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Linux
gpu
【PyTorch 】【CUDA】深入了解 PyTorch 中的 CUDA 和 cuDNN 版本及
GPU
信息
目录引言一、环境准备1.1重要的环境依赖1.2安装CUDA和cuDNN1.3示例安装步骤1.4PyTorch、CUDA和cuDNN版本兼容性表二、检查CUDA和cuDNN版本三、检查
GPU
可用性四、测试
丶2136
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2025-02-10 00:27
#
cuda
AI
#
pytorch
pytorch
人工智能
gpu算力
【Windows/C++/yolo开发部署03】将实例分割模型ONNX导出为 TensorRT 引擎:完整记录
两种方式】+【支持linux和windows】资源-CSDN文库目录写在前面环境准备1.使用trtexec将ONNX模型转换为TensorRT引擎2.验证TensorRT引擎2.1TensorRT版本2.2
GPU
认识祂
·
2025-02-09 13:42
CV计算机视觉
Ultralytics
yolo
实例分割
模型部署
[linux thermal] cpufreq_power2state()函数学习
前言在thermal管理中,IPA策略将会为各个actors(cpubigcore、littlecore、
GPU
等)分配预算功率,以达到“控制温度的同时尽量保证性能”的目的。那么该功率是如何起作用的?
折木H.O.
·
2025-02-09 08:05
linux
thermal
【CUDA】
GPU
与CPU体系结构对比
1.
GPU
与CPU运算性能对比在面对并行任务处理时,CPU与
GPU
的体系结构在设计理念上有着根本的区别。
WHAT816
·
2025-02-09 05:16
CUDA学习分享
c语言
AI硬件加速:CPU vs
GPU
性能对比
AI硬件加速:CPUvs
GPU
性能对比关键词:人工智能、硬件加速、CPU、
GPU
、性能对比、硬件架构、并行计算、优化策略、项目实战摘要:本文将深入探讨AI硬件加速领域中的两个核心组件:CPU和
GPU
,通过性能对比分析
AI天才研究院
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2025-02-09 05:06
AI大模型企业级应用开发实战
Python实战
DeepSeek
R1
&
大数据AI人工智能大模型
java
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程序员实现财富自由
详解
GPU
、CPU差异
简介:CPU和
GPU
之所以大不相同,是由于其设计目标的不同,它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。
玩转测试开发
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2025-02-09 04:35
Python学习
人工智能
机器学习
RuntimeError: FlashAttention only supports Ampere
GPU
s or newer.
报错:RuntimeError:FlashAttentiononlysupportsAmpere
GPU
sornewer.报错原因分析:
GPU
机器配置低,不支持特斯拉-V100;是否有解决方案,是;方案1
福将~白鹿
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2025-02-08 22:27
Llama
View的渲染机制
答案就是cpu(「这里为了方便,把cpu、
gpu
、sf等统一称为cpu」),这些数据由cpu提供,cpu经过各种运算,将数据写入一块内存中,这块内存叫做「帧缓冲」,我们可以将帧缓冲理解为一
Forget_Sky
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2025-02-08 20:09
Android
View渲染机制
小米AI大模型:万卡集群背后的雄心与布局
近日,关于小米搭建
GPU
万卡集群,大力投资AI大模型的新闻引发广泛关注,这标志着小米在AI赛道上迈出了关键一步。
·
2025-02-08 19:32
前端
GROMACS-2023.2 安装(
GPU
加速)
Openmpi4.1.1路径加入到bashrc5,cuda12.1路径加入到bashrc(bin、lib、include都要)(注意bashrc路径要加入在最后一行,否则不生效,天知道什么bug)一,
GPU
咸鱼啦啦
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2025-02-08 18:56
linux
服务器
经验分享
Chrome中的
GPU
加速合成
原文链接:https://www.chromium.org/developers/design-documents/
gpu
-accelerated-compositing-in-chrome简介:为什么要进行硬件合成
~怎么回事啊~
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2025-02-08 10:58
cef
CEF
第19章《VTK并行渲染》
VTK提供了一些工具和方法来利用多核处理器、分布式计算环境以及
GPU
加速来进行并行渲染。1.并行渲染的目标加速数据处理:通过将计算任务分配给多个处理器或计算节点,减少数据处理时间。
《雨声》
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2025-02-08 07:32
VTK小白入门
算法
c++
信息可视化
计算机视觉
FFmpeg使用
GPU
编解码,及在C++代码中实现FFmpeg使用
GPU
编解码
一.使用
GPU
进行编解码的常见方法FFmpeg是一个强大的多媒体处理工具,支持使用
GPU
进行编解码以加速视频处理。
沐风_ZTL
·
2025-02-08 05:47
ffmpeg
c++
开发语言
GPU
视频编解码
运用Faster RCNN、YOLO经典目标检测算法对滑坡图像进行检测
本次实验采用的操作系统为Ubuntu16.04平台,编程环境基于Python,
GPU
为NVIDIAGeForce740m,在基于深度学习框架CAFFE下进行实验。实验输出结果
AngeliaZ
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2025-02-08 04:10
Faster
RCNN
YOLO
vLLM显存优化
在使用vLLM框架进行大模型推理时,为了最大程度地减少
GPU
显存的占用,可以从以下几个方面调整参数和配置:1.调整max_batch_size参数max_batch_size:这是批处理的最大大小。
xnuscd
·
2025-02-08 04:07
人工智能
机器学习
算法
2025年大年初一篇,C#调用
GPU
并行计算推荐
C#调用
GPU
库的主要目的是利用
GPU
的并行计算能力,加速计算密集型任务,提高程序性能,支持大规模数据处理,优化资源利用,满足特定应用场景的需求,并提升用户体验。
zzlyx99
·
2025-02-08 02:30
c#
开发语言
RK3568 OpenHarmony4.0适配HDMI液晶屏
适配效果先看下最终适配效果视频:OpenHarmony_V40_HDMI液晶屏开发环境本文基于如下开发环境进行开发调试:硬件:RK3568开发板处理器:RK3568CPU:四核64位Cortex-A55,主频最高达2.0GHz
GPU
敲嵌入式代码的
·
2025-02-07 23:10
OpenHarmony
harmonyos
linux
RK3588的Ubuntu 22.04.2使用方法
Ubuntu22.04桌面系统简介Ubuntu22.04桌面系统的特点:桌面环境采用GNOME42;默认使用Wayland会话,性能更好;提供基于Mali
GPU
的OpenGLES支持;支持RockhipMPP
alaolv
·
2025-02-07 16:56
ubuntu
linux
运维
浅析
GPU
通信技术(中)-NVLink
目录浅析
GPU
通信技术(上)-
GPU
DirectP2P浅析
GPU
通信技术(中)-NVLink浅析
GPU
通信技术(下)-
GPU
DirectRDMA1.背景上一篇文章《浅析
GPU
通信技术(上)-
GPU
DirectP2P
helloxielan
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2025-02-07 12:56
人工智能
python
deepseek本地部署会遇到哪些坑
在本地部署DeepSeek(或其他类似AI模型)时,可能会遇到以下常见问题及解决方案:1.硬件资源不足问题表现:
GPU
不兼容(如型号过旧)、显存不足(OOM错误)或CPU模式性能极低。
skyksksksksks
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2025-02-07 11:49
AI个人杂记
人工智能
深度学习
神经网络
自然语言处理
本地部署 DeepSeek 多模态大模型!支持图像识别和图像生成
虽说现在的电脑基本都能跑,但是最好还是十几代的CPU或者
GPU
。
这儿有一堆花
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2025-02-07 08:31
AI
科技(人工智能)
ai
语言模型
人工智能
【AI基础】K8S环境使用
GPU
--Kubernetes环境(三)
AI时代下,学习如何使用和管理
GPU
是基础入门技能,本文以常见的NVIDIA
GPU
为例,介绍在普通机器、Docker和Kubernetes等不同的环境下如何使用和管理
GPU
。
赛博Talk
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2025-02-07 07:26
AI基础入门
人工智能
kubernetes
docker
gpu算力
AI编程
K8S中使用英伟达
GPU
—— 筑梦之路
前提条件根据不同的操作系统,安装好显卡驱动,并能正常识别出来显卡,比如如下截图:
GPU
容器创建流程containerd-->containerd-shim-->nvidia-container-runtime
筑梦之路
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2025-02-07 07:25
虚拟化
linux系统运维
kubernetes
GPU
anaconda中安装tensorflow1.15以及Jupyter
cudnn7.4PackagesNotFoundError:Thefollowingpackagesarenotavailablefromcurrentchannelscondainstalltensorflow-
gpu
hou_hbl
·
2025-02-07 04:35
python
tensorflow
深度学习
漂亮,功能就差?错!优秀可视化大屏一定是颜值体验功能三位一体
这种二分法源于早期技术限制:当
GPU
渲染能力不足时,复杂动效会导致帧率下降;当数据吞吐量超过单机处理能力时,交互响应必然延迟。但随着分布式渲染架构与边缘计算的发展,技术边界已被突破。
贝格前端工场
·
2025-02-07 02:19
可视化大屏
数据可视化
2024年GitHub上最火的Python项目
表格:项目名称简介GitHub星星数量主要应用领域PyTorch强大的深度学习框架,支持
GPU
加速。
Allen-Steven
·
2025-02-07 00:08
python相关应用
python
开发语言
Ubuntu为julia安装深度学习框架MXNet(支持CUDA和OPenCV编译)
安装深度学习框架MXNet(支持CUDA和OPenCV编译)环境介绍与注意事项下载源文件安装依赖编译环境配置安装MXNet测试后记环境介绍与注意事项Ubuntu18.04julia1.5.3CUDA10.1(为了
GPU
盼小辉丶
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2025-02-06 21:15
julia
深度学习
cmake
linux
mxnet
julia
language
深度学习
MXNet深度学习框架:高效与灵活性的结合
MXNet支持多种编程语言,包括Python、Java、Scala、R、C++等,能够运行在CPU、
GPU
和云平台上,满足不同场景下的需求。1.MXNet的核心特性MXNet的主要
原机小子
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2025-02-06 20:44
深度学习
mxnet
人工智能
yolov5 c++ onnx pytorch pycharm
gpu
train test
目的:目标实时检测;方法:c++调用yolov5模型;数据资源参考:【Yolov5】1.认真总结6000字Yolov5保姆级教程(2022.06.28全新版本v6.1)_yolov5教程-CSDN博客代码:#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacecv::dnn;//#classnamesstd::vectorclasses={"
mulsh
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2025-02-06 12:50
YOLO
c++
opencv
pytorch
pycharm
深度学习No module named ‘torchvision.transforms.functional_tensor‘问题解决
关于我的环境:CUDA==12.1torch==2.4.1
GPU
==4090D原先进行深度学习用的CUDA11.3,torch1.2.1,但是在训练时出现nvrtc:error:in
winrisef
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2025-02-06 11:44
YOLO
深度学习
人工智能
python
conda
二值连接:深度神经网络的轻量级革命
然而,这些突破背后的一个关键推手是计算能力的飞速提升,尤其是图形处理单元(
GPU
)的广泛应用。然而,随着模型规模和数据量的增长,深度学习的计算需求也在不断攀升。
步子哥
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2025-02-06 06:11
dnn
人工智能
神经网络
【Triton 教程】triton.autotune
它旨在提供一个基于Python的编程环境,以高效编写自定义DNN计算内核,并能够在现代
GPU
硬件上以最大吞吐量运行。
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2025-02-06 05:56
Python如何解决“No module named ‘torch’”错误
Python如何解决“Nomodulenamed‘torch’”错误1.选择版本:稳定版本or预览版本2.了解你的操作系统3.工具选择4.如何与PyTorch通信5.CPU还是
GPU
?
程序媛一枚~
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2025-02-06 01:25
Python进阶
pytorch
pytorch
torch
python
ffmpeg 硬件解码 264 265 各个平台
以下是在不同平台上使用FFmpeg进行硬件解码的概述:1.NVIDIA
GPU
(NVDEC)适用于Windows、Linux和macOS(较旧的Mac设备)。
爱学习的大牛123
·
2025-02-06 01:54
音视频
ffmpeg
python 3.6 tensorflow_无法在python 3.6中导入Tensorflow
我的
GPU
nvidia940mx和我正在使用python3.6。
weixin_39835178
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2025-02-05 23:41
python
3.6
tensorflow
RK3568、RK3588、RK3358性能对比
GPU
:Mali-G522EE,支持OpenGLES3.2、Vulkan1.1。NPU:内置0.8TOPs的神经网络处理单元,
给生活加糖!
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2025-02-05 22:36
嵌入式开发知识
linux
开发板
什么是大模型框架?常用的大模型框架盘点对比
这些框架通常提供了高效的计算资源管理、分布式训练、模型优化和推理加速等功能,以便更好地利用硬件资源(如
GPU
和TPU)来处理庞大的数据集和复杂的模型结构。
AI产品经理
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2025-02-05 21:25
学习
人工智能
大数据
深度学习
语言模型
ARM与x86:架构对比及其应用
CPU和其他组件(如显卡和
GPU
、内存控制器、存储或处理核心)针对特定功能进行了优化,可以轻松更换或扩展。
qq_52609913
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2025-02-05 21:54
arm开发
架构
昇腾设备torch_npu推理配置
1.Ascend310B1的npu推理思路在昇腾Ascend310B1NPU上基于PyTorch进行推理时,通过torch_npu替换原有
GPU
/CUDA操作。
时间逝世298
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2025-02-05 20:21
pytorch
深度学习
人工智能
获取 Elasticsearch 的 token_count 类型的值(qbit)
前言本文对Elasticsearch7.17适用,官方文档Tokencountfieldtype测试新建mappin
gPU
Tmy_index{"mappings":{"properties":{"name
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2025-02-05 17:04
NVIDIA的算力支持
NVIDIA的算力支持关键词:NVIDIA,
GPU
,Turing架构,RTX,AI,AIoT,云计算,大数据,深度学习1.背景介绍NVIDIA作为全球领先的图形处理芯片制造商,近年来在人工智能领域也取得了显著的进展
杭州大厂Java程序媛
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2025-02-05 16:55
计算机软件编程原理与应用实践
java
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kotlin
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架构
人工智能
CEF多进程框架:CEF初始化进程过程
文章目录CEF如何创建进程CefExecuteProcess函数CEF如何创建进程CEF框架启动后,会有多个进程,之前也提到过,有Browser进程,Render进程,
GPU
进程等。
新兴AI民工
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2025-02-05 13:02
C++编程实战大杂烩
CEF
render进程
browser进程
CEF多进程
CEF进程创建
运行 Deepseek 视觉模型的方法
推荐文章《24GB
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中的DeepSeekR1:UnslothAI针对671B参数模型进行动态量化》权重1,DeepSeek类《在RaspberryPi上运行语音识别和LLaMA-2GPTWhisperASR
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NVIDIA
GPU和大语言模型开发教程
deepseek
人工智能
Shader编程:OpenGL入门与实践_2024-07-21_07-39-05.Tex
Shader编程:OpenGL入门与实践Shader基础Shader概述在计算机图形学中,Shader是一种程序,用于
GPU
(图形处理单元)上运行,以实现对图形的实时渲染。
chenjj4003
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2025-02-05 13:00
游戏开发2
数据结构
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android
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服务器
Metal:Metal与虚拟现实技术_2024-07-20_20-31-56.Tex
Metal框架提供了对
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的直接访问,允许开发者以更高效的方式编写代码,从而在设备上实现更高质量的图形和更快的计算速度。与OpenGL和OpenCL相比,Metal减少了API的开
chenjj4003
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2025-02-05 13:00
游戏开发2
vr
cocoa
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objective-c
人工智能
计算机视觉
Linux 平台上安装 NVIDIA
GPU
驱动和 CUDA Toolkit
在Linux平台上安装NVIDIA
GPU
驱动和CUDAToolkit的步骤如下:###1.安装NVIDIA
GPU
驱动####步骤1:更新系统首先,确保你的系统是最新的:```bashsudoaptupdatesudoaptupgrade
weifengma-wish
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2025-02-05 11:43
深度学习
gpu算力
DeepSeek安装部署指南
CUDA和
GPU
驱动(如果需要
GPU
加速)。pip和virtualenv(推荐使用虚拟环境)。2.安装DeepSeek克隆DeepSeek仓库(假设DeepSeek已发布为开源项目):gi
SAFE20242034
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2025-02-05 11:11
AIGC
无需昂贵
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:本地部署开源AI项目LocalAI在消费级硬件上运行大模型
无需昂贵
GPU
:本地部署开源AI项目LocalAI在消费级硬件上运行大模型随着人工智能技术的快速发展,越来越多的AI模型被广泛应用于各个领域。
芯作者
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2025-02-05 10:36
DD:日记
人工智能
星辰——人工智能中台
人工智能中台四个部分介绍算力层面:可以实现对众多CPU、
GPU
、FPGA和ARM等国内外计算资源进行有机整合。容器层面:支持和数据中台进行无缝对接,
jingmuxu123
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2025-02-05 08:49
人工智能
自然语言处理
nlp
GPU
架构(1.3)--
GPU
SoC 中的内存控制器
目录详细介绍
GPU
SoC中的内存控制器1.内存控制器概述功能2.支持的内存类型DDR4和LPDDR4DDR5和LPDDR53.内存控制器的设计多通道支持内存管理技术功耗管理4.性能优化带宽优化延迟优化功耗优化
小蘑菇二号
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2025-02-05 07:17
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