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【离线安装clickhouse集群】

特性：基于shard+replica实现的线性扩展和高可靠采用列式存储，数据类型一致，压缩性能更高硬件利用率高，连续IO，提高了磁盘驱动器的效率向量化引擎与SIMD提高了CPU利用率，多核多节点并行

eddianliu·2024-08-28 14:56

docker: Error response from daemon: could not select device driver with capabilities: [[gpu]]问题记录解决

具体参考：docker:Errorresponsefromdaemon:couldnotselectdevicedriverwithcapabilities:[[gpu]]问题记录解决_奶茶不加冰的博客

爱科技Ai·2024-08-28 12:47

yolo v8 + flask部署到云服务器，以及问题记录

环境安装1、运行项目报错：nopythonapplicationfound,checkyourstartuplogsforerrors在云服务器pytorch版本安装错了，安装了GPU版本，需要安装CPU

智商不够_熬夜来凑·2024-08-28 11:07

并行计算的艺术：PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹

并行计算的艺术：PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹在深度学习领域，模型的规模和复杂性不断增长，单GPU的计算能力已难以满足需求。多GPU并行计算成为提升训练效率的关键。

2401_85763639·2024-08-28 09:56

苹果M4芯片Mac全面曝光或10月发布

其中三台Mac配备了10核CPU和10核GPU；第四台机器配备了8核CPU和8核GPU（首次亮相），所有四台M4Mac都有16GB

一一一一一一__1·2024-08-28 08:22

Kubernetes (K8s) 监控方案：Prometheus 实战指南

2.监控原则在设计K8s监控方案时，我们需要遵循两个核心原则：2.1USE原则（针对资源）利用率（Utilizatio

ivwdcwso·2024-08-28 07:14

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南在深度学习的世界里，GPU加速已成为提升模型训练和推理速度的关键。

2401_85760095·2024-08-28 06:41

如何使用Redis实现乐观锁？

在多线程或多进程环境中，乐观锁可以提高并发性能和资源利用率。Redis是一个高性能的内存数据库，它提供了一些特性来支持乐观锁的实现。

星辰@Sea·2024-08-28 06:35

编译运行 llama.cpp (vulkan, Intel GPU SYCL)

llama.cpp是一个运行AI(神经网络)语言大模型的推理程序,支持多种后端(backend),也就是不同的具体的运行方式,比如CPU运行,GPU运行等.但是编译运行llama.cpp并不是那么容易的

穷人小水滴·2024-08-28 05:27

大模型推理测速 (llama.cpp, Intel GPU A770)

由于本文太长,分开发布,方便阅读.3.1CPU(i5-6200U,2C/4T/2.8GHz)x86_64AVX2在4号PC(物理机)上运行.版本:>./llama-b3617-bin-ubuntu-x64/build/bin/llama-cli--versionversion:3617(a07c32ea)builtwithcc(Ubuntu11.4.0-1ubuntu1~22.04)11.4.0f

穷人小水滴·2024-08-28 05:57

Windows下编译libevent 64位静态库总结

参照：https://my.oschina.net/jacobin/blog/146567http://blog.csdn.net/qingfengpu99/article/details/45113841http

岩屿·2024-08-28 01:09

详细说明：向量数据库Faiss的搭建与使用

它能够处理大型数据集，并且在GPU上的性能表现尤为出色。下面详细介绍Faiss的搭建与使用。1.搭建Faiss1.1安装依赖包首先，需要安装Faiss及其依赖包。

AI逍遥子·2024-08-28 01:09

PYTORCH 官方文档，开发文档，Python编程人工智能深度机器学习

PYTORCH文档PyTorchdocumentation—PyTorchmasterdocumentationPyTorch是一个使用GPU和CPU进行深度学习的优化张量库。

zhangfeng1133·2024-08-27 13:21

HPC&AI并行计算集群Slurm作业调度系统对通用资源（GRES）的调度

为特定GRES类型启用了其他内置功能，包括图形处理单元（GPU）、CUDA多进程服务（MPS）设备，并通过可扩展的插件机制进行分片。二、配置默认情况下，群集的配置中未启用任何GRES。

技术瘾君子1573·2024-08-27 09:25

运维系列&AI系列&Lenovo-G双系统系列（前传-装之前搜索的）：pytorch cuda安装报错的解决方法

pytorchcuda安装报错的解决方法pytorchcuda安装报错的解决方法前言2022.12.8在win+cuda11.8下安装最新PytorchGPU版时遇到包不兼容的问题，该文记录安装的整个流程一

坦笑&&life·2024-08-27 06:33

【CUDA编程笔记】如何使用CUDA统一内存来优化多进程多线程程序的性能？

理解统一内存统一内存是CUDA编程模型的一个组件，它定义了一个所有处理器都可访问的单一连贯内存映像，允许数据在CPU和GPU之间透明迁移，无需显式复制。

qq2108462953·2024-08-26 23:26

现在是不是还适合进行房产投资？

她对房产投资和对资金的利用率震惊到我，虽然我并不

luckfang·2024-08-26 23:49

【初阶数据结构】顺序表与链表的比较（附题）

目录一、顺序表和链表的区别（其他链表存在缺陷，比较意义不大，这里用带头双向循环链表与顺序表进行比较）1.1插入、扩容与随机访问二、缓存利用率的比较2.1前置知识详解及补充知识（本文仅为比较顺序表及链表，

ZLRRLZ·2024-08-26 22:21

CUDA指南-CUDA简介与开发环境搭建

CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用NVIDIAGPU进行高效的通用计算任务。

小虾米欸·2024-08-26 21:41

关于苹果M1和Intel等芯片的区别

这颗芯片采用5纳米制程工艺，CPU、GPU、缓存集成在一起，其中包含160亿个晶体管。虽然股价没涨，市场反应也不温不火，但是，苹果变革的暗流，已经汹涌袭来。

丿星纟彖彳亍·2024-08-26 19:15

[服务器运维] gpu幽灵进程处理

僵尸进程是指那些已经完成任务但没有正确关闭的进程，它们可能因为各种原因未能释放占用的GPU资源。这会导致资源浪费，并且阻碍其他任务的执行。

PigeonGuan·2024-08-26 18:38

Python(PyTorch)多语言图像感知质量指标算法

LabVIEW单尺度质量指标算法|MATLAB单尺度质量指标算法|PyTorch完整参考图像质量测量指标、和分布式图像特征质量测量指标|多尺度质量模型应用：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·2024-08-26 16:57

Jmeter性能关注指标详解

进行性能测试时，有几个关键的性能指标需要关注，以评估系统的性能和稳定性一、性能关注指标包含：响应时间、吞吐量、错误率、资源利用率/使用率(CPU占用率、内存使用率、磁盘I/O等待率、网络I/O)Tips

回家吃月饼·2024-08-26 13:35

人工智能开源库有哪些

TensorFlow：由Google开发的深度学习库，提供了丰富的工具和API，支持CPU和GPU计算。PyTorch：由Facebook开发的深度学习框架，提供动态图和静态图两种模式，并且易于使用。

openwin_top·2024-08-26 02:59

Linux系统性能调优详细讲解和案例示范

调优的目标包括优化系统资源的利用率（如CPU、内存、磁盘和网络），减少瓶颈，

J老熊·2024-08-25 23:42

深度学习多GPU训练原理

详细参考《动手学深度学习》P233，8.4节多GPU计算。数据并行的方法把一个batch的所有数据平均分配到每块GPU的显存里，把模型参数在每个GPU显存上拷贝一份。

浦东新村轱天乐·2024-08-25 22:31

TensorFlow库详解：Python中的深度学习框架

它能够处理大规模的多维数据，并支持在多种硬件平台上运行，如CPU、GPU和TPU（TensorProcessingUnit）。

Ambition_LAO·2024-08-25 21:28

2024年3月20日-暑期实习-第一题（100分）-塔子哥安排座位

发车前有x名乘客预定了座位，因为预定数量可能超出座位数，为了保证效率最大化，请计算如何分配才能是座位利用率最大，并输出最大的座位利用数。说明:座位利用数定义为每个座位被使用的站数。

塔子哥学算法·2024-08-25 18:38

深度学习（十一）：YOLOv9之最新的目标检测器解读

从零开始的奋豆·2024-08-25 13:39

OpenCL在移动端GPU计算中的应用与实践

在Android设备上，GPU，尤其是高通Adreno和华为Mali，因其卓越的浮点运算能力，成为了异构计算中的重要组成部分。百度APP已经利用GPU计算加速深度模型推理和计算密集型业务。

m0_67544708·2024-08-25 10:51

向量数据库Faiss的搭建与使用｜Faiss｜向量数据库｜高效检索｜机器学习｜大规模数据

Faiss的安装与环境配置2.1环境要求2.2Faiss的安装2.3验证安装3.Faiss的基本使用3.1创建索引与添加向量3.2执行查询3.3向量的压缩与内存优化4.Faiss的高级功能与优化4.1GPU

concisedistinct·2024-08-25 09:10

linux：线程及其相关函数，线程的回收

线程的主要优点包括提高程序的并发性，使得多个任务能够在同一进程内并发执行，从而提高系统的资源利用率和响应性能。线程之间的切换相较于进程切换，通常开销更小，因此能够更高效地实

htx nb·2024-08-25 03:07

pytorch实现模型搭建

通常是在你有GPU的情况下需要这样显式进行设备的设置，从而在需要时，你可以将变量从主存迁移到显存中。如果没有GPU，不获取也没事，pytorch会默认将参数都保存在主存中。

Fiona.y·2024-08-24 21:30

关于离屏渲染

1、当前屏幕渲染一般情况下界面的呈现是在当前屏幕渲染，首先CPU计算好frame等属性，将计算好的内容提交给GPU去渲染，GPU渲染完成之后就会放入屏幕帧缓冲区，然后控制器每隔一段时间会去屏幕缓存区读取渲染好的内容

晨枫阳·2024-08-24 16:29

启用Microsoft Edge浏览器的“硬件加速”功能

MicrosoftEdge浏览器提供了“硬件加速”选项，允许浏览器利用计算机的GPU来提升渲染性能，从而加快页面加载速度和改善用户体验。本文将详细介绍如何在Edge浏览器中启用“硬件加速”功能。

哎呦没·2024-08-24 16:28

服务器机柜优势,服务器机柜：服务器整机柜优势有哪些？

http://www.d1net.com/uploadfile/2017/0731/20170731103850154.jpg整机柜服务器的优势1)提高机柜空间利用率，以机柜为整体单元将供电单元

weixin_39819138·2024-08-24 09:46

K8S集群中驱逐节点

K8S集群中驱逐node节点下面以驱逐节点上的GPU节点为例：1.驱逐节点上的资源使用以下命令从节点上驱逐GPU资源：kubectldrain--delete-local-data--force--ignore-daemonsets

听说唐僧不吃肉·2024-08-24 02:32

C# 获取当前电脑的mac地址

一个方法GetMacByIpConfigpublicstringGetMacByIpConfig(){Listmacs=newList();varrunCmd=ExecuteInCmd("chcp437&

Net蚂蚁代码·2024-08-23 21:59

2021-03-24一个人越活越幸福的45个习惯

能方便第一时间找到自己想要的东西，大大提高了资料利用率，节省精力和时间。29坚守事不过三原则。给身边人的犯错机会不超

4ad45fb2c449·2024-08-23 11:01

GPGPU

1、GPGPU(general-purposegraphicsprocessorunitsarchitecture，通用图像处理器）:是一种利用处理图形任务的图形处理器来计算原本由中央处理器处理的通用计算任务

朝朝暮暮Quake·2024-08-23 10:19

【Story】《现代芯片架构全景图：架构、内存系统与外设接口》

目录芯片架构详解1.处理器核心（CPUCore）1.1RISC（精简指令集计算）1.2CISC（复杂指令集计算）1.3VLIW（超长指令字）1.4SIMD（单指令流多数据流）1.5MIMD（多指令流多数据流）1.6GPU

LuckiBit·2024-08-23 05:21

CentOS7安装NVIDIA GPU驱动程序和CUDA工具包

1.查看本地环境检查GPU型号lspci|grep-invidia查看linux系统版本uname-m&&cat/etc/redhat-release禁用nouveaulsmod|grepnouveau

2级选手·2024-08-23 02:30

cuML installation guidence

Mycomputer’sgpuisgtx3060ti,cudaversionis11.4.FirstChecktheversionofyourgcc,type“gcc-v”,ensuringthatyourgccversionis9orhigher

clancy_wu·2024-08-23 02:29

GPU 架构概述费米（Feimi）、开普勒（Kepler）、麦克斯韦（Maxwell）、帕斯卡（Pashcal）和伏特（Volt）架构

GPU架构概述本文主要介绍NVIDIAGPU每一代架构的技术发展和架构之间的区别和联系，时间跨度从2010年至2017年，包括费米（Feimi）、开普勒（Kepler）、麦克斯韦（Maxwell）、帕斯卡

EwenWanW·2024-08-22 19:49

阿里云服务器X86计算、Arm计算、GPU/FPGA/ASIC、弹性裸金属服务器、高性能计算架构区别

在我们选购阿里云服务器的时候，云服务器架构有X86计算、ARM计算、GPU/FPGA/ASIC、弹性裸金属服务器、高性能计算可选，有的用户并不清楚他们之间有何区别，本文主要简单介绍下不同类型的云服务器有何不同

阿里云最新优惠和活动汇总·2024-08-22 16:13

pyinstaller打包onnxruntime-gpu报错找不到CUDA的解决方案

问题说明：使用onnxruntime-gpu完成了深度学习模型部署，但在打包时发生了报错：找不到CUDA具体问题描述：RuntimeError:D:\a\_work\1\s\onnxruntime\python

布呐呐na·2024-08-22 15:56

opencv | cv::cuda::GpuMat upload函数用法

cv::cuda::GpuMat是OpenCV中用于表示GPU上的图像数据的类，它继承自cv::cuda::GpuMatBase类，提供了一些常用的操作函数，例如upload、download、copyTo

Ddddddd_158·2024-08-22 08:40

计算机四个方面：计算、存储、通信与程序；操作系统

CPU和GPU信息：lscpu：显示CPU的架构信息。cat/proc/

loong_XL·2024-08-22 07:06

java与python-java和python的比较

python干活，需求再学习python各种库，pyhton的强壮在于库，为什么python的库强壮，原因是python的库能够用python，c言语,c++等规划，再提供给python运用，所以无论gpu

weixin_37988176·2024-08-22 05:52

DeepSpeed与Megatron的区别和联系

DeepSeedDeepSeed代表性功能MegatronMegatron代表性功能备注GPU底层优化有开创性的全栈GPU内核设计FP6量化更牛逼FusedCUDAKernels毕竟Megatron是Nvidia

爱串门的小马驹·2024-08-22 04:16

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