gpu并行计算第3页

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

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

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

C语言中的多线程编程：POSIX线程库（Pthreads）入门与实战（一）

这种架构变革使得单个处理器芯片能够容纳多个执行核心，从而显著提升了并行计算能力。面对这样的

JJJ69·2024-08-30 09:51

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

本文主要参考HF上的一篇文章：https://huggingface.co/docs/transformers/perf_train_gpu_one，以及笔者在实际训练中的一些经验，给出一些比较实用的方法

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

【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

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

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

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

[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

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

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

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

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

【赵渝强老师】Spark中的RDD

它由分区组成，每个分区被一个Spark的Worker从节点处理，从而支持分布式的并行计算。RDD通过检查点Checkpoint的方式提供自动容错的功能，并且具有位置感知性调度和可伸缩的特性。

赵渝强老师·2024-08-26 11:52

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

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

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

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

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