gpukvm虚拟化显卡第3页

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

linux安装 cuda.run,Ubuntu18.04下安装CUDA和cudnn

安装前需要注意的问题：1需要安装对应的驱动，具体参考下图：安装过程可以参考：Ubuntu18.04安装nvidia显卡驱动2由于Cuda-9只支持gcc-6以下的版本，而Ubuntu18.04系统默认安装的

weixin_39535527·2024-09-01 20:11

【踩坑】ubuntu18.04下安装cuda11.03踩坑要点

北溟客·2024-09-01 20:41

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

三、建造者模式

例如，计算机是由CPU、主板、内存、硬盘、显卡、机箱、显示器、键盘、鼠标等部件组装而成的，采购员不可能自己去组装计算机，而是将计算机的配置要求告诉计算机销售公司，计算机销

磊-·2024-08-31 17:25

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

【CUDA】在Windows10，GTX1050，cuda11.1上安装cuda环境

NVIDIA驱动程序三、下载并安装CUDAToolkit11.1四、安装cuDNN五、验证cuDNN是否安装成功（可选）六、设置环境变量七、验证安装八、测试CUDA环境在Windows10上为GTX1050显卡和

丶2136·2024-08-31 04:22

【CUDA】在Windows11，GTX3060上安装cuda环境

CUDAToolkit11.7四、安装cuDNN五、验证cuDNN是否安装成功（可选）六、设置环境变量七、验证安装八、测试CUDA环境总结在本文中，我们将逐步介绍如何在Windows11操作系统上为NVIDIAGTX3060显卡和

丶2136·2024-08-31 04:51

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

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

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？

买电脑时选择显卡，可以遵循以下几个关键点来做出决策：明确使用需求：日常办公、上网浏览等轻度应用：集成显卡或入门级独立显卡即可满足需求。

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

550MHz超高主频：揭秘ST公司M7单核性能王MCU（附全系列MCU报告一览表）

550MHz超高主频：揭秘ST公司M7单核性能王MCU（附全系列MCU报告一览表）这周末，除非外面下钞票，否则谁也拦不住我玩《黑神话悟空》（附：两款可以玩转悟空的显卡推荐）原创IPBrain平台君集成电路大数据平台

Victor-Tian·2024-08-28 20:10

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

PYTORCH 官方文档，开发文档，Python编程人工智能深度机器学习

PYTORCH文档PyTorchdocumentation—PyTorchmasterdocumentationPyTorch是一个使用GPU和CPU进行深度学习的优化张量库。

zhangfeng1133·2024-08-27 13:21

HPC&AI并行计算集群Slurm作业调度系统对通用资源（GRES）的调度

为特定GRES类型启用了其他内置功能，包括图形处理单元（GPU）、CUDA多进程服务（MPS）设备，并通过可扩展的插件机制进行分片。二、配置默认情况下，群集的配置中未启用任何GRES。

技术瘾君子1573·2024-08-27 09:25

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