gpu利用率第3页

ubuntu 常用指令笔记

目录：一.查看文件大小二.查看当前文件系统各分区的大小三.查看当前文件系统cpu，内存四.查看当前文件系统gpu五.清除回收站命令一.查看文件大小查看文件大小的命令：~$ls-lfilename会在终端输出

Kimx510·2024-09-03 03:41

这项来自中国的AI研究介绍了1位全量化训练（FQT）：增强了全量化训练（FQT）的能力至1位

量化过程使得计算速度更快，且内存利用率更低，从而使训练过程更加高效。FQT在尽量减少数值精度的同时，保持了训练的有效性。研究人员一直在研究1位FQT的可行性，试图探索这些限制。

量子位AI·2024-09-02 22:16

高效并发编程：在C++中实现线程池

高效并发编程：在C++中实现线程池在现代软件开发中，线程池是一种常用的并发编程技术，能够有效管理和调度多个线程，提高系统性能和资源利用率。

清水白石008·2024-09-02 19:31

cornerstonejs介绍

利用GPU加速（

花花进修·2024-09-02 13:28

Datawhale AI夏令营第五期CV Task01

一、报名参加2024大运河杯数据开发大赛1.登录赛事平台2.修改昵称，实名认证3.打开比赛链接报名参赛4.修改队伍名称二、领取厚德云支持的GPU在线算力！

m0_60530253·2024-09-02 07:21

vscode远程调试 bash 文件的 launch.json写法示例

request":"launch","args":["--config-file","configs/coco-stuff-164k-156/mask2former_maft.yaml","--num-gpus

my墨羽·2024-09-01 22:56

windows C++ 并行编程-在 UWP 应用中使用 C++ AMP

可以在通用Windows平台(UWP)应用中使用C++AMP(C++AcceleratedMassiveParallelism)在GPU（图形处理单元）或其他计算加速器上执行计算。

sului·2024-09-01 19:07

在浏览器上使用transformers.js运行（WebGPU）RMBG-1.4进行抠图（背景移除）

在浏览器上使用transformers.js运行（WebGPU）RMBG-1.4进行抠图（背景移除）说明：首次发表日期：2024-08-28官方Github仓库地址：https://github.com

shizidushu·2024-09-01 17:55

[UE4] 常用控制台命令

~“键调用控制台命令0，技巧键盘↑键可以看到之前输入过的指令控制台指令并不需要打全名，空格+指令可以模糊搜索Ctrl+Shift+逗号，打开GPUProfile面1，调试类statfps——显示帧率statunit

somnusand·2024-09-01 14:04

使用docker从零构建python、cuda、pytorch等环境

一、docker和nvidia-docker安装本机先安装docker，然后安装nvidia-docker（在docker中使用gpu需要安装nvidia-docker，同时本机需要有nvidia显卡驱动

ken_asr·2024-09-01 11:14

【小本本笔记】yolov8跑模型缓慢，内存提示不足？

GPU-mem=0跑模型跑的慢，gpu-mem=0是什么意思。

hhhhhhkkkyyy·2024-09-01 10:09

《C++与新兴硬件技术的完美融合：开启未来科技新篇章》

首先，在与GPU（图形处理单元）的结合方面，C++展现出了巨大的潜力。GPU拥有强大的并行计算能力，能够快速处理大量的数据和复杂的计算任务。

程序猿阿伟·2024-09-01 06:41

顺序存储结构和链式存储结构各自特点

顺序存储结构的优点1.存储空间利用率高：顺序表使用连续的内存空间存储元素，不需要额外的指针空间，因此存储空间利用率高。

Caihua_X·2024-08-31 21:50

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

Thomas_YXQ·2024-08-31 20:41

Unity3D UI Toolkit数据动态绑定详解

前言在Unity3D中，ComputeShader是一种强大的工具，用于在GPU上执行并行计算任务，这些任务通常涉及大量的数据处理，如图像处理、物理模拟等。

Thomas_YXQ·2024-08-31 19:40

C语言：函数

一、函数的作用函数能多次调用，提高了代码利用率，还能在编程中遇到稍微复杂一点的程序时，把任务分给若干函数，让每个函数完成一项任务。

编程小白煎堆·2024-08-31 17:26

前端性能优化-CSS性能优化

文件压缩四、去除无用CSS五、有选择地使用选择器六、减少使用昂贵的属性七、优化重排与重绘1.减少重排2.避免不必要的重绘八、让元素及其内容尽可能独立于文档树的其余部分九、避免使用@import十、开启GPU

LYFlied·2024-08-31 16:46

【笔试】03

在高性能计算领域，FLOPS被广泛用来评估超级计算机、CPU、GPU和其他处理器的计算能力。FLOPS数值越高，计算机执行涉及浮点数的计算能力越强。

yogurt=b·2024-08-31 13:28

深度学习系列70：模型部署torchserve

内容包含：读取args，创建pid文件找到java，启动model-server.jar程序，同时读取log-config文件，TEMP文件夹地址，TS_CONFIG_FILE文件根据cpu核数、gpu

IE06·2024-08-31 00:25

如何提高并发-通篇讲解 Locust 性能测试

此时需要检查以下方面：资源利用率（如CPU、内存、网络等，在Locust端也要检查这些指标）。配置情况（如Web服务器的最大线程数）。后端响应时间（如数据库响应时间）。客户端的DNS性

Wade_Crab·2024-08-30 17:45

做大模型千万别买苹果笔记本电脑

以下是一些主要原因：1.GPU不适合深度学习AppleSiliconGPU限制：Apple自家芯片（如M1和M2）的GPU架构与传统的NVIDIAGPU（通常是深度学习和大模型训练的首选）不同。

路人与大师·2024-08-30 16:06

[2020]tensorflow2.1-GPU + CUDA +CUDNN配置过程记录

最近几天做视频数据集的时候要用到tensorflow2的gpu训练版本，要安装对应版本的cuda和cudnn，网上的教程五花八门，我尝试了很多论坛的方法，有些能用有些不可以（也可能是我操作错误），经过两天调试终于能够运行了

夏迪End·2024-08-30 15:56

PyTorch深度学习实战（26）—— PyTorch与Multi-GPU

当拥有多块GPU时，可以利用分布式计算（DistributedComputation）与并行计算（ParallelComputation）的方式加速网络的训练过程。

shangjg3·2024-08-30 12:10

SK Hynix明年将开发基于96/128 GB DDR5的CXL 2.0内存解决方案

CXL指的是ComputeExpressLink，这是一种互联技术，可以在CPU和GPU之间实现更快的数据传输，但在人工智能领域，它实际上是CPU和加速器之间的数据传输。

吴脑的键客·2024-08-30 08:43

PyTorch深度学习实战（27）—— PyTorch分布式训练

这里主要介绍的是数据并行的分布式方法：每一块GPU都有同一个模型的副本，仅加载不同的数据

shangjg3·2024-08-30 07:37

大模型训练优化方法

写在前面在训练模型尤其是大模型的时候，如何加快训练速度以及优化显存利用率是一个很关键的问题。

少喝冰美式·2024-08-30 05:28

查看 linux 系统信息

文章目录查看系统信息查看GPU信息查看系统信息在Linux系统中，查看系统信息是一项基本而重要的操作。这可以提供关键的系统配置和状态信息，帮助用户和管理员对系统进行监控、诊断和优化。

彷徨而立·2024-08-30 05:57

2022-3-1晨间日记

改进：提高学习效率，时间利用率，加强锻炼身体。习惯养成：学习写作锻炼。周目标·完成进度按计划推进。健康·饮食·锻炼炒粉，酸奶，汤圆。坚持锻炼：步行半小时，俯卧撑60，静蹲3。

菲雨桐520·2024-08-30 02:38

RAID磁盘阵列

阵列的价值：提升I/O效率、硬件级别的数据冗余–不同RAID级别的功能、特性各不相同image.png•RAID0，条带模式–同一个文档分散存放在不同磁盘–并行写入以提高效率–至少需要两块磁盘组成，磁盘利用率

一个小运维·2024-08-30 02:50

【学习笔记】：Ubuntu 22 使用模型量化工具llama.cpp部署大模型 CPU+GPU

学习笔记：Ubuntu22使用模型量化工具llama.cpp部署大模型CPU+GPU前言1下载并编译llama.cpp1.1git下载llama.cpp仓库源码1.2编译源码（make）1.2.1选择一

淮序_·2024-08-30 02:00

为什么k8s节点要保持配置一致

为了确保K8s集群的正常运行和高可用性，节点需要保持配置一致，这有以下几个原因：1.资源利用率通过保持节点配置一致，可以确保资源利用率的均衡。K8s集群通过调度器将容器调度到可用

骑上单车去旅行·2024-08-29 22:34

免费部署Flux.1模型，搭载ComfyUI配置与评测

每天签到最少可获得5小时免费GPU时长，如果每一次机器运行时长不超过30分钟，就不计算时长。

fysuccess·2024-08-29 19:14

2019-05-16

TensorFlow安装CPU版本pipinstalltensorflowGPU版本pipinstalltensorflow-gpu(显卡必须支持)259.7MB如果装完不支持1.是否显卡不支持删除gpu

微软czw·2024-08-29 17:12

新书推荐：《分布式商业生态战略：未来数字商业新逻辑与企业数字化转型新策略》

国内经济也在承压发展，尽管内需总体回暖，但市场活力不足、内生动力不强、市场资源利用率低下等问题不容忽视。而在技术革新商业经济方面，如

学客汇·2024-08-29 14:44

TensorFlow和它的弟弟们

以下是它们之间的主要区别：1.TensorFlow(PC\GPU)设计目标：TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由GoogleBrain团队开发，旨在帮助开发者构建和训练深度学习模型。

活蹦乱跳酸菜鱼·2024-08-29 08:31

买电脑如何选择显卡？

了解显卡性能：GPU型号：NVIDIA和AMD是市场上的两大主流品牌，NVIDI

是毛毛吧·2024-08-29 07:57

ARM架构学习（二）——流水线

本期主题：ARM流水线往期地址：ARMv7架构学习ARM流水线1.流水线概念2.指令的分解步骤1.流水线概念硬件资源总是有限的，有一个明显的方法能改善硬件资源的利用率，这就是pipeline（流水线）技术

浪矢杂谈·2024-08-29 07:27

从单体架构到微服务架构的演变，微服务带来的挑战是什么？

微服务架构带来的挑战微服务架构的优点微服务架构面临的挑战如何实现微服务架构微服务架构图微服务架构业务系统进行服务化改造之后，对于原有的共享类型的业务系统可以拆分成复用的服务而存在，大大提升了整体系统的资源利用率

nihui123·2024-08-29 06:23

RK3568笔记二十二：基于TACO的垃圾检测和识别

一、环境1、测试训练环境：AutoDL.2、平台：rk35683、开发板:ATK-RK3568正点原子板子4、环境：buildroot5、虚拟机：正点原子提供的ubuntu20二、测试个人电脑没有GPU

殷忆枫·2024-08-29 06:52

释放GPU潜能：PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践

释放GPU潜能：PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践在深度学习模型的训练过程中，计算资源的需求往往随着模型复杂度的提升而增加。

2401_85762266·2024-08-29 05:45

OpenGL学习笔记（十六）缓冲区（一）像素缓冲区

缓冲区保存在GPU内存中，它

龙行天下01·2024-08-29 02:24

CUDA C++ 编程指南

目录1.Introduction1.1.TheBenefitsofUsingGPUs1.2.CUDA®:AGeneral-PurposeParallelComputing1.3.AScalableProgrammingModelCUDAC

疯狂的码泰君·2024-08-29 02:51

向量数据库Faiss的详细介绍和搭建使用教程

它通过将候选向量集封装成一个index数据库，加速检索相似向量的过程，尤其在一些最有用的算法上实现了GPU加速。二、Faiss的安装Faiss支持多种操作系统，包

大白菜程序猿·2024-08-29 01:14

hong161688·2024-08-29 00:07

高通骁龙800系列处理器规格型号及代表机型大全

高通骁龙800系列处理器规格型号及代表机型大全：处理器型号制造工艺CPU架构核心频率GPU内存基带出货时间代表机型骁龙800(MSM8x74)28nmHPM四核Krait4002.26GHzAdreno330450MHz

szx940213·2024-08-28 20:10

《计算机操作系统》（第4版）课后习题答案

(2)有效性①提高系统资源利用率能有效分配各种设备的工作状态，提高系统资源的利用率。②提高系统的吞吐量OS可以

墨染青竹梦悠然·2024-08-28 20:39

[论文笔记] eval-big-refactor lm_eval 每两个任务使用一个gpu，并保证端口未被使用

1.5B在eval时候两个任务一个gpu是可以的。7B+在evalbelebele时会OOM，所以分配时脚本不同。

心心喵·2024-08-28 19:00

Java8 关于最佳线程数

前言关于最佳线程数的设置，总是那么模糊，不知道该如何设置，偶然间在Java并发编程实践里看到了对他的定义：要使处理器达到期望的使用率，线程池的最佳大小等于：1695055395.jpg需要注意的是，我们需要制定一个CPU的利用率

没有颜色的菜·2024-08-28 17:04

TCP并发服务器多线程和多进程方式以及几种IO模型

低效性：在高并发场景下，由于每个I/O操作都会阻塞整个进程，资源利用率较低。2.非阻塞I/O（Non-blockingI/O）非阻塞I/O模型允许应用程序在发起I/

王鑫的博客886·2024-08-28 14:59

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