gpu性能测试第4页

ES清楚缓存

在Elasticsearch中，缓存用于提高查询性能，但有时你可能需要手动清除缓存，例如在进行性能测试或在数据更新后确保查询结果的准确性。

进击的程序汪·2024-09-02 12:22

Datawhale AI夏令营第五期CV Task01

一、报名参加2024大运河杯数据开发大赛1.登录赛事平台2.修改昵称，实名认证3.打开比赛链接报名参赛4.修改队伍名称二、领取厚德云支持的GPU在线算力！

m0_60530253·2024-09-02 07:21

vscode远程调试 bash 文件的 launch.json写法示例

request":"launch","args":["--config-file","configs/coco-stuff-164k-156/mask2former_maft.yaml","--num-gpus

my墨羽·2024-09-01 22:56

windows C++ 并行编程-在 UWP 应用中使用 C++ AMP

可以在通用Windows平台(UWP)应用中使用C++AMP(C++AcceleratedMassiveParallelism)在GPU（图形处理单元）或其他计算加速器上执行计算。

sului·2024-09-01 19:07

在浏览器上使用transformers.js运行（WebGPU）RMBG-1.4进行抠图（背景移除）

在浏览器上使用transformers.js运行（WebGPU）RMBG-1.4进行抠图（背景移除）说明：首次发表日期：2024-08-28官方Github仓库地址：https://github.com

shizidushu·2024-09-01 17:55

[UE4] 常用控制台命令

~“键调用控制台命令0，技巧键盘↑键可以看到之前输入过的指令控制台指令并不需要打全名，空格+指令可以模糊搜索Ctrl+Shift+逗号，打开GPUProfile面1，调试类statfps——显示帧率statunit

somnusand·2024-09-01 14:04

使用docker从零构建python、cuda、pytorch等环境

一、docker和nvidia-docker安装本机先安装docker，然后安装nvidia-docker（在docker中使用gpu需要安装nvidia-docker，同时本机需要有nvidia显卡驱动

ken_asr·2024-09-01 11:14

【小本本笔记】yolov8跑模型缓慢，内存提示不足？

GPU-mem=0跑模型跑的慢，gpu-mem=0是什么意思。

hhhhhhkkkyyy·2024-09-01 10:09

《C++与新兴硬件技术的完美融合：开启未来科技新篇章》

首先，在与GPU（图形处理单元）的结合方面，C++展现出了巨大的潜力。GPU拥有强大的并行计算能力，能够快速处理大量的数据和复杂的计算任务。

程序猿阿伟·2024-09-01 06:41

Unity3D 如何提升游戏运行效率详解

1.优化渲染性能1.1使用合适的纹理压缩和格式技术详解：使用适当的纹理压缩可以显著减少内存使用和GPU负担。Unity支持多种纹理压缩格式，如ETC2、PVRTC

Thomas_YXQ·2024-08-31 20:41

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

【软件测试】术语定义

减少页面层测试的深度，缩短整个项目的测试周期接口测试能发现哪些问题：可以发现很多在页面上操作发现不了的bug、检查系统的处理异常能力、检查系统的安全性、稳定性、可以修改请求参数，突破前端页面输入限制2、性能测试并发用户数

Play_Sai·2024-08-31 17:26

性能测试教程3：性能测试执行教程从数据准备到压测执行

性能测试环境准备一、操作系统--生产环境常用Linux前置--学习《Linux计算机操作系统基础知识》Linux_测试媛小七的博客-CSDN博客没有合适资料的同学可以跟着我的linux专栏内容学习1、Centos72

测试媛小七·2024-08-31 17:24

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

使用java实现快速排序算法的性能测试

Date:2024.07.1216:32:32author:lijianzhan**简述：**在我的上一篇文章中简单的提到过算法，关于算法，现在再次的说明一下，算法是指在解决问题时,按照某种机械步骤一定可以得到问题结果的处理过程，一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率，而一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑。**快速排序的简述以及原理：**快速排序是一种非常高效的排序算法，它的实

喜欢硬编码·2024-08-31 13:58

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

如何提高并发-通篇讲解 Locust 性能测试

提高并发-小试牛刀如何提高并发增加用户数量：为了充分利用目标系统，需要增加同时在线的用户数量，尤其是在每个请求耗时较长的情况下。检查系统资源利用情况：当响应时间出乎意料地高或随用户数量增加时上升，可能是系统达到饱和。此时需要检查以下方面：资源利用率（如CPU、内存、网络等，在Locust端也要检查这些指标）。配置情况（如Web服务器的最大线程数）。后端响应时间（如数据库响应时间）。客户端的DNS性

Wade_Crab·2024-08-30 17:45

Locust配置-通篇讲解 Locust 性能测试

Locust配置-登堂入室在Locust负载测试工具中，User类和Shape类用于定义和组织测试场景和行为。下面是它们的基本概念：User类User类（也称为用户类）用于定义负载测试中的虚拟用户行为。这些类继承自HttpUser或其他基于Locust的用户基类，并通过定义任务（使用@task装饰器）来模拟用户的交互。示例fromlocustimportHttpUser,taskclassMyUs

Wade_Crab·2024-08-30 17:45

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

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

软件测试笔记｜性能测试｜性能测试中，一般都关注哪些指标？

在性能测试中，通常关注以下指标：一、响应时间响应时间是指从客户端发出请求到得到响应的整个过程所经历的时间。•重要性：直接反映了系统的响应速度，对于用户体验至关重要。

阳哥整理软件测试笔记·2024-08-29 09:44

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

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