户可使用AutoDL云端镜像进行体验：https://www.codewithgpu.com/i/RVC-Boss/GPT-SoVITS/GPT-SoVITS-Official

代码讲故事·2024-02-05 06:13

python 中和机器学习相关的库：numpy scipy pandas scikit-learn tensorflow-gpu matplotlib

numpy：python科学计算的基础包，随机数生成、快速高效的多维数组对象ndarray，用于对数组执行元素级计算，直接对数组执行数学运算的函数；用于读写硬盘上基于数组的数据集工具等。scipy:微积分、矩阵分解、函数优化器（最小化器）、根查找算法、信号处理工具、稀疏矩阵和稀疏线性系统求解器。pandas：非常重要的库，提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数；用得最多的pandas对象

Hi-Lu·2024-02-05 04:41

AI算力专题：AI服务器催化HBM需求爆发，核心工艺变化带来供给端增量

（报告出品方：太平洋证券）报告共计：26页HBM即高带宽存储器，应用场景集中在服务器GPU显存•HBM（HighBandwidthMemory）即高带宽存储器，用于GPU与CPU之间的高速数据传输，主要应用场景集中在数据中心高性能服务器的

人工智能学派·2024-02-05 04:08

目标检测SSD：训练自己的数据集

最近一直在搞objectdetection玩，之前用的是faster-rcnn，准确率方面73.2%，效果还不错，但是识别速度有点欠缺，我用的GPU是GTX980ti,识别速度大概是15fps.最近发现

BigCowPeking·2024-02-05 03:04

顺序表Plus版本

(7来打印表中数据)2.顺序表优缺点2.1顺序表的缺点头部和中部插入删除的效率不行时间复杂度为O（N）空间不够了，扩容有一定的消耗（尤其是异地扩容）扩容逻辑，可能还存在空间，利用率不高2.2顺序表的优点尾插尾删足够快下标可以随机访问和修改下一篇博客我们就会引入链表

CatShitK·2024-02-05 03:49

【Unity】compute shader的介绍和使用

ComputeShaders是在GPU运行却又在普通渲染管线之外的程

Unity尧明·2024-02-05 02:23

CUDA/TensorRT部署知识点

所以我们在GPU中是找不到grid/block的，所以只能抽象去理解这个关系。一般来讲一个kernel对应一个gri

qq_41920323·2024-02-05 01:57

android 应用最大内存卡,Android性能优化---内存优化

读书笔记：Android应用性能优化最佳实践一、影响卡顿的基本原因1.绘制任务太重2.主线程任务耗时太长二、页面绘制的流程CPU准备数据---GPU从缓存列表获取数据----Display显示数据三、性能优化检测工具

CYDYSY·2024-02-04 23:44

ggpubr|让数据可视化更加优雅

ggpubr_cover.jpgggpubr的基础用法指南ggpubr_githubggpubr是由AlboukadelKassambara创建的，基于ggplot2的可视化包。

木舟笔记·2024-02-04 22:23

Linux下vscode以管理员身份打开

sudocode--no-sandbox--disable-gpu-sandbox--user-data-dir=/root/.vscode/

C有点难。·2024-02-04 21:16

每日一词 24 | factor in

Experiencedwritersalwaysfactorintheirwritingpurposeandtheaudience.或者Experiencedwritersalwaysfactorinwhattheywanttoachieveandwhotheintendedaudienceis

Fred_Ji·2024-02-04 20:27

复杂onnx解决方案（以sparseconv为例）

目录前言1.稀疏卷积2.SparseConvolutionModel2.1输入数据模型2.2卷积核2.3输出的定义2.4计算流程2.4.1构建hashtable2.4.2构建Rulebook2.4.3在GPU

爱听歌的周童鞋·2024-02-04 19:23

Unity3D DrawCall和openGL、光栅化等有何内在联系详解

DrawCall是指CPU通知GPU

Thomas_YXQ·2024-02-04 18:06

PyCharm / DataSpell 导入WSL2 解析器，实现GPU加速

设置WSL2和实现GPU加速为PyCharm/DataSpell设置WSL解析器设置InterpreterWindows的解析器不好么？Windows上的解析器的确很方便，也省去了我们很多的麻烦。

Mike_Leigh·2024-02-04 18:39

【CUDA】解决使用 sanitizer debug 带 cuda 的 opencv 时 (-217:Gpu API call) out of memory 错误

1.发现问题在使用sanitizer调试引用了带cuda编译的opencv程序内存错误的时候，遇到了必现的(-217:GpuAPIcall)outofmemory错误，导致程序直接无法启动，具体错误如下

我才是一卓·2024-02-04 16:09

linux Pytorch（GPU版本）后出现torch.cuda.is_available()返回False，解决方案来啦

解决方案：一级目录二级目录第一次的下载过程如何判断是否是CPU的版本解决方案一级目录二级目录第一次的下载过程我当时下载GPU版本的pytorch的时候，就是直接从官网首页给的命令下载的，如下图：但是好像他们给出的命令默认安装的是

芝麻芝麻快长头发·2024-02-04 15:04

NvvmSupportError: libNVVM cannot be found. Do conda install cudatoolkit: library nvvm not found问题解决

在环境变量中添加NUMBAPRO_NVVM=C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v11.6\nvvm\bin\nvvm64_40_0.dllNUMBAPRO_LIBDEVICE

qq_35971623·2024-02-04 14:57

【大厂AI课学习笔记】1.4 算法的进步（5）关于GPU

——关于GPUGPU，即图形处理器，最初是为了加速计算机图形处理而设计的。然而，随着时间的推移，研究人员发现GPU的并行处理能力非常适合执行深度学习中的大规模矩阵运算。

giszz·2024-02-04 11:51

线程池的7大参数及4大拒绝策略详解

为什么要使用线程池线程池是多线程编程中常用的一种优化手段，可以提高资源利用率，提升系统性能，并降低系统的复杂性。这里借用《Java并发编程的艺术》提到的来说一下使用线程池的好处：降低资源消耗

YangYangYang24·2024-02-04 11:06

使⽤COCO数据集训练YOLOX

注意：训练的时候，如果GPU不够，可以修改batchsize大小。

a flying bird·2024-02-04 11:01

开源模型应用落地-业务优化篇（四）

如果你们在实施AI项目方面有经验，那一定会对GPU服务器的高昂价格感到惋惜。一台基础的v10024G的GPU云服务器就需要将近3,000元人民币/月。导致很多公司都希望尝试AI，但面对昂贵的服务器成本

charles_vaez·2024-02-04 10:48

由vscode自动升级导致的“终端可以ssh服务器，但是vscode无法连接服务器”

连接情况我的ssh配置如下：Hostgpu3HostNameaaaUserzwx现在直接在终端中进行ssh，可以顺利连接。然后在vscode中进行连接，一直失败。

Mr.zwX·2024-02-04 09:22

GPU与GPGPU

文章目录一、什么是GPU1.GPU的由来2.GPU和CPU的区别3.GPU用于处理什么任务二、什么是GPGPU1.GPGPU的定义2.GPGPU与GPU的区别一、什么是GPU1.GPU的由来为了提高了显示能力和显示速度

_Edward Lee·2024-02-04 09:17

移动端GPGPU 架构

最近在面试的时候发现移动端现在是越来越热，然后就有被问到GPU的框架什么的PC端的这个可以参考这个：GPU硬件架构及其运行机制移动端的与PC端有很大的区别！

微小的鱼·2024-02-04 09:45

GPGPU面临的工程困境闲聊

作者：蒋志强本人同意他人对我的文章引用，但请在引用时注明出处，谢谢．作者：蒋志强0.前言2007年作为GPGPU的工程界元年至今，已经发展了接近小二十年了。

Z_Jiang·2024-02-04 09:13

TensorFlow官方入门实操课程-全连接神经网络分类

#设置显卡内存使用率，根据使用率占用importosos.environ["TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH"]="true"#引入必要的库importtensorflowastfprint

尘埃飞舞·2024-02-04 09:33

TensorFlow官方入门实操课程-卷积神经网络

程序构建卷积神经网络以下是导入库以及数据#设置显卡内存使用率，根据使用率占用importosos.environ["TF_FORCE_GPU_ALLO

尘埃飞舞·2024-02-04 09:33

TensorFlow官方入门实操课程-一个神经元的网络（线性曲线预测）

基于如下的课程进行的学习记录TensorFlow官方入门实操课程#设置显卡内存使用率，根据使用率占用importosos.environ["TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH"]="true

尘埃飞舞·2024-02-04 09:03

tensorflow2.0的cpu与gpu运行时间对比

文章目录前言一、导入环境二、定义函数三、测试前言这里运用一个自定义大小的矩阵数据计算，来测试gpu与cpu运算时间的对比。

尘埃飞舞·2024-02-04 09:02

Mac book pro HDMI无信号解决办法

外接屏幕惠普开始各种排除踩坑：1、排查电路问题、电脑接口处2、排查信号线问题（购买了HDMI、DP、VGA）各种线3、排查转接器问题（使用绿联的转换器）注意：⚠️要保证以上设备正常开始研究显卡：查看gpuswitch

海纳百川_9dc7·2024-02-04 08:53

局域网远程连接另一台电脑

→“系统”→“凭据分配”→找到“允许分配保存的凭据用于仅NTLM服务器身份验证”3、双击运行，单选“已启用”→继续单击“显示”→输入“TERMSRV/*”→确定；4、设置后，输入“Win+R”→输入“gpupdate

zxclong·2024-02-04 08:39

技术动态 | 知识图谱对工业组织生成式人工智能的重要作用

正如我们将在下面详细介绍的，知识图谱通过提高数据利用率和打破数据孤岛提供了生成人工智能所需的基础。因此，工业知识图谱成为生成式人工智能时代释放有形商业价值的关键。理解知识图谱从本质上讲，知识图

开放知识图谱·2024-02-04 07:05

渲染原理

表示绘制到游戏视图的过程中，一个模型文件的数据经过了哪些转换步骤通常指的是GPU流水线，不包含CPU部分CPU主要是准备好顶点、贴图、法线、灯光方向、颜色等东西之后，告诉GPUGPU接收到数据后，就要对其处理最终显示到屏幕上因为屏幕是

APP4x·2024-02-04 07:23

CUDA Cpp并行计算二维和三维网格

NVIDIA的CUDA是一种通用并行计算平台和编程模型，可利用GPU的并行处理能力来加速深度学习和其他计算密集型应用程序。

亚图跨际·2024-02-04 07:31

CUDA Cpp正电子发射断层扫描仪校准和图像重建—蒙特卡洛3D伊辛模型

要点GPU对比CPU计算正弦和：使用单CPU、使用OpenMP库和CUDACUDA并行计算：3D网格运行内核：线程块，线程线性处理3D数组，并行归约，共享内存，矩阵乘法/平铺矩阵乘法，基本线性代数子程序平铺分区

亚图跨际·2024-02-04 07:59

AI新工具(20240202) OmniLMM-面向图文理解的开源多模态大模型；MusicFX是谷歌推出创造音乐的平台

而OmniLMM-3B则可以高效部署在大多数GPU和个人电脑上，包括移动手机等终端设备，具有优

go2coding·2024-02-04 07:19

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