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如何设计性能测试用例？

点击文末小卡片，免费获取软件测试全套资料，资料在手，涨薪更快性能测试是确保软件应用在各种负载和条件下都能保持良好性能的关键活动，涉及到系统的响应时间，还包括吞吐量、资源利用率、可靠性和系统的可伸缩性。

互联网杂货铺·2025-01-20 12:26

实战千问2大模型第五天——VLLM 运行 Qwen2-VL-7B（多模态）

它通过优化显存管理、支持大模型的批处理推理以及减少不必要的内存占用，来提高多GPU环境下的推理速度和效率。VLLM的核心特点包括：显存高效性：VLLM能够动态管理显存，

学术菜鸟小晨·2025-01-20 02:50

K8S中Pod控制器之Horizontal Pod Autoscaler(HPA)控制器

HPA可以获取每个Pod利用率，然后和HPA中定义的指标进行对比，同时计算出需要伸缩的具体值，最后

元气满满的热码式·2025-01-20 02:46

PyTorch使用教程- Tensor包

张量是一个多维数组，类似于NumPy中的ndarray，但它是基于GPU的，支持自动求导。

Loving_enjoy·2025-01-19 23:52

Node与Java后台对比

优势：cpu利用率较高，因为cpu不用等待IO，而时一直在发起异步请求。不足：单个线程崩溃后，所以任务都无法进行，而多线程并发场景下，某个线程崩溃，不影

旭氏美术馆·2025-01-19 23:21

什么是AI显卡，英伟达与AMD显卡的全面对比

AI显卡是专门为人工智能计算任务设计和优化的图形处理器（GPU）。相比传统显卡，AI显卡具备更强的计算能力、更高的并行处理效率以及针对深度学习、数据科学等领域的特殊硬件支持。

wit_@·2025-01-19 16:53

从零开始的 AI Infra 学习之路

AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM五、AI编译&计算架构5.1CUDA5.2CANN六、AI硬件&体系结构6.1INVIDIAGPU6.2AscendNPU

SSS不知-道·2025-01-19 15:15

【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解

高效性：无论是单GPU设置还是跨多个GPU扩展，都能充分利用你的硬件。多功能性：

小小小小祥·2025-01-19 15:10

【学习总结|DAY031】后端Web实战(员工管理)三

通过集合接收参数的代码如下：@DeleteMappingpublicResultdelete(@RequestParamListids){log.info(

123yhy传奇·2025-01-19 14:04

加速AI模型部署：深入探索Banana的无服务架构

在本文中，我们将探讨如何利用Banana提供的无服务GPU推理来部署AI模型，并结合LangChain实现高效的模型推理。主要内容1.Banana生态系统的优势Banana提供了一套完

afTFODguAKBF·2025-01-19 13:30

构建高效GPU算力平台：挑战、策略与未来展望

引言随着深度学习、高性能计算和大数据分析等领域的快速发展，GPU（图形处理器）因其强大的并行计算能力和浮点运算速度而成为首选的计算平台。

Mr' 郑·2025-01-19 11:43

程序控制的角度

才可以够使得CPU和外围设备充分并行，从而提高计算机系统的使用效率多道程序同时计算例多道程序同时计算例多道程序同时计算的宏观分析甲、乙两道程序独占计算机单道运行时均需1小时，占用CPU时间18分钟，CPU利用率为

钢铁男儿·2025-01-19 11:42

大规模可观测性揭秘：Netflix 如何通过标题玩转全球内容发布？

2可观测性的挑战作为工程师，我们习惯跟踪错误率、延迟和CPU利用率等系统指标，但对

·2025-01-19 06:33

AI技术架构：从基础设施到应用

1.GPU（图形处理单元）：并行计算的核心GPU是深度学习的核心引擎，专为大规模并行计算设计。技术优

fuqinyijiu·2025-01-19 06:31

NVIDIA发布企业级硬件 AI 参考架构

NVIDIA发布企业级硬件AI参考架构NVIDIA英伟达在OCP峰会后发布了许多AI参考架构，#GPU服务器#供应商与Nvidia合作开发了大规模部署NvidiaAI硬件所需的基础设施硬件，近日Nvidia

深度学习服务器·2025-01-19 05:45

实验室多人共享GPU服务器搭建指南（更新ing）

linux安装nvidia驱动必备（笔者实验室的GPU服务器交货时已安装驱动，不再详述）Ubuntu20.04安装Nvidia驱动——4060显卡（黑屏解决方法）1.首先禁

Geodesy&Geomatic·2025-01-19 04:30

【安利一个超高性价比的GPU租赁平台使用分享】

GPU算力服务器，使用经验分享，强烈推荐，还送你30元额度！可以白嫖！！为什么需要租服务器？当我使用自己的电脑跑模型时，每个Epoch大概要花费54分钟左右，总共有150个Epoch...

放飞自我的Coder·2025-01-19 04:30

“云计算+中职”：VR虚拟仿真实训室的发展前景

这不仅可以降低学校的运维成本，还能提高实训室的利用率和实训

武汉唯众智创·2025-01-18 21:01

深度学习(1)

一、torch的安装基于直接设备情况，选择合适的torch版本，有显卡的建议安装GPU版本，可以通过nvidia-smi命令来查看显卡驱动的版本，在官网中根据cuda版本，选择合适的版本号，下面是安装示例代码

浅忆へ梦微凉·2025-01-18 18:57

NVIDIA下一代Hopper架构曝光，采用5nm工艺晶体管超1400亿

据媒体报道，NVIDIA下一代主要面向高性能计算、人工智能等Hopper架构，将会采用5nm工艺制程，晶体管多达1400亿个，面积核心达到了900平方毫米，是有史以来最大的GPU。

Java小海.·2025-01-18 17:54

NVIDIA Hopper解说

NVIDIAHopper架构是NVIDIA推出的面向高性能计算（HPC）和人工智能（AI）的最新一代GPU架构。

白总Server·2025-01-18 17:24

NVIDIA Hopper 架构深入

在2022年NVIDIAGTC主题演讲中，NVIDIA首席执行官黄仁勋介绍了基于全新NVIDIAHopperGPU架构的全新NVIDIAH100TensorCoreGPU。

RZer·2025-01-18 16:40

Pytorch实现：LSTM-火灾温度预测

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前期工作语言环境：Python3.9.18编译器：JupyterLab深度学习环境：Pytorch1.12.11.设置GPUimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms

骑猪玩狗·2025-01-18 11:32

linux tcp_nodelay,仔细看参数--NGINX之tcp_nodelay

一、知识准备●在nginx优化中有个经常需要设置的参数，tcp_nodelay●该参数最核心的功能，就是把小包组成成大包，提高带宽利用率也就是著名的nagle算法●tcp协议中，有一个现象：应用层数据可能很低

投机启示录·2025-01-18 05:48

服务器虚拟化技术深度解析与代码实践

服务器虚拟化技术深度解析与代码实践在现代数据中心和云计算环境中，服务器虚拟化技术已经成为提高资源利用率、降低成本和简化管理的重要手段。

我的运维人生·2025-01-17 21:47

【TVM 教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-01-17 20:18

采用海豚调度器+Doris开发数仓保姆级教程（满满是踩坑干货细节，持续更新）

1.架构复杂性2.数据处理性能3.数据同步与更新4.资源利用率与成本6.生态系统与兼容性7.符合信创或国产化要求二、ODS层接入数据接入kafka实时数据踩坑的问题细节三、海豚调度器调度Doris进行报表开发创建带分区的表在

大模型大数据攻城狮·2025-01-17 19:56

加速 AI 训推：Lepton AI 如何构建多租户、低延迟云存储平台

该平台适用于各种训练、推理需求，GPU充足，在保证高性能的同时，能够灵活应对不断变化的工作负载。用户可以快速在Lepton平台上部署推理服务和执行训练任务，无需关注基础设施和稳定性问题。

·2025-01-17 15:51

高通AdrenoGPU简介（一）

这意味着gpu需要在相同的固定时间段内光栅化更多的片段。假设目标帧率为30fps，游戏在单个帧上的花费不能超过33.3ms。

·2025-01-17 15:20

Java并发编程：线程池优化实战指南

它通过复用线程、减少线程创建和销毁的开销，显著提升了系统性能和资源利用率。

莫非技术栈·2025-01-17 11:48

云手机技术是怎么实现的？（云手机在海外社媒营销、跨境电商、短视频领域应用)

其中主板还集成着CPU，GPU，内存等元件。手机硬件主要由SOC、RAM、ROM、电池、屏幕、传感器等组成。那为什么说云手机本质上是手机呢？

verybots2023·2025-01-17 11:48

拯救者电脑安装Windows和Ubuntu双系统遇到黑屏或者花屏问题的解决方法，亲测有效

最近想在电脑上跑深度学习，有一定基础的都知道，ubuntu更适合gpu、apex以及其他加速的使用，如果在Windows上总是遇到各种各样的问题，所以我给电脑安装了双系统。

我爱猪肉炖粉条·2025-01-17 07:15

神经架构搜索在大模型效率优化中的应用

计算资源消耗巨大:大模型的训练需要大量的计算资源，例如高性能GPU和TPU，这导致训练成本高昂，难以普及。内存占用量大:大模型的参数量庞大，需要大量的内存进行存储和

AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:06

【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

·2025-01-17 00:08

【Triton 教程】持久矩阵乘法 (Persistent Matmul)

它旨在提供一个基于Python的编程环境，以高效编写自定义DNN计算内核，并能够在现代GPU硬件上以最大吞吐量运行。

·2025-01-16 18:47

报错解决：undefined symbol: _ZN15TracebackLoggerC1EPKc, version libcudnn_ops_infer.so.8

Ubuntu20.04的机器上跑，报错如下：undefinedsymbol:_ZN15TracebackLoggerC1EPKc,versionlibcudnn_ops_infer.so.8这个错误是在NVIDIAGPU

打工人你好·2025-01-16 18:46

【JS】执行时长(100分) |思路参考+代码解析（C++）

题目为了充分发挥GPU算力，需要尽可能多的将任务交给GPU执行，现在有一个任务数组，数组元素表示在这1秒内新增的任务个数且每秒都有新增任务。

l939035548·2024-09-16 09:48

Faiss Tips：高效向量搜索与聚类的利器

它支持多种硬件平台，包括CPU和GPU，能够在海量数据集上实现快速的近似最近邻搜索（AN

焦习娜Samantha·2024-09-16 09:47

新能源汽车 BMS 学习笔记篇—BMS 基本定义及分类

一、BMS定义1、概念：BMS（BatteryManagementSystem）即电池管理系统，其管理对象是二次电池（充电电池或蓄电池），其主要目的是电池的利用率，防止电池出现过度充电和过度放电，可应用于电动汽车

WPG大大通·2024-09-16 03:07

2021-06-07 Do What You Are Meant To Do

smostimportanttoyouanddoeverythingyoucantoputyourselfinapositionwhereyoucanfocusonthosepriorities,ratherthanbeingpulledbyt

春生阁·2024-09-16 02:37

Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图

要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩，视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU

亚图跨际·2024-09-15 18:20

4×4矩阵键盘详解（STM32）

这种行列式键盘结构能够有效地提高单片机系统中I/O口的利用率，节约单

辰哥单片机设计·2024-09-15 15:04

深度学习-13-小语言模型之SmolLM的使用

文章附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介1.2下载模型2运行2.1在CPU/GPU/多GPU上运行模型2.2使用torch.bfloat162.3通过位和字节的量化版本3应用示例4问题及解决4.1attention_mask

皮皮冰燃·2024-09-15 10:48

2024上半年软考系统架构设计师-综合知识选择题及答案

1.操作系统先来先服务调度算法2.操作系统多道程序设计，利用率3.操作系统状态流转错误的，执行态到运行态4.数据库2NF每一个非主属性完全依赖主键5.数据库笛卡尔积m*n6.数据库不属于事务的特点，并发性

不对法·2024-09-15 07:30

【大模型】triton inference server

前言：tritoninferenceserver常用于大模型部署，可以采用http或GRPC调用，支持大部分的backend，单GPU、多GPU都可以支持，CPU也支持。

idiotyi·2024-09-15 05:47

Python中定义函数有哪些方法？

在Python中，函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码块，它可以提高应用的模块性，和代码的重复利用率。那么Python如何定义一个函数?以下是具体内容介绍。

老男孩IT教育·2024-09-15 02:56

Upstage 将发布新一代 LLM “Solar Pro “预览版

SolarPro是最智能的LLM，经过优化可在单GPU上运行，性能超过微软、Meta和谷歌等科技巨头的模型。

吴脑的键客·2024-09-14 14:31

使用vllIm部署大语言模型

-GPU支持：NVIDIAGPU并安装了适当的驱动程序。-足够的内存和存储空间。2.安装依赖-Python3.8及以上版本。-CUDA工具包（根据GPU型号选择合适的版本）。

添砖JAVA的小墨·2024-09-14 12:18

大模型框架：vLLM

目录一、vLLM介绍二、安装vLLM2.1使用GPU进行安装2.2使用CPU进行安装2.3相关配置三、使用vLLM3.1离线推理3.2适配OpenAI-API的API服务一、vLLM介绍vLLM是伯克利大学

m0_37559973·2024-09-14 11:41

天下苦英伟达久矣！PyTorch官方免CUDA加速推理，Triton时代要来？

在做大语言模型（LLM）的训练、微调和推理时，使用英伟达的GPU和CUDA是常见的做法。在更大的机器学习编程与计算范畴，同样严重依赖CUDA，使用它加速的机器学习模型可以实现更大的性能提升。

诗者才子酒中仙·2024-09-14 04:56

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