gpu性能测试

【JS】执行时长(100分) |思路参考+代码解析（C++）

题目为了充分发挥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。

l939035548·2024-09-16 09:48

Faiss Tips：高效向量搜索与聚类的利器

它支持多种硬件平台，包括CPU和GPU，能够在海量数据集上实现快速的近似最近邻搜索（AN

焦习娜Samantha·2024-09-16 09:47

【华为OD技术面试真题 - 技术面】-测试八股文真题题库（1）

功能测试性能测试安全性测试可用性测试跨平台兼容性测试网络环境测试3.接口测试的工具你了解哪些

算法大师·2024-09-16 09:15

2021-06-07 Do What You Are Meant To Do

smostimportanttoyouanddoeverythingyoucantoputyourselfinapositionwhereyoucanfocusonthosepriorities,ratherthanbeingpulledbyt

春生阁·2024-09-16 02:37

Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图

要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩，视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU

亚图跨际·2024-09-15 18:20

软件测试/测试开发/全日制 |利用Django REST framework构建微服务

本课程面向开发人员、测试人员与运维人员，课程内容涵盖Python编程语言、人工智能应用、数据分析、自动化办公、平台开发、UI自动化测试、接口测试、性能测试等方向。

霍格沃兹-慕漓·2024-09-15 18:49

深度学习-13-小语言模型之SmolLM的使用

文章附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介1.2下载模型2运行2.1在CPU/GPU/多GPU上运行模型2.2使用torch.bfloat162.3通过位和字节的量化版本3应用示例4问题及解决4.1attention_mask

皮皮冰燃·2024-09-15 10:48

Java应用的数据库连接池连接池性能测试

Java应用的数据库连接池连接池性能测试大家好，我是微赚淘客返利系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！数据库连接池的性能测试是确保Java应用能够高效运行的关键步骤。

微赚淘客机器人开发者联盟@聚娃科技·2024-09-15 08:04

【大模型】triton inference server

前言：tritoninferenceserver常用于大模型部署，可以采用http或GRPC调用，支持大部分的backend，单GPU、多GPU都可以支持，CPU也支持。

idiotyi·2024-09-15 05:47

性能测试的复习2-jmeter的搭建、使用、参数化

通过网盘分享的文件：性能测试共享文件链接:https://pan.baidu.com/s/1A4Nc8C5Xp6qxQ5QFtecK8g?

暖阳与晚风·2024-09-15 01:49

使用Docker部署Jmeter+InfluxDB+Grafana 搭建性能监控平台

前言之前写过一篇《linux下性能测试监控平台InfluxDB+Grafana+Jmeter的搭建》，后来在应用中发现，在linux下部署多个原生服务组合使用时移植性较差，每次更换一台linux机器都需要重新搭建所有的服务

Geraint丶·2024-09-14 15:39

Upstage 将发布新一代 LLM “Solar Pro “预览版

SolarPro是最智能的LLM，经过优化可在单GPU上运行，性能超过微软、Meta和谷歌等科技巨头的模型。

吴脑的键客·2024-09-14 14:31

使用vllIm部署大语言模型

-GPU支持：NVIDIAGPU并安装了适当的驱动程序。-足够的内存和存储空间。2.安装依赖-Python3.8及以上版本。-CUDA工具包（根据GPU型号选择合适的版本）。

添砖JAVA的小墨·2024-09-14 12:18

大模型框架：vLLM

目录一、vLLM介绍二、安装vLLM2.1使用GPU进行安装2.2使用CPU进行安装2.3相关配置三、使用vLLM3.1离线推理3.2适配OpenAI-API的API服务一、vLLM介绍vLLM是伯克利大学

m0_37559973·2024-09-14 11:41

天下苦英伟达久矣！PyTorch官方免CUDA加速推理，Triton时代要来？

在做大语言模型（LLM）的训练、微调和推理时，使用英伟达的GPU和CUDA是常见的做法。在更大的机器学习编程与计算范畴，同样严重依赖CUDA，使用它加速的机器学习模型可以实现更大的性能提升。

诗者才子酒中仙·2024-09-14 04:56

性能测试-jmeter连接数据库（十七）...

百度服务器域名：www.baidu.com百度的IP：110.242.68.3（使用pingwww.baidu.com）jdbc:mysql://211.103.136.244:7061/test_db:mysql是数据库类型211.103.136.244是服务器IP7061是服务器端口号test_db是服务器的数据库一、为什么要连接数据库1、校验测试数据2、构造测试数据二、连接数据库的步骤1、添

暖阳与晚风·2024-09-14 04:24

Jmeter性能测试六--Jmeter录制+服务器监控

一、排除模式填写测试计划右键添加-->非测试原件-->HTTP代理服务器端口设置：不能填本机已存在的端口排除模式填写：(?i).*\.(bmp|css|js|gif|ico|jpe?g|png|swf|woff|woff2|html|htm).*点击启动录制结果二、服务器脚本运行1.上传脚本包后需要先解压unzipServerAgent-2.2.3.zipcdServerAgent-2.2.3.z

鱼排也爱小白菜·2024-09-14 03:51

Unity3D GPUDriven渲染详解

前言Unity3D中的GPUDriven渲染技术是一种通过最大化GPU的利用，减少CPU负担，从而提高渲染效率和帧率的方法。

Thomas_YXQ·2024-09-14 03:17

学习之性能的理论知识一

一、性能的测试的概念1、什么是性能性能：就是软件质量属性中的效率效率特性：时间特性：表示系统处理用户请求的响应时间资源特性：表示系统运行过程中，系统资源的消耗情况：CPU，内存、磁盘2、什么是性能测试性能测试概念

蓝瑟柳絮·2024-09-14 02:10

2021-04-06笔试

用图画出产品研发周期中软件测试的不同阶段，并加以适当描述单元测试、集成测试、系统测试、验收测试单元测试：系统最小可测试的单元集成测试：将各个单元连接起来，穿插接口数据是否受到影响系统测试:范围包括--功能测试，ui测试，性能测试

嘿_叫我小王·2024-09-13 21:59

1. 下载安装RKNN的docker镜像

下载镜像文件：网盘链接：https://console.zbox.filez.com/l/I00fc3密码：rknn下载最新的版本，当前最新版本2.1.0，（[[2024-09-01]]）：下载路径：GPU-Group01

jcfszxc·2024-09-13 18:55

【ShuQiHere】小白也能懂的 TensorFlow 和 PyTorch GPU 配置教程

【ShuQiHere】在深度学习中，GPU的使用对于加速模型训练至关重要。然而，对于许多刚刚入门的小白来说，如何在TensorFlow和PyTorch中指定使用GPU进行训练可能会感到困惑。

ShuQiHere·2024-09-13 15:08

项目实战 ---- 商用落地视频搜索系统（10）---后台搜索Cache优化

目录背景技术实现策略视频预处理阶段的cache技术视频搜索阶段的cache技术技术实现预处理阶段cache策略实现逻辑代码运行结果问题及注意点搜索阶段cache策略实现系统配置层面逻辑低版本GPUCPU

PhoenixAI8·2024-09-13 15:07

TensorFlow的基本概念以及使用场景

TensorFlow的主要特点包括：1.多平台支持：TensorFlow可以运行在多种硬件和操作系统上，包括CPU、GPU和移动设备。

张柏慈·2024-09-13 15:03

RTX 4090深度学习性能实测奉上！模型训练可提升60~80%

近期，我们对RTX4090涡轮版进行了完整的整机测试，本篇文章将分别围绕单卡，4卡，8卡RTX4090性能测试结果展开分享，以全面评估其相比上代RTX30系列的性能优势。

赋创小助手·2024-09-13 14:26

深度学习的零碎知识点

显卡内存什么是显卡内存简单来说就是，Windows会在物理显存/「专用GPU内存」不够用或只有集成显卡的情况下，将物理内存RAM当作GPU的虚拟显存/「共享GPU内存」来使用。

csdn_now·2024-09-13 13:50

jmeter组件

一.性能测试1.0为什么要进行性能测试？

澄子_向钱看·2024-09-13 07:54

GPU版pytorch安装

由于经常重装系统，导致电脑的环境需要经常重新配置，其中尤其是cudatorch比较难以安装，因此记录一下安装GPU版本torch的过程。

普通攻击往后拉·2024-09-13 03:13

人工智能-GPU版本机器学习、深度学习模型安装

背景1、在有Nvidia-GPU的情况下模型使用cuda加速计算，但是很有多模型的GPU和CPU版本安装方式不同，如何安装lgb\cat\xgb.2、为了让代码有普适性，如何自适应环境当中的设备进行CPU

bw876720687·2024-09-13 02:06

入门篇，带你了解CPU, GPU, TPU, NPU, DPU

目录CPU(中央处理器)GPU(图形处理器)TPU(张量处理单元)NPU(神经网络处理器)DPU(数据处理器)CPU(中央处理器)专业介绍：CPU是计算机系统的核心，负责执行操作系统和应用程序的指令。

今夕是何年，·2024-09-13 00:55

LLM大模型学习：LLM大模型推理加速

文Mia/叶娇娇推理优化部署、推理加速技术是现在，尤其在大模型时代背景之下，消费级GPU和边端设备仍为主流的状况下。

七七Seven～·2024-09-12 17:45

鸿蒙（API 12 Beta6版）GPU加速引擎服务【自适应VRS】

XEngineKit提供自适应VRS功能，其通过合理分配画面的计算资源，视觉无损降低渲染频次，使不同的渲染图像使用不同的渲染速率，能够有效提高渲染性能。接口说明以下接口为自适应VRS设置接口，如要使用更丰富的设置和查询接口。接口名描述constGLubyte*HMS_XEG_GetString(GLenumname)XEngineGLES扩展特性查询接口。GL_APICALLvoidGL_APIE

移动开发技术栈·2024-09-12 16:38

整机性能测试软件,整机性能测试—ZD 系列软件

整机性能测试—ZD系列软件整机性能测试—ZD系列软件[#img_393025_no_1_Black#]BusinessWinstone2004进行的测试项目基本上都跟传统的办公商用软件相关，主要考察系统的商务应用和商务磁盘性能

程嵇邢滑·2024-09-12 10:58

安装tensorflow2.5.0 发现 tensorflow 和 numba 两者对应Numpy版本冲突

问题：python3.8安装tensorflow2.5.0发现tensorflow和numba两者对应Numpy版本冲突tensorflow-gpu2.5.0requiresnumpy~=1.19.2numba0.58.1requiresnumpy

GJK_·2024-09-12 08:16

本地部署大语言模型详细讲解

前言：本地部署大语言模型（LLM，LargeLanguageModel）需要相应的硬件资源和技术栈支持，如GPU计算能力、大量内存、存储空间，以及模型部署框架。

程序员小羊！·2024-09-12 04:25

WiFi性能测试是评估无线网络性能的重要环节，它涵盖了多个方面的指标，如信号强度、网络速度、延迟时间等。

weixin_45544617·2024-09-12 04:23

验证resneXt，densenet，mobilenet和SENet的特色结构

实验结果GPU：gtx107

dfj77477·2024-09-11 20:55

00--性能测试简介

1、性能测试，顾名思义，就是对软件产品的性能进行测试的活动。

云飞烟china·2024-09-11 20:59

Yolo-v3利用GPU训练make时发生错误：/usr/bin/ld: cannot find -lcuda

一.利用GPU训练Yolov3时，首先要修改MakeFile文件，修改格式如下：GPU=1(原来为0)CUDNN=1(原来为0)NVCC=/usr/local/cuda/bin/nvcc(新建,注意自己本机的地址

徐小妞66666·2024-09-11 20:58

【环境搭建：onnx模型部署】onnxruntime-gpu安装与测试（python）(1)

cuda==10.2cudnn==8.0.3onnxruntime-gpu==1.5.0or1.6.0pipinstallonnxruntime-gpu==1.6.0###2.2方法二：onnxruntime-gpu

2401_83703835·2024-09-11 13:36

linux查看jupyter运行,在Linux服务器上运行Jupyter notebook server教程

但只在本地运行没有GPU环境，虽然googlecolab是个好办法，但发现保存模型后在云端找不到模型文件，且需要合理上网才能访问。

天启大烁哥·2024-09-11 10:15

ONNX Runtime、CUDA、cuDNN、TensorRT版本对应

、cuDNN的版本对应ONNXRuntime与ONNX的版本对应ONNXRuntime、TensorRT、CUDA版本对应ONNXRuntime的安装官方文档注意，到目前为止，onnxruntime-gpu

可keke·2024-09-10 22:45

ONNXRuntime与CUDA版本对应

onnxruntime-gpu版本可以说是一个非常简单易用的框架，因为通常用pytorch训练的模型，在部署时，会首先转换成onnx，而onnxruntime和onnx又是有着同一个爸爸，无疑，在op的支持上肯定是最好的

zy_destiny·2024-09-10 22:15

Deepspeed 结合huggingface Trainer实现多机分布式训练

一、环境准备本试验使用两台机器（manager，worker），操作系统ubuntu22.4，每台机器有4个GPU为了使安装配置统一，使用docker容器，docker的安装这里不做介绍。

ningzhao·2024-09-10 17:38

大模型多机多卡脚本实例 - 增量预训练 -accelerate和deepspeed命令多机多卡训练有什么不同

第一步，同步权重ls-l/data/xxx/gpu008/MoeRemake/train/etuning/LLaMA-Factory2/models/xxx-Base-10B-200k-Llama第二步

AI生成曾小健·2024-09-10 16:33

ray.tune文档总结

ray.tune文档总结tune.runconfig指定超参数的搜索方法ConcurrencyLimiter搜索算法scheduler试验调度程序分析资源（并行、GPU、分布式）原文档请看这里https

AI大司马·2024-09-10 14:48

从零开始设计一款全新GPU

（提纲：：）设计一款全新的GPU（图形处理单元）是一项复杂且多方面的工程工作，涉及到硬件架构、软件编程模型、性能优化、功耗管理等多个领域。以下是从零到一设计一款全新GPU的基本步骤和关键考虑因素。

jack_201316888·2024-09-10 13:15

AMD GCN GPU微架构简介

AMDGCN(GraphicsCoreNext)微架构介绍AMDGCN(GraphicsCoreNext)是AMD公司推出的一种用于图形处理单元（GPU）的微架构。

jack_201316888·2024-09-10 12:09

Navicat和SQLynx产品功能比较二（SQL查询）

本文针对Navicat和SQLynx做了SQL查询相关的性能测试，从测试结果来看，Navicat主要适合开发类的小型数据量需求，SQLynx可以适应大型数据量或小型数据量的需求，用户可以根据自己的实际需求做一些不同的对比测试

chat2tomorrow·2024-09-10 09:47

AI 证件照制作工具：HivisionIDPhotos，CPU可运行！

而且最棒的是，它在普通的CPU上也能运行，完全不需要高性能的GPU支持！HivisionIDPhotosHivisionIDPhotos是什么？Hivis

学术Fun·2024-09-09 22:26

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