gpu并行计算第16页

python 获取显存使用信息与内存使用信息

python获取显存使用信息与内存使用信息使用库：pynvml，可以从pipinstallpynvml得到round()方法返回浮点数x的四舍五入值源码importosimportpsutildefget_gpu_mem_info

comedate·2024-01-28 21:52

python环境获取Nvidia显卡型号和驱动版本

GPUtil通过解析nvidia-smi获取显卡名称和驱动版本信息等信息。

babybin·2024-01-28 20:48

CUDA基础教程文档记录

目录前言0.CUDA基础语法1.CUDA共享内存2.GPU架构简介3.CUDA内存子系统4.原子/规约操作和warpshuffle5.CUDA统一内存(ManagedMemory)6.CUDA流和并发7

爱听歌的周童鞋·2024-01-28 20:28

【CenterFusion】测试脚本CenterFusion/experiments/test.sh

在README.md中训练模型的命令是：bashexperiments/test.sh首先执行的就是test.sh脚本在脚本中--参数值表示可选参数##使用的NVIDIA_GPU设备编号exportCUDA_VISIBLE_DEVICES

HIT_Vanni·2024-01-28 18:33

2024年华为OD机试真题-执行时长-Python-OD统一考试（C卷）

题目描述：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，假设GPU最多一次执行n个任务，一次执行耗时1秒，在保证

2023面试高手·2024-01-28 17:48

【GPU】CUDA是什么？以及学习路线图！

其主要应用于英伟达GPU显卡的调用。2、云计算可以简单的理解为是通过网络组合成的计算机集群，用于各种加速，其中以CPU为主，GPU为辅。所以CUDA可以成为云计算的一个支柱。

Hcoco_me·2024-01-28 16:14

【GPU】GPU CUDA 编程的基本原理是什么?

【GPU】GPUCUDA编程的基本原理是什么?

Hcoco_me·2024-01-28 16:44

DualSPHysics v5.0源码编译教程，新手入门

目录一、前期准备1.安装C++编译器2.安装CUDA二、下载源码三、编译四、报错解决五、验证一、前期准备DualSPHysics是可以编译运行在CPU和GPU上的，所以需要安装C++编译器：例如gcc，

ChangYan.·2024-01-28 14:58

华为比赛-慧科第一届人工智能应用创新大赛的入门培训的相关学习

前言之前强化学习的课程老师鼓励参加华为云的比赛，慧科杯第一届人工智能应用创新大赛（又想去白嫖GPU的资源）首先大概说一下这个比赛，基于华为ModelArts平台，和之前学习的百度的AIstudio来说，

renyujie518·2024-01-28 13:22

【PyTorch】n卡驱动、CUDA Toolkit、cuDNN全解安装教程

文章目录GPU、NVIDIAGraphicsDrivers、CUDA、CUDAToolkit和cuDNN的关系使用情形判断仅仅使用PyTorch使用torch的第三方子模块安装NVIDIAGraphicsDrivers

UnderTurrets·2024-01-28 11:50

GPT2中文模型本地搭建（二）

开源中文模型本地搭建2.1开发环境准备2.2下载代码2.3下载模型2.4加载模型1）先安装bert4keras2）下载训练模型的代码，再补全下插件3）修改代码模型地址4）运行模型查看测试效果2.5测试效果3、GPU

天罚神·2024-01-28 11:56

【机器学习笔记】1 机器学习概念

深度学习实现机器学习的一种技术机器学习的范围机器学习可以解决给定数据的预测问题，包括✓数据清洗/特征选择✓确定算法模型/参数优化✓结果预测）不能解决：x大数据存储/并行计算x做一个机器人机器学习的发展史总的来说

RIKI_1·2024-01-28 10:25

iou的cpu和gpu源码实现

zwhdldz·2024-01-28 09:10

PyTorch初探：基本函数与案例实践

1.基本函数PyTorch的核心是张量（Tensor），它类似于多维数组，但可以在GPU上运行以加速计算。张量上的操作是构建神经网络层的基础。

GT开发算法工程师·2024-01-28 08:26

Amphion tts(Text to Speech) 语音合成

小何才露尖尖角·2024-01-28 06:18

GPT-SoVITS 测试

开箱直用版（使用AutoDL）step1打开地址https://www.codewithgpu.com/i/RVC-Boss/GPT-SoVITS/GPT-SoVITS-Official选择AutoDL

小何才露尖尖角·2024-01-28 06:14

Windows11搭建GPU版本PyTorch环境详细过程

Anaconda安装https://www.anaconda.com/Anaconda:中文大蟒蛇，是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。从官网下载Setup：点击安装，之后勾选上可以方便在普通命令行cmd和PowerShell中使用Anaconda命令，一般他会提示不推荐，防止冲突。验证是否安装成功：打开Anaconda的图形化界面Ana

DogDaoDao·2024-01-28 06:00

GPU编程2---CUDA核函数和线程配置

CUDA核函数在GPU上执行的函数称为CUDA核函数（KernelFunction)，核函数会被GPU上多个线程执行，我们可以在核函数中获取当前线程的ID。

张海军2013·2024-01-28 06:58

【cuda编程】CUDA的运行方式以及grid、block结构关系

程序基本运行顺序1.2grid与block1.3dim类型定义2.CUDA的第一个程序3.CUDA线程的组织结构——grid与block关系1.CUDA基础知识1.1程序基本运行顺序一般来说，一个cpu+gpu

非晚非晚·2024-01-28 05:49

CUDA编程- - GPU线程的理解 thread,block,grid - 再次学习

GPU线程的理解thread,block,grid一、从cpu多线程角度理解gpu多线程1、cpu多线程并行加速2、gpu多线程并行加速2.1、cpu线程与gpu线程的理解（核函数）2.1.1、第一步：

Nice_cool.·2024-01-28 05:17

AlexNet，ZFNet详解

1AlexNet网络结构对于AlexNet网络来说，因为当时资源环境受限，他从第一步卷积开始就把一个图像分到两个GPU上训练，然后中间进行组合最后进行融合成全连接成1000个置信度1得到一张3x224x224

圆圆栗子君·2024-01-28 04:46

pytorch安装(CPU和GPU)，以及简单的API

上述这样命名就是因为深度学习只是机器学习的一个分支2pytorch的优点：简单易用、分布式训练、服务器部署方便、移动端部署方便；3PyTorch是基于以下两个目的而打造的python科学计算框架：无缝替换NumPy，并且通过利用GPU

圆圆栗子君·2024-01-28 04:15

记录一次RTX—A6000显卡，VMware horzion VGPU 实施。

1、前几天有个代理商客户要用6000做VGPU，一开始以为是要用RTX6000，最后确定为RTXA6000，这个显卡比较新，我也没做过这个显卡的VGPU实施，但是看NVIDIA上，这个显卡是支持VGPU

fuxiaoland·2024-01-28 02:25

两行代码实现python多进程并行计算

简介并行计算的方法有许多，在科学计算中“单指令多数据”式的进程级别的并行计算经常使用，可以显著提升代码执行循环语句的速度。

jedi-knight·2024-01-28 01:14

龙芯，启动！

桥片内部集成GPU，支持VGA、HDMI显示输出。板卡提供3个PCIE插槽，可支持独立显卡、网卡等主流PCIE设备。板卡有M.2KEYM和M.2KEYE两种接口，支持PCIe3.

阳排·2024-01-28 00:47

使用mergekit 合并大型语言模型

而且这种组合的方法可以不需要GPU来完成。在本文中我们将介绍各种合并算法，研究如何实现它们，并深入研究它们的工作原理。还将使用mergekit工

deephub·2024-01-28 00:06

小土堆pytorch学习笔记005 | 完结，✿✿ヽ(°▽°)ノ✿

：（6）使用GPU训练7、完整模型验证（1）代码（2）运行结果1、损失函数与反向传播①计算实际输出和目标之间

柠檬不萌只是酸i·2024-01-28 00:22

Hadoop-分布式

Hadoop分布式一台计算机存储不了了，也计算不了了Hadoop把多台计算机资源（存储资源：硬盘；计算资源：CPU，内存）连接在一起，形成集群输入文件，拆分成块，多个节点存储计算任务，拆分成小任务，多个节点并行计算

日月交辉·2024-01-27 23:48

独家解读 | 滴滴机器学习平台架构演进之路

所谓大同是指大家所要处理的问题都相似，技术架构和选型也差不太多，比如都会使用GPU集群、采用Spark或K8s平台等。

csdn产品小助手·2024-01-27 19:18

洛谷 P2985 [USACO10FEB] Chocolate Eating S

代码#include#definedebugputs("Y")#defineinf0x3f3f

欧耶2023·2024-01-27 19:27

linux内核radeon gpu源码解析

1.什么是radeon简介Radeon（中文名称称为镭龙™）是一个英文产品的商标。Radeon是AMD公司出品的显示芯片的一种系列。俗称A卡。全称一般写作：AMDRadeonHDxxxx，例如台式机显卡型号：AMDRadeonHD6450。HD7000系列以后，AMD启用新的AMDRadeonR9/R7xxx命名旗下新的显示芯片。出产型号AMDRadeon系列的台式机显卡有：AMDRadeonRX

人间正道是沧桑a·2024-01-27 18:51

c语言学习笔记分享

用计算机语言告诉计算机人类要解决的问题数据类型:新生儿的数量整数身高体重小数统计名字字符数据计算机世界011+2ALU1.0+2.0GPU//浮点(小数)运算不同类型的数据—机器指令不同—最终使用硬件的部件不同基本数据类型

Spcarrydoinb·2024-01-27 17:14

CoreImage翻译

它使用GPU或CPU呈现路径，对核心图形、核心视频和图像I/O框架中的图像数据类型进行操作。CoreImage通过提供一个易于使用的应用程序编程接口(API)来隐藏底层图形处理的细节。

李永开·2024-01-27 17:52

开发手札：unity性能优化（一）

unity性能优化一直是一个综合的问题，涵盖了CPU、内存、GPU、资源、UI、3D等方面，实际上我自己都不敢说懂unity优化，只能结合自己这些年开发的经历来谈一下，算是抛砖引玉，如果有人有更好的优化建议和文章

羊羊2035·2024-01-27 16:06

多线程和锁

ThreadPoolExecutor，规避了资源耗尽3.多线程创建的方式继承Thread类实现Runnable接口线程池Callable+FutureTaskCompletableFutureForkJoin并行计算

一路向北看星晴·2024-01-27 16:32

windows环境下配置tensorflow_gpu版本——无需更改本地的cuda

大家可以在tensorflow学习中，可能会遇到使用tensorflow_gpu版本的安装，但是一般涉及到gpu的安装，就需要配置cuda，这个过程很麻烦且浪费时间，下面给出一个简单的方法配置环境。

筱筱西雨·2024-01-27 14:41

为什么 FPGA 比 CPU 和 GPU 快？

FPGA、GPU与CPU——AI应用的硬件选择现场可编程门阵列(FPGA)为人工智能(AI)应用带来许多优势。图形处理单元(GPU)和传统中央处理单元(CPU)相比如何？

疯狂的泰码君·2024-01-27 14:32

mpirun -np部分决定vasp程序实际使用多少个节点并行

[email protected]·2024-01-27 11:44

使用Ray轻松进行Python分布式计算

一、并行计算与分布式计算的区别并行计算在现代计

Python学研大本营·2024-01-27 10:12

上位机图像处理和嵌入式模块部署（极致成本下的图像处理）

联系信箱：[email protected]】目前，大家都习惯了特定的图像处理方式，要么是windows上位机来处理，要么是armsoc来进行处理，要么是fpga或者是nvidiagpu来对图像进行处理

嵌入式-老费·2024-01-27 09:54

[Raspberry Pi] Raspberry Pi 4配置OpenCV4.6.0和ncnn环境(32-bit operation system)

文章目录前言配置OpenCV4.6.0环境1调整GPUMemory2检查EEPROM3版本确认4安装依赖5下载OpenCV6BuildMake7Make8环境配置9检查10测试11卸载配置ncnn1版本确认

ztmajor·2024-01-27 08:00

win10+tensorflow2.7-gpu安装

1.查看自己显卡的cuda版本在cmd输入：nvidia-smi如果提示没有此命令，说明你要装gpu驱动了2.查看tensorflow2.x与cuda和cudnn版本关系点击这里查看所以我选tensorflow2.7

吴天德少侠·2024-01-27 08:49

tensorflow2.x多gpu训练

以前经常用importtensorflowastfstrategy=tf.distribute.MirroredStrategy()print('Numberofdevices:%d'%strategy.num_replicas_in_sync)withstrategy.scope():#model=#model.compile()最近用这个会报错：INTERNAL:NCCL:unhandleds

吴天德少侠·2024-01-27 08:18

onnx推理python代码

前提pipinstallonnxruntime-gpu代码importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="4"importonnxruntimeasortimportnumpyasnpimportSimpleITKassitkimportmathimporttime