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RK3568、RK3588、RK3358性能对比

GPU:Mali-G522EE，支持OpenGLES3.2、Vulkan1.1。NPU:内置0.8TOPs的神经网络处理单元，

给生活加糖！·2025-02-05 22:36

【专题】DeepSeek技术颠覆or创新共赢，开启Al算法变革元年报告汇总PDF洞察（附原数据表）

随着数字化进程的加速，全球数据量呈指数级增长，如同为AIAgent的发展提供了丰沃土壤。海量数据不仅为模型训练提供了坚实基础，更驱动着AIAgent在各领域的创新应用。

·2025-02-05 22:18

什么是大模型框架？常用的大模型框架盘点对比

这些框架通常提供了高效的计算资源管理、分布式训练、模型优化和推理加速等功能，以便更好地利用硬件资源（如GPU和TPU）来处理庞大的数据集和复杂的模型结构。

AI产品经理·2025-02-05 21:25

ARM与x86：架构对比及其应用

CPU和其他组件（如显卡和GPU、内存控制器、存储或处理核心）针对特定功能进行了优化，可以轻松更换或扩展。

qq_52609913·2025-02-05 21:54

昇腾设备torch_npu推理配置

1.Ascend310B1的npu推理思路在昇腾Ascend310B1NPU上基于PyTorch进行推理时，通过torch_npu替换原有GPU/CUDA操作。

时间逝世298·2025-02-05 20:21

现代编程的影响

开源项目不仅加速了技术创新

2501_90255623·2025-02-05 18:07

获取 Elasticsearch 的 token_count 类型的值（qbit）

前言本文对Elasticsearch7.17适用，官方文档Tokencountfieldtype测试新建mappingPUTmy_index{"mappings":{"properties":{"name

·2025-02-05 17:04

云原生周刊：K8s引领潮流

KWOK通过极大减少对真实硬件的需求，加速了K8s的开发和调试过程，适合于高效的集成

·2025-02-05 17:03

web集群-负载均衡集群-Nginx

可使用反向代理加速，并且可进行数据缓存。具有简单负载均衡、节点健康检查和容错功能。支持远程FastCGI服务的缓存加速。

xx_01_2048769943·2025-02-05 17:28

NVIDIA的算力支持

NVIDIA的算力支持关键词：NVIDIA,GPU,Turing架构,RTX,AI,AIoT,云计算,大数据,深度学习1.背景介绍NVIDIA作为全球领先的图形处理芯片制造商，近年来在人工智能领域也取得了显著的进展

杭州大厂Java程序媛·2025-02-05 16:55

基于 JS 调用的身份证及多种卡片信息读取技术：原理、应用与实现

基于JS调用的身份证及多种卡片信息读取技术：原理、应用与实现在数字化进程加速推进的当代社会，高效精准的身份识别与卡片信息读取技术成为众多领域信息化建设的关键支撑。

zrgkcard2024·2025-02-05 16:51

大模型应用开发课程上新！

为满足企业和开发者在实际场景中使用大模型、创建大模型应用的需求，百度智能云千帆AI加速器近日推出线上加速营。针对各行业普遍适用的大模型功能场景，如逻辑编排、文件撰写等，采用案例实操讲解的方式授课。

·2025-02-05 13:55

CEF多进程框架：CEF初始化进程过程

文章目录CEF如何创建进程CefExecuteProcess函数CEF如何创建进程CEF框架启动后，会有多个进程，之前也提到过，有Browser进程，Render进程，GPU进程等。

新兴AI民工·2025-02-05 13:02

运行 Deepseek 视觉模型的方法

知识大胖·2025-02-05 13:30

Shader编程：OpenGL入门与实践_2024-07-21_07-39-05.Tex

Shader编程：OpenGL入门与实践Shader基础Shader概述在计算机图形学中，Shader是一种程序，用于GPU（图形处理单元）上运行，以实现对图形的实时渲染。

chenjj4003·2025-02-05 13:00

Metal：Metal与虚拟现实技术_2024-07-20_20-31-56.Tex

Metal框架提供了对GPU的直接访问，允许开发者以更高效的方式编写代码，从而在设备上实现更高质量的图形和更快的计算速度。与OpenGL和OpenCL相比，Metal减少了API的开

chenjj4003·2025-02-05 13:00

Linux 平台上安装 NVIDIA GPU 驱动和 CUDA Toolkit

在Linux平台上安装NVIDIAGPU驱动和CUDAToolkit的步骤如下：###1.安装NVIDIAGPU驱动####步骤1:更新系统首先，确保你的系统是最新的：```bashsudoaptupdatesudoaptupgrade

weifengma-wish·2025-02-05 11:43

DeepSeek安装部署指南

CUDA和GPU驱动（如果需要GPU加速）。pip和virtualenv（推荐使用虚拟环境）。2.安装DeepSeek克隆DeepSeek仓库（假设DeepSeek已发布为开源项目）：gi

SAFE20242034·2025-02-05 11:11

无需昂贵GPU：本地部署开源AI项目LocalAI在消费级硬件上运行大模型

无需昂贵GPU：本地部署开源AI项目LocalAI在消费级硬件上运行大模型随着人工智能技术的快速发展，越来越多的AI模型被广泛应用于各个领域。

芯作者·2025-02-05 10:36

星辰——人工智能中台

人工智能中台四个部分介绍算力层面：可以实现对众多CPU、GPU、FPGA和ARM等国内外计算资源进行有机整合。容器层面：支持和数据中台进行无缝对接，

jingmuxu123·2025-02-05 08:49

GPU架构（1.3）--GPU SoC 中的内存控制器

目录详细介绍GPUSoC中的内存控制器1.内存控制器概述功能2.支持的内存类型DDR4和LPDDR4DDR5和LPDDR53.内存控制器的设计多通道支持内存管理技术功耗管理4.性能优化带宽优化延迟优化功耗优化

小蘑菇二号·2025-02-05 07:17

GPU之nvidia-smi命令行

显示GPU当前的状态：nvidia-smi表格参数详解：GPU：本机中的GPU编号（有多块显卡的时候，从0开始编号）图上GPU的编号是：0Fan：风扇转速（0%-100%），N/A表示没有风扇Name：

瑶瑶领先_·2025-02-05 06:10

GPU 进阶笔记（二）：华为昇腾 910B GPU

1术语1.1与NVIDIA术语对应关系1.2缩写2产品与机器2.1GPU产品2.2训练机器底座CPU功耗操作系统2.3性能3实探：鲲鹏底座8*910BGPU主机3.1CPU3.2网卡和网络3.3GPU信息

hao_wujing·2025-02-05 04:22

无人机飞行惯导系统技术详解

以下是对无人机飞行惯导系统技术的详细解析：一、工作原理惯性导航系统主要依赖于测量设备的加速度和旋转率，从而不需要外部参考点就能进行导航。

无人机技术圈·2025-02-05 00:26

编织未来——构建MySQL驱动的数据编织平台，开启自动化运维新时代

在当今数字化转型加速推进的时代背景下，企业面临着前所未有的挑战与机遇。随着业务复杂度的增加和技术环境的变化，如何确保数据的安全性、一致性和合规性成为了一个亟待解决的问题。

墨夶·2025-02-04 22:44

Llama最新开源大模型Llama3.1

该模型使用了超过15万亿（15T）个token的训练语料，并在16000块英伟达H100GPU上进行了训练。此外，Llama3.1还推出了8B和70

kcarly·2025-02-04 21:32

对于大前端开发来说，转鸿蒙开发究竟是福还是祸？

自从鸿蒙原生应用全面启动以来，各大互联网领域的鸿蒙原生应用都在加速开发，带动了人才需求持续释放，吸引了不少人才涌入。

OpenHarmony_小贾·2025-02-04 20:28

Intel 与 Yocto 项目的深度融合：全面解析与平台对比

Intel作为x86架构的领导者，在Yocto生态中投入了大量资源，为其嵌入式处理器、FPGA和AI加速硬件提供了完整的支持。

嵌入式Jerry·2025-02-04 19:52

PyTorch中的In-place操作是什么？为什么要避免使用这种操作？

如今的高级深度神经网络拥有数百万个可训练参数，训练它们通常会导致GPU内存耗尽。

小白学视觉·2025-02-04 19:49

安装K8s集群

文章首发于我的博客：https://blog.liuzijian.com/post/9aa6d426-a01c-05b0-6f7a-5da4343f0f9e.html因阿里云加速服务调整，镜像加速服务自

changelzj·2025-02-04 18:40

03 掌握Docker核心架构：镜像、仓库、容器及运行管理的深度解析

、镜像及镜像仓库2.1本地镜像仓库2.2镜像仓库简介2.3使用远端仓库2.3.1从远端镜像仓库拉取apache镜像2.3.2从远端镜像仓库拉取指定版本apache镜像2.4使用国内docker镜像仓库加速

superman超哥·2025-02-04 18:39

基于 FPGA 的 CNN 卷积神经网络整体实现

FPGA以其并行处理能力、低延迟和灵活性，是加速CNN推理的理想硬件平台。通过在FPGA上实现CNN，可以显著提高实时应用中的推理效率。应用使用场景实时图像识别：如智能手机摄像头中的面部识别。

鱼弦·2025-02-04 18:37

【大模型应用开发动手做AI Agent】第二轮思考：模型决定计算

【大模型应用开发动手做AIAgent】第二轮思考：模型决定计算关键词：大模型，AIAgent，模型决定计算，模型优化，计算优化，硬件加速，效率提升1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展，大模型在自然语言处理

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-04 16:30

kaggle花分类比赛91.168%

之前一直都没注意显存，也没注意数据格式，直到跑模型的时候电脑直接崩了，因为排队用TPU，感觉人多，就直接在自己电脑上跑，我自己是有一张8G的4070,没想到啊，光是读取数据，就占用了6G历次成绩这个是用分布式gpu

仙尊方媛·2025-02-04 16:28

站在Developer角度看DeepSeek：技术架构解析与开发实战指南

一、DeepSeek技术全景图：从实验室到生产环境1.1模型架构演进：重新定义Transformer可能性DeepSeek的分层动态稀疏Transformer架构在以下层面实现突破：硬件感知设计：根据GPU

嵌入式Jerry·2025-02-04 15:20

实战：如何利用网站社交媒体分享加速收录？

本文转自：百万收录网原文链接：https://www.baiwanshoulu.com/61.html利用网站社交媒体分享加速收录是一种有效的策略，以下是一些具体的实战方法和步骤：一、明确目标受众与平台选择分析目标受众

百度网站快速收录·2025-02-04 13:08

全场景深度学习开源框架（MindSpore）

旨在实现不同计算平台（如云端、边缘端、端侧）和不同硬件（如CPU、GPU、Ascend等）之间的高效协同。

deepdata_cn·2025-02-04 11:41

在CentOS服务器上部署DeepSeek R1

硬件配置：GPU版本：NVIDIA驱动520+，CUDA11.8+。CPU版本：至少16核处理器，64GB内存。存储空间：原始模型需要30GB，量化后约8-20GB。

蓝染k9z·2025-02-04 09:30

跨越网络边界：IPv6与零信任架构的深度融合

2024年，工信部发布了《关于开展“网络去NAT”专项工作进一步深化IPv6部署应用的通知》，加速了国内网络由IPv4向IPv6的转型步伐。未来，各行各业将逐步去NAT，逐步向IPv6迁移。

零信任Enlink_Young·2025-02-04 09:30

深度学习框架PyTorch原理与实践

作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.背景介绍3.基本概念和术语3.1PyTorch简介3.2PyTorch的特点1）自动求导机制2）GPU加速3）模型部署4）数据管道5）代码阅读友好4.核心算法原理

AI天才研究院·2025-02-04 07:47

Databricks 开源 LLM，训练只需三个小时

像ChatGPT和Bard这样的生成式AI，它们使用的数据通常来自于在成千上万不同网站，使用的数据量十分惊人，而且想要使用这些数据训练AI还需要数以千计的强大GPU在背后提供支持。

唐城·2025-02-04 07:15

达人评测锐龙R5 7530U和酷睿i7 1260p选哪个好

这些点很重要看过你就懂了http://www.adiannao.cn/dyi7-1260p参数配置：工艺为10nm，2.1GHz的主频，4.7GHz的睿频，十二核心和十六线程，18MB的三级缓存，28w的功耗，最大加速功耗为

m0_50307601·2025-02-04 06:33

PyTorch 训练一个分类器

文章目录0前言1加载和规范化CIFAR102定义一个卷积网络3定义损失函数和优化器4训练网络5测试网络6在GPU上训练模型参考资料0前言 TRAINGINGACLASSIFIER这篇教程很清楚的描述了如何使用

亚里·2025-02-04 05:59

开源模型应用落地-DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B与vllm实现推理加速的正确姿势（一）

一、前言在当今人工智能技术迅猛发展的时代，各类人工智能模型如雨后春笋般不断涌现，其性能的优劣直接影响着应用的广度与深度。从自然语言处理到计算机视觉，从智能安防到医疗诊断，AI模型广泛应用于各个领域，人们对其准确性、稳定性和高效性的期望也与日俱增。在此背景下，DeepSeek模型的出现为行业带来了新的曙光。DeepSeek团队开发的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型，利用蒸馏

开源技术探险家·2025-02-04 05:54

RAID详解

RAID的核心目的是通过不同的方式利用多个硬盘来实现数据冗余和加速数据读写。不同的RAID级别提供了不同的冗余和性能平衡。常见的RAID级别RAID0(条带化，Striping)特

h韩·2025-02-04 04:19

基于 STM32 的智能电梯控制系统

1.引言随着城市化进程的加速，高层建筑日益增多，电梯作为垂直交通工具的重要性愈发凸显。传统电梯控制系统在运行效率、安全性和智能化程度上已难以满足现代需求。

STM32发烧友·2025-02-04 03:10

【Rust日报】2021-12-21 Embark Studio 使用 Rust 进行本地渲染

EmbarkStudio使用Rust进行本地渲染作为Rust的忠实拥护者，EmbarkStudio的工程师们正在使用Rust开发渲染引擎和游戏，并且贡献了rust-gpu这个项目。

Rust语言中文社区·2025-02-03 23:36

高通modem架构_高通神经网络处理引擎SNPE分析与评测

骁龙（SnapDragon）神经处理引擎（SNPE）是一个针对高通骁龙加速深层神经网络的运行时软件，高通在CSDN和其官网都提供了下载。

weixin_39811036·2025-02-03 20:18

Docker 安装详细教程（适用于CentOS 7 系统）

目录步骤如下：1.卸载旧版Docker2.配置Docker的YUM仓库3.安装Docker4.启动Docker并验证安装5.配置Docker镜像加速总结前言Docker分为CE和EE两大版本。

Future_yzx·2025-02-03 18:00

LWN：让GPU的工作也依赖进程优先级！

LinuxNews搬运工·2025-02-03 15:31

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