gpu性能测试

【深度学习】Pytorch 系列教程（三）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（1）：向量运算（加减乘除、数乘、内积、外积、范数、广播机制）

文章目录一、前言二、实验环境三、PyTorch数据结构0、分类1、Tensor（张量）1.维度（Dimensions）2.数据类型（DataTypes）3.GPU加速（GPUAcceleration）2
QomolangmaH·2024-02-20 16:47

再聊阴影裁剪与高性能视锥剔除

一、实际需求因为项目的树与草都采用ComputeShader剔除的GPUInstance绘制，所以需要自己实现阴影投递物的裁剪方法。也就是每一帧具体让哪些物体绘制ShadowMap。
·2024-02-20 16:50

LoadRunner性能测试系统学习教程：脚本编写（1）

但是在真正进行项目性能测试时，只靠LoadRunner自动生成的脚本还是不够，很难达到业务的要求。
川石教育·2024-02-20 16:53

JMeter使用记录整理（十）非GUI模式

GUI：由于是图形界面，所以在运行时会消耗很多资源，而且图形界面运行时结果是保存在Jmeter运行的内存中，如果是做长时的性能测试，内存就会占用的很高，首先就是影响性能结果的
雲等風來·2024-02-20 15:30

jmeter-非GUI模式，跑出的ERROR结果，通过结果树看请求参数和返回结果

性能测试过程中，命令行模式有两个痛点：1.报错的接口，希望通过结果树看到请求参数和返回结果；成功的不需要2.日志文件过大通过下面的方法解决：第一步：vimuser.properties最后加入：jmeter.save.saveservice.output_format
测试界·2024-02-20 15:58

Jmeter（一）非GUI模式压测（NON-GUI模式）结果解析TPS

非GUI模式压测（NON-GUI模式）结果解析TPS性能测试计划性能测试用例录制脚本性能测试结果性能测试报告性能测试监控报告准备工作从脚本已录制成功之后开始进行压测安装Jmeter拓展插件查看TransactionsperSecondhttps
dejiebi3051·2024-02-20 15:28

jmeter----性能测试之jp@gc - Stepping Thread Group

1.说明什么是实际的性能测试？？？1）思考时间：用户在做不同操作之间有时间停顿，或者延迟，思考时间就是模拟用户的操作过程中的停顿的间。
碗口大的bug·2024-02-20 14:38

UE问题盘点

打包后运行时应用程序崩溃GPU崩溃（TimedoutwaitingforRenderTreadafter120.00secs）分析解决：像素流送模式，部署机无显示器无分辨率所致（接显示器或显卡欺骗器）项目设置
井底一蛤蟆·2024-02-20 14:15

CUDA和cudnn安装教程

查看本机的CUDA驱动适配版本检查是否有合适的GPU,若有安装Cuda与CuDNN在桌面上右击如果能找到NVIDA控制面板，则说明该电脑有GPU。
悲伤的拾荒·2024-02-20 13:52

CUDA与CUDNN 关系

CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。2、什么是CUDNNNVIDIAcuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。
XF鸭·2024-02-20 13:52

在使用cuda12 报错Library cublas64_11.dll is not found

因为nvidia的升级基本上都是是CUDA12了,在我发表文章的时候如果去官网下载CUDA包默认安装CUDA版本就是12了.今天在调用fast-whisper的时候使用GPU报错Librarycublas64
atlasroben·2024-02-20 13:18

Unity中的Compute Shader

Unity中的ComputeShader前言一、定义二、创建三、computer代码解析四、c#调用方式五、计算关系六、平台支持七、引用前言游戏开发中，dot编程在处理大数量级的运算应用已经越来越广泛了，而GPU
popcorn丶·2024-02-20 13:13

【踩坑系列记录 】Anaconda环境将torch由cpu换成gpu

概要很早前做过深度学习，配环境之类的坑由于没记录都记不清了。这段时间开始做深度学习的项目，于是用Anaconda给项目创建了一个环境，其他的环境配置很顺利，就是到了安装pytorch时，我用pytorch官网的代码一直下载的是cpu版本。condainstallpytorch==1.12.1torchvision==0.13.1torchaudio==0.12.1cudatoolkit=11.3-
RoyZz_·2024-02-20 13:37

Jmeter性能测试：Fiddler 抓包移动端

目录一、实验1.环境2.Fiddler抓包移动端3.jmeter移动端app应用性能测（GET）3.jmeter移动端app应用性能测（POST）二、问题1.Fiddler如何使用过滤器一、实验1.环境（1）主机表1-1主机系统软件备注Windows11Fiddler4.6、Jmeter5.6.3Android132.Fiddler抓包移动端(1)电脑设置（连接相同WIFI）fiddler工具进行
cronaldo91·2024-02-20 12:44

GPU深度分析

从去年开始，芯片问题就一直牵动着我们的神经，因为我们在这么重要的一个东西上被“卡脖子”了。但是可能还有人不太了解，其实不只是咱们中国，现在，全世界其他国家的很多重要产业，像汽车、电脑、手机等都在被同一个问题困扰着，那就是：芯片短缺。其实，芯片缺货的现象在传统的电脑配件行业也出现了。比如显卡部分，英伟达早在2020年9月就发布了新一代的RTX3000系列显卡，如今四个多月过去了，依然很难买到。在黄牛
Finovy Cloud·2024-02-20 10:31

centos7 arm服务器编译安装onnxruntime-gpu

前言ONNXRuntime是适用于Linux，Windows和Mac上ONNX格式的机器学习模型的高性能推理引擎，但在arm服务器上，onnxruntime只有CPU版的，GPU版的没有，因此需要自行去编译
番茄小能手·2024-02-20 10:23

基于Python的paddleocr推理环境列表

基于Python的paddleocr推理环境列表，#Python==3.9.13，安装目录名不能太长#单独导入python-mpipinstallpaddlepaddle-gpu==2.6.0.post120
博观而约取,厚积而薄发·2024-02-20 10:18

Lag-Llama:第一个时间序列预测的开源基础模型介绍和性能测试

2023年10月，我们发表了一篇关于TimeGPT的文章，TimeGPT是时间序列预测的第一个基础模型之一，具有零样本推理、异常检测和共形预测能力。虽然TimeGPT是一个专有模型，只能通过API访问。但是它还是引发了对时间序列基础模型的更多研究。到了2024年2月，已经有了一个用于时间序列预测的开源基础模型:laglllama。在原论文《Lag-Llama:TowardsFoundationMo
deephub·2024-02-20 08:16

GPU服务器安装显卡驱动、CUDA和cuDNN

GPU服务器安装cuda和cudnn1.服务器驱动安装2.cuda安装3.cudNN安装4.安装docker环境5.安装nvidia-docker25.1ubuntu系统安装5.2centos系统安装6
嘻哈记·2024-02-20 08:45

LSTM 08：超详细LSTM调参指南

本文代码运行环境：cudatoolkit=10.1.243cudnn=7.6.5tensorflow-gpu=2.1.0keras-gpu=2.3.1相关文章LSTM01：理解LSTM网络及训练方法LSTM02
datamonday·2024-02-20 08:00

Android 15的开发者预览版

这意味着应用程序可以更高效地使用手机的资源，如GPU、CPU和散热系统。对于长时间运行后台任务的应用程序，这种优化可以显著提高能效，从而延长设备的电池寿命。
MarkHD·2024-02-20 07:22

Pytorch 配置 GPU 环境

1、Pytorch深度学习跑代码的时候，因为简单的操作不适合cpu运行，我们更习惯用GPU加速代码。
听风吹等浪起·2024-02-20 07:38

CPU，GPU，ASIC和FPGA简介

在这个数字时代，了解CPU、GPU、ASIC和FPGA之间的区别对于优化整体性能至关重要。
audrey-luo·2024-02-20 05:17

DDC技术：AIGC网络的革命性解决方案

GPU负载共享的三种方法前述AIGC大型模型的卓越能力不仅来自于其庞大的数据量，也源于算法的不断演进和进步。在训练
audrey-luo·2024-02-20 05:16

Android下SF合成流程重学习之GPU合成

    Android下SF合成流程重学习之GPU合成引言SurfaceFlinger中的图层选择GPU合成(CLIENT合成方式)时，会把待合成的图层Layers通过renderengine(SkiaGLRenderEngine
IT先森·2024-02-20 04:51

JMeter性能测试系列一初识JMeter

1.JMeter介绍Apache组织的StefanoMazzocchi是JMeter项目的创始人。编写JMeter最初的目的是为了测试server的性能(后期被Tomcat替代)。随后，JMeter在Apache组织内部开始被其他项目所使用，并最终推广出来，成为独立的软件项目并不断更新，提高能力。JMeter使用Java语言开发，桌面级应用，是一款开源免费且跨平台的测试工具，用于对软件、系统、网站
咖啡加剁椒。·2024-02-20 02:16

Jmeter性能测试工具-详细使用教程

一、Jmeter的主要功能模块1.1.1录制脚本1.首先新建非测试原件-http代理服务器2.再新建个线程组3.然后编辑http代理服务器内容（红框内为要更改的地方）端口：选择未被占用的即可目标控制器：录制脚本存放的地方（选择刚才新建的线程组即可）分组：可分可不分，分的话就是每个脚本独自存放，不分就是全部都在一起4.网络代理设置地址：jmeter默认代理地址是127.0.0.1端口：跟刚才在jme
重逢_·2024-02-20 02:44

linux中两台虚拟机实现ssh远程登录

然后在客户端进行操作1.在用户端生成密钥对ssh-keygen-trsa:（ssh-keygen为生成密钥的管理工具，rsa为非堆成密钥算法）[root@node2~]#ssh-keygen-trsaGeneratingpublic
起名字好楠啊·2024-02-20 02:06

DL4J中文文档/Keras模型导入/嵌入层

KerasEmbedding[源码]从Keras导入一个嵌入层KerasEmbeddingpublicKerasEmbedding()throwsUnsupportedKerasConfigurationExceptionimage.gif
hello风一样的男子·2024-02-20 01:37

Metal 基本任务和概念

话题基本任务{}在GPU上执行计算使用Metal查找GPU并对其进行计算。{}使用金属绘制视图内容创建一个MetalKit视图和一个渲染过程以绘制视图的内容。
弑神指·2024-02-20 01:08

Unity3D DrawCall和openGL、光栅化等有何内在联系详解

DrawCall是指CPU通知GPU绘制一次物体的命令。在游戏场景中，通常会有很多个物体需要绘制，
Thomas_YXQ·2024-02-20 01:30

GPU，CUDA，cuDNN的理解

我们知道做深度学习离不开GPU，不过一直以来对GPU和CPU的差别，CUDA以及cuDNN都不是很了解，所以找了些资料整理下，希望不仅可以帮助自己理解，也能够帮助到其他人理解。
达微·2024-02-20 00:58

AI芯片的基础

其中控制单元有指令寄存器和指令译码器，根据用户预先编译好的程序，把指令集存储起来，再从指令寄存器取出来，用译码器解码后，按照确定的时序，向对应的不见发出控制信号；什么是AI芯片简言之，就是为了AI算法的运行而专门设计的芯片；CPU&GPU
Jumi爱笑笑·2024-02-20 00:44

AI芯片技术架构有哪些？FPGA芯片定义及结构分析

以下是几种常见的AI芯片技术架构：GPU（图形处理器）架构：GPU最初是用于图形渲染和游戏处理的，但由于其高度并行的特性，逐渐被应用于深度学习计算。
Hack电子·2024-02-20 00:43

信息安全性测试

通常与其他类型的测试（如功能测试、性能测试、安全性测试）结合使用，以确保软件系统的整体质量和可靠性。信息安全性测试主要关注以下几个方面：保密性：确保
软件测试很重要·2024-02-19 22:54

Python Selenium实现自动化测试及Chrome驱动使用

Selenium简介安装Selenium库编写自动化测试脚本1打开浏览器并访问网页2查找页面元素并操作Chrome驱动的使用1下载Chrome驱动2配置Chrome驱动路径自动化测试的应用场景1网页功能测试2网页性能测试
漫走云雾·2024-02-19 22:18

基于WebGPU的AI原生3D引擎将会迎来新机遇！Orillusion在GOTC上做主题演讲！

全球开源技术峰会（GlobalOpen-sourceTechnologyConferencGOTC2023由开放原子开源基金会、Linux基金会亚太区、上海浦东软件园和开源中国联合发起，于5月27日至28日在上海顺利举行。GOTC是面向全球开发者的一场盛大开源技术盛宴，大会以行业展览、主题发言、专题论坛、开源市集的形式展现，与会者将一起探讨元宇宙、3D与游戏、eBPF、Web3.0、区块链等热门技
·2024-02-19 21:30

物联网核心协议MQTT快速入门3 发布消息与取消订阅

/drone01/altitude-m"10f"-dClient(null)sendingCONNECTClient(null)receivedCONNACK(0)Client(null)sendingPUBLISH
python测试开发·2024-02-19 21:19

Unity静态合批

但这是建立在GPU相对空闲，而CPU把更多的时间都耗费在渲染命令的提交上时，才有意义。因为如
Don里个冬·2024-02-19 21:23

JMeter 测试脚本编写技巧

是一款开源软件，用于进行负载测试、性能测试及功能测试。测试人员可以使用JMeter编写测试脚本，模拟多种不同的负载情况，从而评估系统的性能和稳定性。以下是编写JMeter测试脚本的步骤。
咖啡加 剁椒·2024-02-19 21:02

英伟达（NVIDIA）和CUDA

英伟达（NVIDIA）是一家知名的图形处理器（GPU）制造公司，而CUDA则是NVIDIA推出的一种并行计算架构和编程模型。
小米人er·2024-02-19 20:57

2024最全的性能测试种类介绍，这6个种类特别重要！

系统的性能是一个很大的概念，覆盖面非常广泛，包括执行效率、资源占用、系统稳定性、安全性、兼容性、可靠性、可扩展性等，性能测试就是描述测试对象与性能相关的特征并对其进行评价而实施的一类测试。
测试界媛姐·2024-02-19 20:55

记于一次写性能测试工具的经历

背景最近接到一个需求，就是对我们的某个产品线进行压测，实际上主要还是看系统的稳定性，比如压个一晚上，看看系统是否稳定。基于这个需求，我专门去看了一些协程的知识，整个开发过程有了那么一点点的想法，作文以记之。数据准备要对接口做压测，很基本的一个前提，数据的准备必须要很充分。比如压一晚上，那么几万条数据你得准备好，用传统的Excel或者CSV的方式来做，那数据准备得搞死你，我之前面过一个小哥，他们准备
点点寒彬·2024-02-19 19:06

关于GpuMall智算云平台的使用说明—计费篇

1.充值当前GpuMall支持在线充值或者对公汇款。选择在线充值时，填写或选择要充值的金额，推荐充值300元，可直接成为会员享受95折优惠。
·2024-02-19 19:52

性能测试分类及常用指标

性能测试是个综合的概述，性能测试指的是测试一种分类或多种分类，任何一具体分类，都是性能测试一、性能测试常用分类负载测试压力测试并发测试稳定性测试性能测试分类还有其他类型比如：配置测试、容量测试等，前期我们先熟悉以上常用分类
仲夏那片海·2024-02-19 19:40

ChatGPT魔法1： 背后的原理

Alexnet数据库已经label好的（李飞飞）GPU算力3.GPT3.1T
王丰博·2024-02-19 18:22

PyTorch基本介绍

PyTorch的张量与NumPy的数组类似，但也提供了GPU加速和自动微分等功能。动
Rain松·2024-02-19 16:02

【深度学习】Pytorch 系列教程（二）：PyTorch数据结构：1、Tensor（张量）： GPU加速（GPU Acceleration）

文章目录一、前言二、实验环境三、PyTorch数据结构0、分类1、Tensor（张量）1.维度（Dimensions）2.数据类型（DataTypes）3.GPU加速（GPUAcceleration）查看可用
QomolangmaH·2024-02-19 16:28

深度神经网络中的BNN和DNN：基于存内计算的原理、实现与能量效率

尽管图形处理单元（GPU）在许多应用中被用于提供并行计算能力，但较低能耗的平台有可能实现一系列新的应用。
·2024-02-19 16:10

一文搞定：近存计算、存内处理、存内计算【根据中国移动研究院文献分析总结】

目前，传统的CPU和GPU在执行计算密集型任务时面临一些挑战。在处理海量参数时，需要将这些参数从内存中读取出来，然后进行计算。
·2024-02-19 16:38
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