gpu性能测试第17页

WSL2 Ubuntu下检测不到GPU驱动，无法使用GPU

环境：Win10专业版19041WSL2Ubuntu-22.04问题描述：WSL2Ubuntu下检测不到GPU驱动，无法使用GPUnvidia-smiSMIhasfailedbecauseitcouldn'tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriverisinstalledandrunning.root

玩电脑的辣条哥·2024-02-03 07:54

如何在docker中访问电脑上的GPU？如何在docker中使用GPU进行模型训练或者加载调用？

如何在docker中访问电脑上的GPU？如何在docker中使用GPU进行模型训练或者加载调用？其实使用非常简单，只是一行命令的事，最主要的事配置好驱动和权限。

代码讲故事·2024-02-03 03:59

一行命令实现docker一键部署最新模型无限制模型接近GPT4能力的微调ChatGLM3第三代大语言模型单机部署、量化部署、Mac 部署、单GPU部署及多GPU部署指南，附详细代码和步骤

代码讲故事·2024-02-03 03:29

思腾云计算中心 | 5千平米超大空间，基础设施完善，提供裸金属GPU算力租赁业务

2021年，思腾合力全资收购包头市易慧信息科技有限公司，正式开启云计算业务。思腾云计算中心占地2400平米，位于包头市稀土高新区，毗邻多家知名企业，地理位置优越，交通便利，是区内重要的信息化产业的重要组成部分。2019年，经过自治区工信部相关部门审批获准加入内蒙古电力多边交易市场，并获得了由中华人民共和国工业和信息化部下发的“中华人民共和国增值电信业务经营许可证”，具有IDC/ISP服务经营资质。

STGPU·2024-02-03 03:12

思腾云计算中心 | ，基础设施完善，提供裸金属GPU算力租赁业务

2021年，思腾合力全资收购包头市易慧信息科技有限公司，正式开启云计算业务。思腾云计算中心占地2400平米，位于包头市稀土高新区，毗邻多家知名企业，地理位置优越，交通便利，是区内重要的信息化产业的重要组成部分。2019年，经过自治区工信部相关部门审批获准加入内蒙古电力多边交易市场，并获得了由中华人民共和国工业和信息化部下发的“中华人民共和国增值电信业务经营许可证”，具有IDC/ISP服务经营资质。

Jericho2022·2024-02-03 03:42

three.js 中使用多线程以及性能测试

让他们简单的动起来，CPU几乎没有什么压力，FPS会在60左右，但是如果让这1000个Mesh的位置都需要大量计算才能得到，那么FPS就会很低（和计算量成负相关），下面是一段代码复制代码for(leti=0;i500){positions[i].y=positions[i].y-1000;}}for(vari=0;i{letpositions=e.data;for(vari=0;i{for(let

联旺·2024-02-03 02:30

性能优化

1.CPU和GPU在屏幕成像的过程中，CPU和GPU起着至关重要的作用，CPU，中央处理器，对象的创建和销毁，对象属性的调整，布局计算，文本的计算和排版，图片的格式转换和解码，图像的绘制等都是由CPU来处理

畵_460e·2024-02-03 01:53

数据结构排序小结

排序类型小结插入排序直接插入排序希尔排序选择排序直接选择排序堆排序交换排序冒泡排序快速排序==霍尔版本====补坑位版本====前后指针版本====非递归版本==归并排序==递归版本====非递归版本==性能测试插入排序直接插入排序核心思想

史嘉庆·2024-02-02 23:05

如何快速打造属于自己的接口自动化测试框架

接口自动化相对于UI自动化来说，属于更底层的测试，这样带来的好处就是测试收益更大，且维护成本相对来说较低，是我们进行自动化测试的首选2框架选型目前接口自动化的框架比较多，比如jmeter，就可以集接口自动化和性能测试于一体

程序员雨果·2024-02-02 23:33

关于css的两个属性will-change和contain

will-change的作用，主要是跳过来渲染流程中的布局（layout）、重绘，并且使用GPU来合成图层，大大提高来渲染效率。

凌晨四点打铁匠·2024-02-02 23:59

Linux下PCI设备驱动开发详解（一）

尤其被现在的异构计算GPU/FPGA、软硬结合新的方向广泛运用。一、PCI设备和驱动概述应用程序位于用户空间，驱动程序位于内核空间。linux系统规定，用户空间不可以直接调用内核函数，所以必

北京不北·2024-02-02 23:51

Metal初探

Metal介绍Metal是苹果在2018年推出用于取代在苹果端的业务的图形编程接口，在2018年之前使用的是基于OpenGLES封装的GLKit，通过Metal相关API直接操作GPU，能最大限度的利用

源本平凡·2024-02-02 22:27

R语言小作业-中级

首先需要完成R语言练习题-初级，在http://www.bio-info-trainee.com/3793.html#设置镜像，安装包，使用循环嵌套cran_packages<-c('tidyverse','ggpubr

weixinsuoxian·2024-02-02 22:48

ChatGLM3的部署（windows版）

1.环境准备python环境参考：python环境安装（windows版）-CSDN博客cuda环境（使用GPU调试时需要使用，使用cpu可以不装）参考：cuda下载和安装-CSDN博客2.工具准备Git

程序员汐·2024-02-02 20:02

性能测试：压测中TPS上不去的几种原因分析

关于性能测试的其他一些常见术语，可参考之前的博客：性能测试：常见术语浅析下面就说说压测中为什么TPS上不去的原因：1、网络带宽在压力测试中，有时候要模拟大量的用户请求，如果单位时间内传递的数据包过大，超过了带宽的传输能力

流年逝去sky·2024-02-02 20:15

新手在消费级GPU上本地部署chatGLM-6B

ChatGLM-6B是一种基于Transformer架构的对话生成模型，由清华大学开发的一款强大的语言生成模型，它融合了最先进的深度学习技术与海量中文语料的训练成果。ChatGLM-6B为开源大模型，具有参数量小、适合本地部署等特点，因此适合新手作为入门练习时使用。一、硬件要求1、理论需求硬盘空间：可用空间不小于40G；显存要求：本人选用的ChatGLM-6B是FP16精度的，运行代码需要不少于1

韬小志·2024-02-02 20:34

引入本地PyTorch自动混合精度以在NVIDIA GPU上进行更快的训练

2017年，NVIDIA研究人员开发了一种用于混合精度训练的方法，该方法在训练网络时将单精度（FP32）与半精度（例如FP16）格式结合在一起，并使用相同的超参数实现了与FP32训练相同的精度，NVIDIAGPU

孙琪翔·2024-02-02 20:33

（新手亲测有效）bug解决：ValueError: Attempting to unscale FP16 gradients. 反复出现的问题。

在新手在消费级GPU上本地部署chatGLM-6B-CSDN博客完成chatGLM-6B（FP16）的部署后，尝试对模型进行loRA微调，期间遇到并解决了一些bug，分享给大家，希望大家少走弯路！

韬小志·2024-02-02 20:02

《RAFT-Stereo：Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching》论文笔记

而这篇文章正是基于RAFT并将其运用到了立体匹配中，并且在如下的几个方面进行改进：1）相比原生的RAFT算法钟重点关注X轴（W方向）的视差信息，前提是输入的图像对需要事先经过极线校准；2）在GPU的update

m_buddy·2024-02-02 20:58

使用GPU虚拟化技术搭建支持3D设计的职校学生机房（云教室）

不足之处是由于没有GPU，对于3D应用的支持较差。如果没有DirectX和OpenGL的支

yangtzi·2024-02-02 19:22

Proxmox 7.4 使用vgpu_unlock，为GTX1060开启vGPU支持

本文在2021年发布的博客《Proxmox5.4使用vgpu_unlock，为GTX1060开启vGPU支持》，介绍了ProxmoxVE5.4上部署vGPUunlock的操作步骤。

yangtzi·2024-02-02 19:19

java移位运算 cpu gpu_ND4J求多元线性回归以及GPU和CPU计算性能对比

本篇博客，尝试用dl4j的张量运算库nd4j来实现梯度下降法求多元线性回归，并比较GPU和CPU计算的性能差异。

zhuyuejituan·2024-02-02 19:13

【深度学习】ND4J-科学计算库

多平台功能，包括GPU。所有主要操作系统:win/linux/osx/android.架构:x86

神也在Copy·2024-02-02 19:36

PaddleOCR使用笔记之配置文件的详细解释

例如：-oGlobal.use_gpu=false配置文件参数介绍以rec_chinese_lite_train_v2.0.yml为例Global-全局参数配置字段用途默认值

great-wind·2024-02-02 18:21

软件定义数据中心（SDDC）最后的两块拼图 – GPU池化和内存池化

记得2012年VMWARE首先提出SDDC(SoftwareDefinedDataCenter)这个说法。当时VMWARE作为CPU虚拟化的先行者和领导者，除了手握SDC（SoftwareDefinedCompute）、即CPU虚拟化技术外，同时也具备了SDS（SoftwareDefinedStorage）和SDN（SoftwareDefinedNetwork）技术能力。彼时SDS/SDN都是新兴

virtaitech·2024-02-02 16:51

多芯算力交叉拉远，拓展AI算力边界

在当今数智化时代，人工智能（AI）的蓬勃发展使得GPU（图形处理器）成为实现高性能计算的核心。许多企业曾大量采购Nvidia的GPU以应对不断增长的AI计算需求，随着国产GPU技术的崛起，许多厂商也

virtaitech·2024-02-02 16:50

自动化测试与手工测试优、劣势(面试经常问)

一、自动化测试的优势1.1自动化测试可以执行手工测试相当困难或根本做不到的测试对于软件性能测试中的并发测试、疲劳性测试和强度测试，如果单纯使用人工测试是不可能完成的。

川石教育·2024-02-02 16:04

『动善时』JMeter基础 — 3.JMeter插件管理

总结：JMeter作为开源性能测试工具，第三方团队开发了更多配置功能，即

繁华似锦Fighting·2024-02-02 16:14

PVE 7.4-17 中开启vGPU显卡虚拟化

要为VM提供图形引擎，一般分为3种：1、软件模拟图形-性能差2、显卡直通-性能最好，一个虚拟机独享一个显卡3、vGPU-性能好，多个虚拟机共享一个显卡目前市面上的主流GPU厂家有intel、amd、nvidia

BBM的开源HUB·2024-02-02 16:58

背景去除小方法（ rembg库快速实现）

CPU版pipinstallrembgGPU版pipinstallrembg[gpu]批量去除文件夹内的图片的背景fromrembgimportremoveimportos#Directorycontainingimagestoprocessinput_dir

六个核桃Lu·2024-02-02 15:31

No CUDA toolset found.

以cuda11.7为例，将C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v11.7\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions

(～o▔▽▔)～o o～(▔▽▔o～)·2024-02-02 15:58

数据库之TiDB基础讲解

1.2TiDB介绍1.3系统架构1.3.1TIDBServer1.3.2PDServer1.3.3TIKVServer1.3.4TiKV如何不丢失数据1.3.5分布式事务支持1.4与MySQL的对比1.5性能测试

爱吃牛肉的大老虎·2024-02-02 14:00

LabVIEW CVT离合器性能测试

介绍了CVT（连续变速器）离合器的性能测试的一个应用。完成了一个基于LabVIEW软件平台开发的CVT离合器检测与控制系统，通过高效、准确的测试方法，确保离合器性能达到最优。

LabVIEW开发·2024-02-02 12:36

【深度学习】多卡训练__单机多GPU方法详解（torch.nn.DataParallel、torch.distributed）

【深度学习】多卡训练__单机多GPU详解（torch.nn.DataParallel、torch.distributed）文章目录【深度学习】多卡训练__单机多GPU详解（torch.nn.DataParallel

Casia_Dominic·2024-02-02 12:46

集显如何安装pytorch （CPU）

目录前言1.注意事项2.CPU版前言此为记录贴，原先都是独显，安装GPU，第一次查看发现是集显，没有配备的GPU1.注意事项验证自身是否为独显：cmd下执行DxDiag如果Graphics则为集显，代表只能操作

码农研究僧·2024-02-02 11:57

2024-01-07-AI 大模型全栈工程师 - AI 产品部署和交付

摘要2024-01-07周日杭州阴本节内容:如何选择GPU和云服务器，追求最高性价比如何部署自己的fine-tune的模型，向业务提供高可用服务如何控制内容安全，做好算法备案，确保合规课程内容1.硬件选型

流雨声·2024-02-02 10:43

开源模型应用落地-工具使用篇-JMeter（一）

二、术语2.1、JMeter是一个开源的性能测试工具，它被广泛用于对软件应用程序、网络服务器和各种服务进行负载测试。JMeter最初是为测试Web应用程序而设计的，但现在已

charles_vaez·2024-02-02 10:31

TensorFlow 的基本概念和使用场景

它支持CPU、GPU和TPU（TensorProcessingUnit）等多种硬件。Tens

数据科学与艺术的贺公子·2024-02-02 09:27

还有些问题没有解决

深度学习刚上手复现论文还有些问题没解决1、代码只能在显存上跑还没办法放到英伟达的GPU上2、jupyternotebook还没有配置到pycharm里去

conch0329·2024-02-02 09:52

PyTorch与TensorFlow的安装与介绍

硬件加速：NVIDIACUDA和cuDNN，这些库提供了GPU加速计算的能力，对于大型模型的训练至关重要。分布式计算：Horovod,Ray等，这些框架和库提供了在多个计算节点上并行训练模型的能

super_journey·2024-02-02 09:22

pytorch调用多个gpu训练，手动分配gpu以及指定gpu训练模型的流程以及示例

torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")当使用上面的这个命令时，PyTorch会检查系统是否有可用的CUDA支持的GPU。

筱筱西雨·2024-02-02 09:20

pytorch调用gpu训练的流程以及示例

首先需要确保系统上安装了CUDA支持的NVIDIAGPU和相应的驱动程序。基本步骤如下检查CUDA是否可用：使用torch.cuda.is_available()来检查CUDA是否可用。

筱筱西雨·2024-02-02 09:15

深度学习(11)--PyTorch(GPU)安装

一.安装AnacondaAnaconda提供了一个包管理系统和环境管理工具，使用户可以方便的安装、管理和切换不同版本的Python以及相关数据包。具体安装步骤可以参考博主的文章：深度学习(4)--Keras安装-CSDN博客https://blog.csdn.net/GodFishhh/article/details/135749563?spm=1001.2014.3001.5501安装完Anac

GodFishhh·2024-02-02 09:35

gitlab提示403，forbidden

背景：最近在做Gitlab并发性能测试时遇到如下错误信息错误提示：1.web端只显示forbidden字样forbidden用git拉取代码时提示fatal:unabletoaccess'http://

banche168·2024-02-02 08:26

5年经验之谈 —— 手把手教你接口性能测试之JMeter性能测试篇！

本文是我们《手把手教你接口性能测试》系列文章中的完结篇，介绍如何使用JMeter工具进行接口测试和并发测试。

静姐说测试·2024-02-02 08:50

Jmeter高级使用

JMeter之集合点JMeter之断言JMeter之动态关联后置处理器：正则表达式提取器JMeter之分布式测试JMeter之组件执行顺序元件的作用域元件的执行顺序配置元件HttpCookie管理器多协议接口的性能测试

蓝白汤姆·2024-02-02 08:50

Jmeter性能测试： Jmeter 5.6.3 分布式部署

目录一、实验1.环境2.jmeter配置slave代理压测机3.jmeter配置master控制器压测机4.启动slave从节点检查5.启动master主节点检查6.运行jmeter7.观察jmeter-server主从节点变化二、问题1.jmeter中间请求和响应乱码一、实验1.环境（1）主机表1-1主机主机架构IP版本备注controllerJmetermaster节点192.168.204.

cronaldo91·2024-02-02 08:49

性能测试——jmeter实时压测结果收集

这里写目录标题前言一、压测监控平台组成二、性能监控平台部署-InfluxDB三、性能监控平台部署-JMeter四、性能监控平台部署-Grafana五、性能监控平台部署–运行与结果展示前言测试报告.vs.压测监控JMeter原生测试报告带来的“痛苦”•不具备实时性•报告中的数据是测试时间段内的平均值•长相问题压测监控平台的优势•实时展示JMeter压测数据•数据范围可选•界面更友好一、压测监控平台组

敲代码敲到头发茂密·2024-02-02 08:48

接口性能测试 —— Jmeter并发与持续性压测

接口压测的方式：1、同时并发：设置线程组、执行时间、循环次数，这种方式可以控制接口请求的次数2、持续压测：设置线程组、循环次数，勾选“永远”，调度器（持续时间），这种方式可以控制压测周期时间指定并发数例1：设置线程数：10设置执行时间：0设置循环次数：5说明：使10个线程启动并同时运行也就是并发执行10个线程。10个线程为一个样本，每个样本循环执行5次，可用监听树查看线程组执行的效果，是10个一起

咖啡加剁椒.·2024-02-02 08:16

Unity SRP 管线【第九讲：URP 点光源与聚光灯】

文章目录CPU数据搜集GPU数据使用光照计算CPU数据搜集我们只能支持有限数量的其他灯。

Elsa的迷弟·2024-02-02 07:50

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