gpu性能测试

本地搭建小型 DeepSeek 并进行微调

1.环境准备Python3.7或更高版本PyTorch1.8或更高版本CUDA(可选，用于GPU加速)Git2.克隆DeepSeek仓库bash复制gitclonehttps://github.com/

非著名架构师·2025-02-20 15:55

马斯克的Grok-3：技术突破与行业冲击的深度解析

一、技术架构与核心突破超大规模算力集群Grok-3基于xAI自研的Colossus超级计算机训练完成，搭载20万块英伟达H100GPU，累计消耗2亿GPU小时，算力投入是前代Grok-2的10倍48。

♢.＊·2025-02-20 14:15

AI服务器散热黑科技：让芯片“冷静”提速

以GPT-4的训练为例，它需要大量的GPU

小深ai硬件分享·2025-02-20 09:29

FastGPT接入向量模型 M3E 和重排模型 bge-reranker-large

一、FastGPT接入向量模型M3E1.拉取m3e镜像#GPU模式启动，并把m3e加载到fastgpt同一个网络dockerpullregistry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt_docker

福葫芦·2025-02-20 08:58

卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别

深度学习中较为常见的神经网络模型AlexNet，AlexNet是一个采用GPU训练的深层CNN，本质是种LeNet变体。由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。

知识鱼丸·2025-02-20 08:24

KTransformers如何通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度？

KTransformers通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度，具体体现在以下几个方面：内核级优化：KTransformers采用了高效的内核级优化技术，包括对

魔王阿卡纳兹·2025-02-20 04:53

Vulkan

片上系统生产商（SoCs）比如GPU独立硬件供应商（IHVs）可以为Android编写Vulkan驱动；OEMs简单地需要为特定的硬件集成

hanpfei·2025-02-20 03:14

百度百舸 DeepSeek 一体机发布，支持昆仑芯 P800 单机 8 卡满血版开箱即用

选择合适的GPU配置、安装相应的环境、成功部署上线业务、加速推理任务加速、支撑多用户并发……完成业务测试，成功融入生产业务中。

百度智能云技术站·2025-02-20 01:55

C# 性能测试程序及编写要点

直接看程序：classTiming{TimeSpantimestart;TimeSpanduration;publicvoidStart(){GC.Collect();GC.WaitForPendingFinalizers();timestart=Process.GetCurrentProcess().TotalProcessorTime;}publicvoidStop(){duration=Pr

Rondapapi·2025-02-19 22:03

GPU通信革命：跨平面网络效率提升300%的秘密武器

CPU中转，多平面网络RDMA通信时延降低50%」——Deepseek专利CN118612157A一、技术解析：突破AI算力瓶颈的底层创新1.技术背景：终结多平面网络CPU中转困境传统多平面网络中，跨平面GPU

CodePatentMaster·2025-02-19 22:27

【TVM教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-02-19 20:45

QT+FFmpeg如何使用GPU加速解码？

本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！全文目录：问题描述解决方案1.确保FFmpeg和CUDA的支持2.正确选择硬件解码器设置硬件解码器3.初始化CUDA硬件设备4.硬件解码流程解码帧并处理硬件帧5.检查FF

bug菌¹·2025-02-19 17:22

kafka消费能力压测：使用官方工具

尽管我们使用了kafka-go组件并进行了相关测试，测试情况见《kafka-go:性能测试》这篇文章。但并未能准确找出消费能力低下的原因。

ezreal_pan·2025-02-19 16:16

x86平台基于Qt+opengl优化ffmpeg软解码1080P视频渲染效率

优化的思路一共有以下几个方面，1.软解码变成硬解码2.将YUV转QImage的操作转移到GPU3.QWidget渲染QImage变成opengGL渲染AVFrame这三点优化来说2与3是优化的效率是非常显著的

zanglengyu·2025-02-19 16:14

Houdini：Houdini光照与渲染基础_2024-07-16_02-34-24.Tex

Mantra的设计理念是灵活性和可扩展性，它支持多种渲染模式，包括CPU渲染和GPU渲染，以及分布式渲染。Mantra的渲染质量高，特别适合于处理大规模的场景和复杂的视觉效果。Mantra渲染器的特点

chenjj4003·2025-02-19 14:21

国内支持 Maya 渲染的云渲染平台汇总

以下为大家介绍一些国内支持Maya渲染的云渲染平台：渲染101价格优势：该平台在价格方面表现出色，CPU渲染最低仅0.6元/小时，GPU3090起步价为4元/小时。

渲染101专业云渲染·2025-02-19 13:49

图形渲染（一）——Skia、OpenGL、Mesa 和 Vulkan简介

Skia本身不直接管理GPU或进行底层的渲染工作，而是通过底层图形API（如OpenGL或Vulkan）来实现硬件加速的渲染。-Skia的角色：提供高层的2D渲染API，抽象掉底层的硬件细节。

阳光开朗_大男孩儿·2025-02-19 09:44

初识Vulkan渲染管线

上面中文管线结构图中有两个应用程序入口，左侧为简单示例入口，右侧为使用GPU进行高性能通用计算时的计算管线。1.绘制：命令进入Vulkan图形

超级无敌小小顺利·2025-02-19 09:12

Unity中，每一帧的渲染CPU和GPU都做了些什么

在Unity中，每一帧的渲染过程涉及到CPU和GPU的协同工作。CPU和GPU各自承担不同的任务，以实现高效的图形渲染。

你一身傲骨怎能输·2025-02-19 09:42

虚幻UE4/UE5程序性能分析及优化

渲染线程，处理场景中模型/灯光的渲染操作，从游戏线程获取渲染信息，将其转化为与平台无关的绘图指令（跨平台）3/RHITThread-解析DrawThread绘图指令，具体是：RHIT调用各平台的API，向GPU

余额多多多·2025-02-19 08:03

Unity UI优化总结

常见的四大UI优化问题：1、片段着色器利用率过高（或者说GPUfill-rate填充率过高），即每个片段处理的

Don里个冬·2025-02-19 05:17

FunASR服务器部署（CPU+GPU）

自行下载funasr-cpu/gpu和asrmodel-deploy-cpu/gpu压缩包，官方都有cpu版运行：cd/home/user/data/AIModels/FunASR_docker/deploy_resourcessudodockerload-ifunasr-runtime-sdk-cpu

之群害马·2025-02-19 03:25

联想E470 双GPU笔记本部署私有AI模型方案

一、硬件适配优化方案显存限制突破使用4-bit量化技术压缩模型，例如加载ChatGLM3-6B的INT4版本，显存需求可降至6GB310启用CPU-GPU混合推理（通过

月光技术杂谈·2025-02-19 02:18

采用分布式部署deepseek

1.环境准备硬件需求：确保您的集群环境中有足够的GPU资源，并且所有机器之间可以通过高速网络互联。软件依赖：安装必要的库和工具，如PyTorch、Transformers等。

慧香一格·2025-02-19 02:14

360智算中心：万卡GPU集群落地实践

360内部对于智算中心的核心诉求是性能和稳定性，本文将深入探讨360智算中心在万卡GPU集群中的落地实践过程，包括算力基础设施搭建、集群优

ZVAyIVqt0UFji·2025-02-18 23:47

大规模GPU集群的进阶之路

今天来聊聊GPU。GPU，全称GraphicProcessingUnit，即图形处理器。

卢旗·2025-02-18 23:47

智能算力中心万卡GPU集群架构深度解析

智能算力中心万卡GPU集群架构深度分析自ChatGPT发布，科技界大模型竞赛如火如荼。

科技互联人生·2025-02-18 23:13

2. 从HuggingFace下载千问模型、数据、微调并运行

525、弹幕量0、点赞数4、投硬币枚数2、收藏人数11、转发人数2,视频作者jiangliuer3264,作者简介，相关视频：3.从HuggingFace下载千问模型、数据、微调并运行（下），6.租赁GPU

ApiChain·2025-02-18 20:45

Docker安装分布式vLLM

分布式安装方法https://docs.vllm.ai/en/latest/serving/distributed_serving.html2安装方法⚠️注意：前期一定要把docker环境、运行时和GPU

MasonYyp·2025-02-18 13:49

面向架构评估的质量属性

性能测试经常要使用基

iamphp·2025-02-18 08:03

【性能测试】如何理解“10个线程且10次循环“的请求和“100线程且1次循环“的请求

在性能测试中，我们常常会见到不同的并发配置：比如“10个线程且10次循环”与“100线程且1次循环”。乍一看，这两个设置的总请求数都是100次，但它们对系统的压力和测试场景却截然不同。

朱公子的Note·2025-02-18 07:21

Pytorch实现mnist手写数字识别

同学啊]**我的环境：语言环境：Python3.8编译器：JupyterLab深度学习环境：torch==1.12.1+cu113torchvision==0.13.1+cu113一、前期准备1.设置GPU

Zn要学习·2025-02-18 04:49

模型GPU-＞NPU(Ascend)迁移训练简述

迁移训练流程图解二、详细流程步骤1.模型训练与日志记录2.跨平台精度对齐对比3.问题定位与修复4.迭代验证三、关键技术点四、常见问题与解决方案一、迁移训练流程图解通过华为云的modelart进行运行环境选型北京四使用GPU

終不似少年遊*·2025-02-18 01:12

性能测试流程、主流性能工具

性能测试流程性能测试流程测试测试需求分析性能测试计划和方案测什么：测试背景测试目的测试范围谁来测：进度和分工交付清单怎么测：测试策略性能测试用例设计性能测试测试执行性能分析和调优性能测试报告测试报告是对性能测试工作的总结

一只小H呀の·2025-02-17 21:02

什么是重绘？什么是回流？如何减少回流？

适用css动画代替JavaScript动画css动画利用GPU加速，在性能方面通常比JavaScript动画更高效。使用css的transform和opaci

Ashy-·2025-02-17 20:52

性能测试核心知识点 —— 负载模型！

性能测试是软件开发生命周期中非常重要的一环，通过对系统进行负载测试，可以评估系统在不同负载条件下的性能表现。

自动化测试老司机·2025-02-17 17:23

人工智能的发展领域之GPU加速计算的应用概述、架构介绍与教学过程

文章目录一、架构介绍GPU算力平台概述优势与特点二、注册与登录账号注册流程GPU服务器类型配置选择指南内存和存储容量网络带宽CPU配置三、创建实例实例创建步骤镜像选择与设置四、连接实例SSH连接方法远程桌面配置一

m0_74824592·2025-02-17 15:00

网络瓶颈分析与排查：性能测试中的隐秘敌人

性能测试问题定位-网络瓶颈分析与案例解析在性能测试中，网络往往是性能瓶颈的一个关键因素。网络延迟、带宽、连接数等问题都可能影响系统的整体性能。

测试不打烊·2025-02-17 14:53

DeepSeek大模型本地化部署与实践指南

星辰@Sea·2025-02-17 11:31

国产GPU算力公司及产品

目前，中国有多家从事国产算力GPU研发与生产的企业，以下是一些代表性的公司及其相关产品概述：景嘉微：近期，景嘉微宣布成功研发了“景宏系列”AI算力产品，该系列面向AI训练、AI推理、科学计算等领域，支持

算力资源比较多·2025-02-17 10:22

AI大模型的技术突破与传媒行业变革

这一突破的核心在于三大技术创新：MoE架构升级：通过部署256个细粒度专家网络，减少知识冗余，提升模型效率；MLA注意力机制：动态压缩推理过程中的缓存需求，降低GPU内存

AIQL·2025-02-17 07:52

hunyuan-DiT模型部署指南

二、部署流程环境要求：所需的最小GPU内存为11GB，建议使用具有32GB内存的GPU，以获得更好的生成质量。

算家云·2025-02-17 05:12

controller入参异常 No primary or default constructor found for class

java.lang.IllegalStateException:Noprimaryordefaultconstructorfoundforclassjava.time.LocalDateTime错误写法：@GetMappingpublicStringquery

Lin_Miao_09·2025-02-17 04:30

显卡性能对比：P100、RTX3090、A40、A100、A800、H100

32GBRTX3080RTX2080TiRTXA4000RTXA5000A100-SXM4-80GBA100-PCIE-40GBTITANXpRTX3060RTX3080TiV100-32GBTeslaT4A800H100世上最全NVDIAGPU

u013250861·2025-02-17 03:27

Apache JMeter 快速入门【图文详情】

HTTP接口创建HTTPRequest采样器创建JSON断言第3步：添加Listener第4步：运行第5步：查看运行结果更多介绍参考本文目标：快速了解ApacheJMeter，并实现一个简单的HTTP接口的性能测试

甘蓝聊Java·2025-02-17 01:41

【Stable Diffusion部署至GNU/Linux】安装流程

显卡与计算架构介绍CUDA是NVIDIAGPU的专用并行计算架构技术层级说明CUDAToolkit提供GPU编译器(nvcc)、数学库(cuBLAS)等开发工具cuDNN深度神经网络加速库（需单独下载）

星星点点洲·2025-02-17 00:34

KTransformers：告别天价显卡！国产框架让单卡24G显存跑DeepSeek-R1 671B大模型：推理速度飙升28倍

清华团队用CPU/GPU协同计算，让4090跑起671B参数全量模型！”大家好，我是蚝油菜花。如果你也经历过——看着API调用账单瑟瑟发抖，微调一次模型吃掉半月算力预算️盯着OOM报错抓狂，为了

蚝油菜花·2025-02-17 00:32

高效高并发调度架构

以下是从架构层面为你提供的适合多核CPU、多GPU环境下API客户端、服务端高级调度，以实现高效并发大规模与用户交互的技术栈：通信协议gRPC：基于HTTP/2协议，具有高性能、低延迟的特点，支持二进制序列化

之群害马·2025-02-16 23:59

【vLLM 学习】安装

依赖环境操作系统：LinuxPython：3.8-3.12GPU：计算能力7.0或更高（例如V100、T4、RTX20xx、A100、L

·2025-02-16 23:25

三种方式实现人车流统计（yolov5+opencv+deepsort+bytetrack+iou）

一、运行环境1、项目运行环境如下2、CPU配置3、GPU配置如果没有GPUyolov5目标检测时间会比较久二、编程语言与使用库版本项目编程语言使用c++，使用的第三方库，onnxruntime-linux-x64

Jayson God·2025-02-16 23:24

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