gpu解码第27页

音视频开发_SDL音频播放器的实现

这是一个最简单的播放器，它不涉及到音频的解复用，解码等工作。我们只需要将音频原始数据喂给SDL音频接口就可以听到悦耳的声音了。在下面的列子中我将向你演示，使用SDL做这样一个播放器是何等的简单。

十年编程老舅·2025-04-16 18:24

ffmpeg命令（一）：信息查询命令

媒体文件信息查看命令说明ffmpeg-iinput.mp4查看媒体文件基本信息（封装格式、编解码器、时长等）ffprobeinput.mp4使用专用工具查看详细信息ffprobe-verror-show_format-show_streamsinput.mp4

却道天凉_好个秋·2025-04-16 15:03

【NLP】 22. NLP 现代教程：Transformer的训练与应用全景解读

Transformer模型最初的使用方式有两种主要方向：类似RNN编码-解码器的架构（用于序列到序列任务）例如机器翻译、文本摘要任务。

pen-ai·2025-04-16 12:14

《解码物联网技术：架构、技术与应用实践》

摘要物联网技术作为新一代信息技术的重要构成，实现了人、机、物的广泛连接，有力推动着产业革新与社会生活的变革。文章深入剖析物联网技术的发展历程，从传感器网络、个体感知迈向移动群体感知网络，展现其从萌芽到蓬勃发展的进程。阐述其在体系结构上涵盖感知延伸层、网络层、业务和应用层的特点，详细介绍自动识别、传感器、无线通信、云计算等关键技术。同时，分析物联网在城市管理、农业园林、智能楼宇、交通运输等领域的应用

xiayan827·2025-04-16 10:35

大模型训练显存压缩实战：ZeRO-3 vs 梯度累积 vs 量化混合策略

一、显存瓶颈的本质与挑战大模型训练面临的核心矛盾是模型参数量指数级增长与GPU显存容量线性提升之间的鸿沟。

学术猿之吻·2025-04-16 10:02

【收藏】KVM GPU虚拟化技术

一、基础概念与实现方式GPU虚拟化是指将物理GPU资源分配给虚拟机，以提高图形处理性能和计算能力。KVM支持多种GPU虚拟化方式，包括直通模式、SR-IOV和半虚拟化。

玄学魔术师·2025-04-16 09:27

DeepSeek-R1 私有化部署 ubuntu22.04 3060显卡

减少GPU依赖：DeepSeek有效降低了大规模训练对GPU资源的依赖，推动了AI产业链的重塑。国际

第十人i·2025-04-16 09:26

使用python进行二进制文件解码并读取

二进制文件读取最近需要对放在一个文件夹中的二进制文件进行读取，且有解码格式、数据比例尺两个文件提供。此处，数据比例尺是为了在有效的数据内容上存储更多的数据。下面，将按步骤介绍二进制文件读取程序。

空白II·2025-04-16 06:06

利用多GPU计算探索量子无序及AI拓展

量子无序系统的领域是凝聚态物理学中一个引人入胜的前沿。与它们完全有序的对应物不同，这些材料表现出量子力学和内在随机性的复杂相互作用，导致了许多令人着迷且常常难以理解的行为。量子自旋玻璃就是一个典型的例子，在这种系统中，磁矩（自旋）随机耦合，导致了一个“受挫”的能量landscape和许多竞争的基态。理解这些系统的临界性质不仅具有基础科学意义上的重要性，而且对于新兴的量子计算领域，特别是在量子退火解

亚图跨际·2025-04-16 06:35

性能优化实践

而现代API（如WebGPU）通过更底层的硬件控制和并行计算能力显著提升了性能与稳定性。以下从技术对比、优化策略和案例分析三个方面展开。技术对比：We

Eqwaak00·2025-04-16 06:33

ESP32移植Openharmony外设篇（10）inmp441麦克风

数字接口：支持24位I²S输出，可直接连接微控制器或DSP，无需额外编解码器。低功耗：工作电流仅1.4mA，适用于电池供电设备。宽频率响应：60Hz至15kHz，

王子娱乐·2025-04-16 02:10

Python字符串的编码与解码

前言作为一名测试工程师，了解Python字符串的编码与解码对于处理不同字符集的数据、网络通信和文件操作至关重要。

霍格沃兹测试开发学社·2025-04-16 02:07

具身智能零碎知识点（三）：深入解析 “1D UNet”：结构、原理与实战

二、核心结构与功能1.整体架构2.编码器（Encoder）3.解码器（Decoder）4.跳跃连接（SkipConnection）5.瓶颈层（Bottleneck）三、数学原理与数值示例1.1D卷积运算

墨绿色的摆渡人·2025-04-16 00:23

GPU服务器声音很响可以怎么处理

当GPU服务器运行时噪音过大，通常是由于高负载下散热风扇高速运转所致。

会飞的土拨鼠呀·2025-04-15 22:11

cv::cuda::GpuMat 中的 flags、data、refcount、datastart、dataend 和 allocator 含义

在OpenCV的cv::cuda::GpuMat类中，成员变量flags、data、refcount、datastart、dataend和allocator分别承担不同的角色，以下是对它们的详细解析：1

Ring__Rain·2025-04-15 21:36

【架构解析】深入浅析DeepSeek-V3的技术架构_deepseek 参数

运行这个DeepSeek-V3需要的显存资源，我先去找更大的GPUVM去了…一、DeepSeek-V3的架构详解1.模型总体概述DeepSeek-V3是一款采用Mixture-of-Experts（MoE

程序员一粟·2025-04-15 21:06

云原生周刊：K8s 中的 GPU 共享

·2025-04-15 17:14

多模态大模型：技术原理与实战全球多模态大模型介绍

2.1多模态学习2.2跨模态表示学习2.3注意力机制2.4预训练与微调2.5生成模型2.6模态融合2.7零样本学习3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.2算法步骤详解3.2.1统一编码器-解码器架构

AI天才研究院·2025-04-15 15:58

云算力：重塑各行业数字化转型的核心引擎（上篇）

当摩尔定律逼近物理极限，GPU并行计算与云服务的融合催生算力革命。云算力以按需付费、弹性扩展的模式打破物理边界，让顶尖算力触达全行业。

·2025-04-15 13:40

一文剖析AI大模型技术架构的全景视图：从基础实施层、云原生层、模型层、应用技术层、能力层、到应用层

一、基础设施层AI大模型技术发展离不开坚实的基础设施支持，涵盖了GPU、CPU、RAM、HDD、Network等关键硬件

程序猿李巡天·2025-04-15 11:34

Python中的Transformer算法详解

1.2Transformer的架构1.3自注意力机制二、Transformer的Python实现2.1导入必要的库2.2创建Transformer模型2.3编码器和解码器的实现2.3.1编码器实现2.3.2

闲人编程·2025-04-15 08:44

Android MediaCodec（二）SimpleDecoder

在本节中，我们会先简要介绍播放器所需的模块及其作用，然后开始实现简单解码器模块。1、简单框架一个Player可以看作由四

青山渺渺·2025-04-15 06:27

3DGS中的光栅化渲染过程（结合代码）

使用GPU上的Radix排序算法对所有实例化的高斯进行排序，主要依据它们的

蓝羽飞鸟·2025-04-15 05:49

LearnOpenGL学习（高级OpenGL - - 实例化，抗锯齿）

实例化技术本质上是减少了数据从CPU到GPU的传输次数。实例化这项技术能够让我们使用一个渲染调用来绘制多个物体，来节省每次绘制物体时CPU->GPU的通信，它只需要一次即可。

zaizai1007·2025-04-15 01:23

2024pytorch小土堆安装教程（GPU），踩坑总结

目录2024pytorch小土堆安装教程（GPU），踩坑总结本人小白，应老师要求自学深度学习，跟着b站up小土堆老师学习深度学习，第一节课是安装pytorch,在历经三次失败后才获得成功，于是决心写下自己的总结以供大家参考借鉴

m0_hgwxx·2025-04-14 22:36

【李宏毅深度学习——回归模型的PyTorch架构】Homework 1：COVID-19 Cases Prediction (Regression)

目录1、显示NVIDIAGPU的状态信息2、数据集的两种不同的下载方式3、导入相关库4、三个工具函数5、定义自己的数据集类6、定义神经网络模型7、定义选择特征的函数8、训练过程9、超参数字典config10

AI的Learner·2025-04-14 22:35

腾讯逆袭！发布混元T1正式版，实战不输DeepSeek-R1，便宜3/4|黄仁勋为什么一边笑着“认错”，一边给量子计算站台？

智能体不但是AI领域核心，更可能引发科学范式重大变革25万GPU，估值350亿美元冲刺IPO，财务定时炸弹，GenAI不祥之兆元宝“粘”不过豆包OpenAI语音智能体诞生，怼脸实拍语气狂到飞起，API降到每分钟

gzu_01·2025-04-14 20:48

比ollama还强大的LocalAI：解锁本地化AI模型部署教程

不需要GPU。它由EttoreDiGiacinto创建和维护。对话界面生成音频模型概

泰山AI·2025-04-14 17:59

可发1区的超级创新思路（python 、MATLAB实现）：基于SAM+Informer+2DCNN的功率预测模型

一、模型背景与核心创新二、模型组件详解1.SAM时空注意力模块原理说明代码实现2.Informer编解码器原理改进关键代码3.2DCNN特征压缩数据重构方法双平台实现三、完整模型集成方案1.数据流说明2

清风AI·2025-04-14 15:49

DeepSeek解码美元信用塌陷：黄金飙升的量化逻辑

一、AI观察：政策反复触发市场剧烈震荡基于自然语言处理（NLP）模型对政策文本的实时追踪，美政府近期关税政策的频繁调整（24小时内出现180度转向）显著影响了市场情绪。通过情感分析算法发现，政策关键词的语义矛盾指数（SCI）达到8.7（正常值<1），直接冲击美元信用评分模型。数据显示，美元指数在72小时内经历三次标准差超过2σ的波动，最终跌破100心理关口，创2021年以来新低。与此同时，10年期

金融小师妹·2025-04-14 11:49

DeepSeek 671B碾压o3-mini，登顶王位

彭铖洋·2025-04-14 10:47

【ELGC-Net】用于遥感变化检测的高效局部-全局上下文聚合（IEEE TGRS收录）

ELGC-Net包含一个孪生编码器、融合模块和一个解码器。编码器：引入一个Efficie

及时行樂樂樂·2025-04-14 08:33

千户级2080Ti GPU局域网集群实现每户家庭虚拟本地部署DeepSeek-R1 671B详细

---##一、项目背景与目标###1.1项目背景-**社区资源整合**：利用1000户家庭闲置的NVIDIAGeForceRTX2080Ti显卡（11GB显存）构建分布式计算集群-**服务需求**：为每户家庭提供本地化虚拟部署的DeepSeek-R1671B大模型推理服务（参数量6710亿）-**技术挑战**：-显存限制：单卡11GB显存支撑千亿级模型-网络延迟：10Gbps局域网下的通信效率优化

icbcnetone·2025-04-14 01:18

NLP高频面试题（三十七）——大模型训练和推理的显存估计

在训练和推理大型语言模型时，显存（GPU内存）的需求是一个关键考虑因素。准确估计这些需求有助于选择合适的硬件配置，确保模型高效运行。

Chaos_Wang_·2025-04-13 23:06

ubuntu20.04系统安装apollo10.0系统

知识搬运工阿杰·2025-04-13 20:14

【论文阅读笔记】Attention Is All You Need

在此论文之前，序列翻译的主导模型是RNN或者使用编解码器结构的CNN。本文提出的Transformer结构不需要使用循环和卷积结构，是完全基于注意力机制的模型。

时光机ﾟ·2025-04-13 13:02

1.1显存

显存是显卡（GPU）专用的高性能内存，负责存储渲染所需的纹理、帧缓冲、几何数据等。

chxii·2025-04-13 13:00

紫光展锐5G SoC T8300：影像升级，「定格」美好世界

紫光展锐专为全球主流用户打造的畅享影音和游戏体验的5GSoC——T8300，采用6nm工艺，八核CPU及双核GPU架构。

紫光展锐官方·2025-04-13 12:59

android display 笔记（十一）surfaceflinger 如何将图层传到lcd驱动的呢？

SurfaceFlinger->>HWC:提交所有图层（Layer）HWC->>DRM/KMS:硬件合成（Overlay）或GPU合成DRM/KMS->>LCDDriver:配置显示控制器（CRTC/Encoder

那天的烟花雨·2025-04-13 12:27

android display 笔记（十）surfaceflinger与HWC的关系

CLIENT：指“客户端”（即SurfaceFlinger的GPU合成后端）。步骤1：图层收集与准备Surf

那天的烟花雨·2025-04-13 11:52

大模型学习-Python-基础语法

Python-基础语法1.变量与数据类型变量数据类型序列字符串字符串处理-大小写转换字符串处理-查找字符串处理-前后缀处理（去空格）字符串处理-分割与拼接字符串处理-内容判断字符串处理-格式化字符串处理-编解码列表列表处理

1lI·2025-04-13 11:17

目前有哪些国产GPU支持DeepSeek？国产GPU支持的DeepSeek模型的性能如何？DeepSeek模型与其他模型相比有什么优势？没有CUDA的GPU可以部署Deepseek

有很多国产GPU支持DeepSeek，以下是一些典型代表：1.景嘉微JM系列：适配了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B和DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型

gzgenius·2025-04-13 09:05

（1）操作系统

CPU判断指令类型的过程主要依赖于指令解码（InstructionDecoding），其核心是通过解析指令的二进制编码来识别操作类型和操作数。例如：操作码ADD

LG.YDX·2025-04-13 08:58

大语言模型原理基础与前沿模型架构

《大语言模型原理基础与前沿模型架构》关键词大语言模型模型架构预训练微调词嵌入注意力机制编码器-解码器数学基础应用场景优化与加速摘要本文将系统地介绍大语言模型的原理和前沿，重点讨论其模型架构。

AI天才研究院·2025-04-13 08:28

码农高射炮·2025-04-13 08:54

TA学习之路——1.6 PC手机图形API介绍

针对GPU。基础概念DrectX,OpenGL,OpenGLESOpenGLES3.0新功能晓龙Adreno对应ES版本型号2基础概念2.1应用端即我们自己的程序端，相对于opengles

鹏易灵·2025-04-13 07:46

MindSpore大语言模型推理：解锁千亿参数模型的高效部署新范式

以Llama2-70B为例，传统部署方案需要8张A100GPU才能完成推理，单次交互成本高达$0.02，这严重制约了大模型的实际

kandfj·2025-04-13 05:37

RK3588 Weston

weston支持的后端3：buildroot中基于meson常用编译指令4：weston中的录屏5：weston的配置文件6：调试信息7：在基于wayland运行Qt程序8：socketdomain信息9：GPU

家有工程师·2025-04-13 03:55

解码ChatBI技术形态：独立对话框、插件式与IM集成模式的技术优劣

ChatBI的形态之争随着大语言模型（LLM）技术的成熟，**对话式商业智能（ChatBI）**正成为企业数据分析的新范式。然而，不同的技术形态直接影响ChatBI的落地效果——独立对话框、插件式助手、IM集成机器人，哪种更适合企业级场景？衡石科技基于数百家企业实践发现：没有绝对的最优形态，关键在于匹配用户的数据消费场景。本文将深入解析三种技术路线的优劣，并揭示衡石ChatBI的架构设计如何实现最

zandy1011·2025-04-13 03:21

科技快讯 | ChatGPT搜索功能强势来袭；中国首位女航天飞行工程师王浩泽；Claude AI推出桌面平台客户端；Swift 6 正式可用

含金属复杂分子模拟速度创纪录财联社11月1日电，来自美国太平洋西北国家实验室以及匈牙利的科学家，在英伟达公司的高性能图形处理单元（GPU）

最新科技快讯·2025-04-12 23:01

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