GPU并行处理

关于安装Pytorch中torch.cuda.is_available()为False的解决方案

关于安装Pytorch无法调用GPU运算的解决方案之一解决torch.cuda.is_available()返回False原因之一：错下了CPU版本的Pytorch下图为失败案例解决方案解决torch.cuda.is_available
淡水渔人码头丶·2025-06-02 09:24

大模型实战—个人AI大脑Khoj 本地部署

离线模型+GPU如果您想使用离线聊天模
不二人生·2025-06-02 09:49

开源AI数字人分身克隆小程序源码系统深度剖析：从搭建到应用

CPU需具备多核心处理能力；GPU在数字人形象渲染、动作模拟等环
源码师傅·2025-06-02 08:44

Unity性能优化全攻略：从原理到实践的深度解析

本文将系统性地介绍Unity项目中最常见且有效的性能优化方案，涵盖CPU、GPU、内存和资源管理等多个维度，帮助开发者打造流畅的游戏体验。
small-pudding·2025-06-02 07:05

GPU深度学习性能的三驾马车：Tensor Core、内存带宽与内存层次结构

这篇文章可以帮助我们了解GPU对深度学习性能的多个影响因素，从而帮助我们评估、选用GPU。本文将按照GPU各组件的重要程度顺序来进行介绍。
m0_70960708·2025-06-02 07:34

教大家细分webGL，webGPU，unity3D和UE4

一、四者都能进行3D图形渲染它们之间有一些区别：WebGPU：WebGPU是一种Web图形API，是基于底层的GPU硬件架构设计的，可以更好地利用现代GPU的并行计算能力，提供更高的图形渲染性能。
新中地GIS开发老师·2025-06-02 02:25

【FlashRAG】本地部署与demo运行（二）

这里CPU/GPU版本可
NaturalHarmonia·2025-06-01 23:38

2、PyTorch基础教程：从张量到神经网络训练

张量（Tensor）：PyTorch的核心数据结构，支持多维数组，并可以在CPU或GPU上进行加速计算。自动求导（Autograd）：PyTorch提供了
AI风老师·2025-06-01 23:06

window 显示驱动开发-GPU 抢占（三）

实现中的内存映射注意事项按照本指南创建支持Windows8GPU抢占模型的可靠驱动程序，并提供高质量的用户体验：当Dxgkrnl计划程序发送抢占命令时，请求抢占GPU中的中间DMA缓冲区。
程序员王马·2025-06-01 15:38

基于python部署paddleocrv5的onnx模型PPOCRv5模型部署源码+onnx模型+使用说明

繁体中文、中文拼音、英文和日文识别无需深度学习训练框架，可直接部署使用支持ARM和x86架构高性能推理，识别速度快识别精度与PaddleOCR保持一致2.环境要求Python>=3.8CUDA支持（如果使用GPU
FL1623863129·2025-06-01 15:35

爆肝优化！FlashAttention-2性能飙升实战：从原理解析到PyTorch 2.2深度优化（附代码与Benchmark）

传统注意力机制的性能瓶颈在大模型训练中，标准Transformer注意力面临三大痛点：内存爆炸：序列长度L=4096时，注意力内存占用达O(L²)，A100显存仅能支持批量大小16计算低效：矩阵乘法占比超70%，GPU
游戏人生的NPC·2025-06-01 13:26

第四篇：Python 高级-高性能计算加速秘籍

本篇将深入探讨向量化计算的深度优化以及如何借助CUDA编程与GPU加速来显著提升Python计算效率。
程序员勇哥·2025-06-01 07:11

CUDA 工具链将全面原生支持 Python

根据NVIDIA在2025年GTC大会上的官宣，CUDA工具链将全面原生支持Python编程，这一重大更新旨在降低GPU编程门槛，吸引更广泛的Python开发者进入CUDA生态。
自不量力的A同学·2025-06-01 07:40

AsyncIOScheduler与BackgroundScheduler的线程模型对比

适用场景‌：适合同步任务或需要并行处理的场景，通过多线程实现并发。‌2.AsyncIOScheduler的线程机制‌‌单线程事件循环驱动‌：AsyncIOSc
jingyucsdn·2025-06-01 07:38

YOLOv11小白的进击之路（七）训练输出日志解读以及训练OOM报错解决办法

GPU_mem:显示当前使用的显存大小（如3.66G），方便监控显存占用情况。box_loss/cls_loss/dfl_loss:这仨就是不同类型的损失
水静川流·2025-06-01 06:34

浅谈Hive SQL的优化

目前团队的数据处理都在Hadoop集群上，一是因为需要处理的数据量都是亿级的，这种规模的数据适合用Hadoop集群并行处理；二是免除了分库分表给查询处理上带来的麻烦。
CodeZhuxh·2025-06-01 04:54

NCHW和NHWC

//www.jianshu.com/p/61de601bc90f在深度学习中，图像数据通道格式有两种：NCHW，又称：“channels_first”，是nvidiacudnn库原生支持的数据模式；在GPU
seiyaaa·2025-05-31 20:53

GreenPlum+PostGIS实现海量空间数据存储

一、基于Greenplum集群实现海量数据存储技术Greenplum是一款开源的分布式集群数据库，采用MPP（大规模并行处理）架构，具有PB
从地图看世界·2025-05-31 19:19

Hadoop MapReduce：大数据处理利器

以下从核心概念、工作流程、代码结构、优缺点和应用场景等方面详细讲解：一、MapReduce核心概念核心思想：Map（映射）：将输入数据拆分为多个片段，由多个节点并行处理，生成中间键值对（Key-Value
不辉放弃·2025-05-31 12:27

在本地安装和部署 Xinference，并下载对应的模型

引言Xinference是一个开源的推理框架，支持多种深度学习模型的本地推理，适用于GPU和CPU环境。它可以用于自然语言处理、计算机视觉等任务，并且提供了API接口，方便集成到各种应用中。
萧鼎·2025-05-31 09:06

MPP 架构？

MPP，即大规模并行处理（MassivelyParallelProcessing）架构，是一种将计算和存储分布在多个计算节点上的数据处理架构。
百态老人·2025-05-31 08:04

【Pytorch实用教程】【分布式】torch.utils.data.distributed.DistributedSampler用法介绍

在分布式训练时，它可以帮助将数据集分成多个子集，并且确保每个GPU或进程处理的样本是唯一的，不会重复其他进程处理的样本，从而提升训练效率。基本用法DistributedSa
若北辰·2025-05-31 04:59

AP AUTOSAR 中文版标准资料文档

APGeneralEXPAdaptivePlatformInterfacesGuideline（接口使用指南）中文标准（点击跳转）EXPParallelProcessingGuidelines（并行处理指南
搞一下汽车电子·2025-05-30 23:57

异构硬件平台模型统一编译与部署体系构建实战：多引擎兼容、跨架构适配与高效分发全流程解析

传统的单引擎部署模式无法满足GPU、NPU、CPU、FPGA等异构设备的
观熵·2025-05-30 23:56

小型语言模型：为何“小”才是“大”？

GPT-4o每输出1K个token就要花费两美分，还得把数据发送到遥远的GPU集群，过程中还会有延迟峰值和隐私问题。
AI仙人掌·2025-05-30 21:42

gpu浮点计算能力floaps_详解GPU技术关键参数和应用场景

计算架构要求多样化，需要不同的CPU架构来满足不断增长的算力需求，同时需要GPU，NPU和FPGA等技术加速特定领域的算法和专用计算。以此，不同CPU架构，不同加速技术应用而生。
Good Inflation·2025-05-30 19:56

GPU Instancing详解

GPUInstancing的定义一种Drawcall的优化方案，使用一个Drawcall就能渲染具有多个相同材质的网格对象。而这些网格的每个copy称为一个实例(Instancing)。
展大爷·2025-05-30 19:54

详解GPU

详解GPUGPU（图形处理器）就像电脑里的“图形小能手”，原本主要用来画画（渲染图形），现在还能帮忙干很多杂活（并行计算）一、先认识GPU的“钥匙”：驱动和开发工具装驱动：给GPU上发条不管是N卡（NVIDIA
霖12·2025-05-30 18:51

gpu_data_manager_impl_private.cc(436)] GPU process isn‘t usable. postman

potman启动报错：gpu_data_manager_impl_private.cc(436)]GPUprocessisn’tusable.postman[21456:0526/102725.853:
Roc-xb·2025-05-30 16:35

Python图形编程-OpenGL开发环境搭建

这为我们后面对GPU图像处理打开基础。1、安装依赖模块安装本教程所需的软件包相
视觉与物联智能·2025-05-30 15:27

架构分享｜三层存储架构加速云端大模型推理

作者简介NileshAgarwal,Inferless联合创始人&CTO关于InferlessInferless：无服务器GPU推理无需管理服务器即可扩展机器学习推理，轻松部署复杂的自定义模型。
·2025-05-30 13:18

GPU加速Ollama

启用GPU加速可以显著提升Ollama的运行效率，尤其是在处理大模型时。以下是通过不同方式实现GPU加速的具体方法：安装CUDA驱动和工具包确保系统已安装NVIDIA驱动和CUDA工具包。
慎思笃行丨·2025-05-30 10:15

OpenCV CUDA模块直方图计算------在 GPU 上计算输入图像的直方图（histogram）函数histEven()

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述该函数用于在GPU上计算输入图像的直方图（histogram）。
村北头的码农·2025-05-30 07:56

在CuPy中使用多节点多GPU环境

在CuPy中使用多节点多GPU环境CuPy本身主要设计用于单节点多GPU计算，但可以通过一些方法扩展到多节点环境。
东北豆子哥·2025-05-29 20:34

CUDA Fortran 使用介绍与资源

CUDAFortran使用介绍与资源CUDAFortran简介CUDAFortran是NVIDIA与PGI(现为NVIDIA所有)合作开发的Fortran语言扩展，允许Fortran程序员直接使用NVIDIAGPU
东北豆子哥·2025-05-29 20:33

Python中使用CUDA/GPU的方式比较

Python中使用CUDA/GPU的方式比较在Python中利用GPU加速计算有多种方式，以下是主要的几种方法及其比较：1.CUDA原生开发方式：使用NVIDIA提供的CUDAC/C++API开发内核通过
东北豆子哥·2025-05-29 19:30

在C#中获取文件夹及子文件夹下所有文件的全面指南

使用DirectoryInfo类2.1DirectoryInfo的基本用法2.2递归遍历实现3.使用LINQ扩展方法3.1结合LINQ进行文件筛选3.2使用DirectoryInfo的LINQ扩展4.并行处理技术
梦幻南瓜·2025-05-29 17:14

块压缩与图片压缩优缺点对比

块压缩与图片压缩优缺点对比块压缩（BlockCompression）✅优点硬件加速支持直接被GPU读取，无需CPU解压显著降低内存带宽消耗（适合移动设备）随机访问特性4×4/8×8像素块独立压缩支持直接定位读取特定纹理区域固定压缩比
wcjwdq·2025-05-29 15:59

探秘GPU关键组件HBM：AI 时代的内存新宠

HBM，全称HighBandwidthMemory，直译为高带宽内存，是一种新型的CPU/GPU内存芯片。它将多个DDR芯片堆叠后与GPU封装，形成大容量、高位宽的DDR组合阵列。
芥子沫·2025-05-29 12:41

深入了解AI人工智能深度学习的硬件加速方案

深入了解AI人工智能深度学习的硬件加速方案关键词：AI人工智能、深度学习、硬件加速方案、GPU、TPU、FPGA摘要：本文旨在深入探讨AI人工智能深度学习的硬件加速方案。
AI大模型应用之禅·2025-05-29 09:25

服务器配置采集

一、GPU信息收集查看GPU型号和驱动信息nvidia-smi-q>gpu_info.txt（输出会包含GPU型号、显存、驱动版本、温度等信息）查看CUDA版本nvcc--version2>&1|teecuda_version.txt
bloglin99999·2025-05-29 06:24

OpenCV CUDA模块图像处理------颜色空间处理之拜耳模式去马赛克函数demosaicing()

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述该函数用于在GPU上执行拜耳图像（BayerPattern）的去马赛克操作
村北头的码农·2025-05-29 06:53

YOLOv7在自定义数据集上的Jupyter Notebook训练指南

若没有GPU，DigitalOceanGP
t0_54program·2025-05-29 02:51

Android 监控性能指标的工具：

5.GPUProfiler：专门监测GPU相关性能。6.Hierarch
Frank_HarmonyOS·2025-05-28 23:36

PHP生成pdf方法

browsershot”:“3.57”】使用这个扩展生成PDF需要环境安装以下依赖1.1：NPM【版本：9.2.0】1.2：NODE【版本：v18.19.1】1.3：puppeteer【npminstall-gpuppeteer
huazeci·2025-05-28 21:51

OpenCV CUDA模块图像处理------颜色空间处理之颜色空间转换函数cvtColor()

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述该函数用于在GPU上进行颜色空间转换，支持多种常见的颜色空间转换操作
村北头的码农·2025-05-28 16:17

ImageMagick 是默认使用 CPU 来处理图像,也具备利用 GPU 加速的潜力

不过，它也具备利用GPU加速的潜力，下面为你详细介绍相关情况：1.默认运行模式（CPU）ImageMagick在默认状态下，会调用CPU进行图像处理操作。
专注VB编程开发20年·2025-05-28 13:55

OpenCV CUDA模块图像处理------颜色空间处理之GPU 上对两张带有 Alpha 通道的图像进行合成操作函数alphaComp()

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述该函数用于在GPU上对两张带有Alpha通道的图像进行合成操作。
村北头的码农·2025-05-28 13:17

Day 34

GPU训练要让模型在GPU上训练，主要是将模型和数据迁移到GPU设备上。在PyTorch里，.to(device)方法的作用是把张量或者模型转移到指定的计算设备（像CPU或者GPU）上。
LiuSu789k·2025-05-28 12:42

手机发烫怎么解决？

这类程序运行时，CPU和GPU会长时间处于高负荷运转状态，产生大量热量。以玩热门手游为例，连续激战两三个小时，手机背
易我数据恢复大师·2025-05-28 10:29
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