GPU并行处理第9页

OpenCV CUDA模块图像变形------ 构建仿射变换的映射表函数buildWarpAffineMaps()

这个函数是GPU加速版本，适用于在CUDA环境下进行高性能图像变换处理。函数原型vo

村北头的码农·2025-06-11 22:22

硬件异构环境（如 CPU+GPU 混合）下的任务调度策略，如何最大化资源利用率？

硬件异构环境（CPU+GPU混合）下的任务调度策略体系与资源利用率优化技术（2025版）一、异构计算环境的核心挑战在CPU+GPU混合架构中，最大化资源利用率的本质是解决三类矛盾：硬件能力差异矛盾：CPU

百态老人·2025-06-11 21:17

Hugging Face基础入门

Transformers库全景图HuggingFace与深度学习的融合安装Transformers与Datasets第一个Pipeline程序：一行代码跑大模型在CPU、GPU上运行的区别pipeline

·2025-06-11 21:45

【异构计算架构】CPU/GPU/FPGA混合资源池

异构计算架构：CPU/GPU/FPGA混合资源池一、技术背景及发展二、技术特点三、技术实现细节四、未来发展趋势结语一、技术背景及发展随着摩尔定律逼近物理极限，单一架构的计算芯片已无法满足AI训练、科学计算

沐风—云端行者·2025-06-11 21:43

FPGA × GPU 混合推理系统架构实战：协同执行链设计与性能对比分析

《FPGA×GPU混合推理系统架构实战：协同执行链设计与性能对比分析》关键词FPGA加速、GPU推理、混合部署架构、DPU调度、异构计算、协同执行链、推理任务分配、性能对比分析摘要在实际工程中，单一加速器已难以满足复杂

观熵·2025-06-11 19:34

TensorRT × TVM 联合优化实战：多架构异构平台的统一推理加速与性能调优全流程

TensorRT×TVM联合优化实战：多架构异构平台的统一推理加速与性能调优全流程关键词TensorRT、TVM、异构推理优化、跨平台部署、GPU加速、NPU融合、自动调度、深度学习推理引擎、性能调优摘要在深度学习模型推理部署场景中

观熵·2025-06-11 19:31

安装 DeepLake

安装扩展功能（可选）1.安装GPU支持（加速数据加载和处理）如果你有NVIDIAGPU并希望利用GPU来加速某些操作（例如图像增

燃灯工作室·2025-06-11 19:27

DBA必备神器Oracle关库

脚本的功能这个脚本就像是一个"数据库关闭管家"，它考虑了以下场景：既能关单库，也能关全库（就像一键关灯和一键关所有灯的区别）多库关闭时可以并行处理（就是传说中的"分身术"）通过ckpt进程智能识别ORACLE_HOME

meslog·2025-06-11 18:53

最后生还者2：重制版/美国末日2（更新：v1.4.10515.0636）

更新日志补丁1.4发布说明-v1.4.10515.0636集成NVIDIADLSS4和Transformer模型，用于升级和支持GPU的多帧生成。

AABBCC103·2025-06-11 17:14

云原生周刊：k0s 成为 CNCF 沙箱项目

KubeSphere 云原生·2025-06-11 12:43

FPGA驱动的彩灯控制系统设计

通过并行处理优化响应速度和效率，该项目强调了硬件逻辑的定制灵活性。通过硬件描述语言编写代码，包括计数器、比较器、逻辑门和频率发生器的实现，并使用仿真验证设计的正确性。

KX-EZ·2025-06-11 09:51

Conda安装pytorch和cuda出现问题的解决记录

pytorch已经安装却显示cuda不可用问题表现：pytorch已经安装，代码能够正常运行，但是不能识别到GPU，Cuda显示不可用。

IOT.FIVE.NO.1·2025-06-11 09:47

拉力测试cuda pytorch 把 4070显卡拉满

importtorchimporttimedefstress_test_gpu(matrix_size=16384,duration=300):"""对GPU进行压力测试，通过持续的矩阵乘法来最大化GPU

MYH516·2025-06-11 06:00

k8s集群GPU监控项说明

文章目录1.DCGM_FI_DEV_SM_CLOCK2.DCGM_FI_DEV_MEM_CLOCK3.DCGM_FI_DEV_MEMORY_TEMP4.DCGM_FI_DEV_GPU_TEMP5.DCGM_FI_DEV_POWER_USAGE6

玄德公笔记·2025-06-11 04:14

kubernetes 1.24 使用nvidia gpu 单机/集群

1k8s集群安装服务器配置域名设置好，端口号要开下。命令略了sudoapt-getupdate\&&sudoapt-getinstall-yapt-transport-https\ca-certificatescurlsoftware-properties-common关swapswapoff-ased-ri's/.*swap.*/#&/'/etc/fstabipv4流量转到iptables：ca

hymanSlime·2025-06-11 04:10

K8S集群 - GPU机器驱动安装

1、GPU可以升级下内核3.10版本的小版本升级```shellyuminstallkernel```2、首先查看GPU显卡信息```shelllspci|grep-invidia```3、去官网下载GPU

卡亦克·2025-06-11 04:10

无需手动输入命令，简单3步即可在K8S集群中启用GPU

在本文中，我将阐述在Kubernetes集群中使用GPU的简单方法。在未来的文章中，我们还将GPU推向至边缘并向你展示如何完成这一步骤。

2401_83916283·2025-06-11 04:09

零基础学习GPU 系统软件资源（7.4）--未来趋势与前沿技术:新型架构的软件适配

目录第七章：未来趋势与前沿技术新型架构的软件适配1.CXL协议对GPU缓存一致性的影响(1)CXL协议的核心特性(2)GPU缓存一致性的挑战与解决方案(3)性能影响与适用场景2.DPU加速下的GPU资源卸载场景

xiaoheshang_123·2025-06-11 00:12

多区域协同的异地多活AI推理服务架构

多区域协同的异地多活AI推理服务架构上海区域北京区域广州区域延迟最低北京故障转移备用命中未命中缓存未命中冷启动拉取冷启动拉取分发模型权重/CDN缓存写入异地日志上海API网关上海区域负载入口上海推理调度器上海GPU

大数据张老师·2025-06-10 22:29

【Triton 教程】triton_language.arange

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。

·2025-06-10 19:49

SurfaceFlinger及Android应用RenderThread角度观察Jank丢帧卡顿

SurfaceFlinger及Android应用RenderThread角度观察Jank丢帧卡顿CPU、GPU、Display三个部分：CPU负责计算帧数据，把计算好的数据交给GPU，GPU会对图形数据进行渲染

zhangphil·2025-06-10 18:25

OpenCV CUDA模块中用于稠密光流计算的 TV-L1（Dual TV-L1）算法类cv::cuda::OpticalFlowDual_TVL1

OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::cuda::OpticalFlowDual_TVL1类是基于变分优化方法的稠密光流算法实现（DualTV-L1光流模型），在GPU

村北头的码农·2025-06-10 15:37

【Triton 教程】triton_language.num_programs

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。

·2025-06-10 15:15

pycuda

一、定义1.定义2.案例3.pycuda调用c++，并在内核中执行4.接口二、实现定义PyCUDA是一个基于NVIDIACUDA的Python库，用于在GPU上进行高性能计算。

贾亚飞·2025-06-10 15:35

【评测】Qwen3-Embedding模型初体验

部署方法可以参考【部署】dify+ollama部署Qwen3-Embedding-8B【评测】Qwen3-Embedding模型初体验模型的介绍页面0.6B运行配置：笔记本i5-8265U，16G内存，无GPU

·2025-06-10 12:48

定时移动鼠标点击鼠标，防止电脑息屏的vba脚本

TypePOINTAPI'ThisholdsthelogicalcursorinformationDimxAsLongDimyAsLongEndTypePublicDeclareFunctionGetCursorPosLib"user32"(lpPointAsPOINTAPI)AsLongPublicDeclareFunctionSetCursorPosLib"user32

panfei263031·2025-06-10 04:53

7.4.1-elasticsearch索引元字段

且该字段要求长度在512字节以内;_id字段对应的值可以通过条件查询(term,terms,match,query_string,simple_query_string)进行检索;//定义mappingPUTidentity_id_index

akka_rz·2025-06-10 03:46

深入理解 StarRocks 的查询执行模型

深入理解StarRocks的查询执行模型StarRocks的查询执行过程可以类比为工厂的流水线生产，通过分层拆解实现高效并行处理。

John Song·2025-06-10 01:34

在Linux查看电脑的GPU型号

VGA是指VideoGraphicsArray，这是IBM于1987年推出的一种视频显示标准。lspci|grepvgalspci|grep-ivga的含义lspci：列出所有连接到PCI总线的设备。grep-ivga：过滤输出，仅显示包含“VGA”字样的行，-i表示忽略大小写。

易·木·2025-06-10 01:28

本地处理 + GPU 加速模糊视频秒变 4K/8K 修复视频老旧素材

各位数码小达人们！你们知道吗，今天我要给大家介绍一款超厉害的工具——Video2X。它就像是一个神奇的魔法棒，能把低分辨率的视频、GIF和图像变成高清甚至4K的，而且画质细节一点都不会损失！先来说说它的核心功能。第一，它能无损放大和提升画质，不管是视频、静态图片还是GIF动画，都能把分辨率提上去，最大能放大到8K呢！处理完之后，画面的噪点少了，色彩过渡就像丝绸一样自然，边缘也变得超级清晰，就像给画

小瑞软件库·2025-06-10 00:23

【AI大模型】11、CV预训练革命：从ImageNet到ViT的技术演进与商业化

Caltech101）1400万标注图像百亿级（如Laion-5B）类别覆盖数十类（如车辆、人脸）2.2万语义类别跨模态（图文音视频）标注体系平面标签WordNet层级结构多模态对齐标注硬件需求CPU单机处理2块GPU

·2025-06-09 21:38

纹理压缩格式优化

Texture压缩=减小显存占用，提升加载速度，减轻GPU负担纹理是游戏中最大资源，占用50%+内存正确压缩：减少GPUBandwidth，提高渲染性能错误压缩：画面失真、卡顿、发热总结：压缩纹理=手机省电不发烧

海尔辛·2025-06-09 18:46

【TVM 教程】如何使用 TVM Pass Infra

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-06-09 17:23

Shader编写指南(六十): Shader运行时性能优化

不同平台的GPU性能差异显著（如高端PCGPU与低端移动GPU），为确保游戏在各类设备上流畅运行，需针对性优化着色器，减少计算量和纹理读取。

小李也疯狂·2025-06-09 17:39

轻量化图像超分新范式：残差注意力网络重构超分计算逻辑

显存黑洞：传统残差网络堆叠导致参数量指数级增长，移动端部署时显存占用超过500MB细节丢失：常规通道注意力机制在压缩过程中丢失高频纹理信息，PSNR指标下降超过1.2dB推理延迟：典型4倍超分模型在移动端GPU

CodePatentMaster·2025-06-09 15:22

V100赋能智能能源管理算力跃迁

V100芯片通过异构计算架构与大规模并行处理能力的革新，将单精度浮点运算性能提升至15.7TFLOPS，为能源系统构建起具备自我进化能力的数字底座。

智能计算研究中心·2025-06-09 12:28

青少年编程与数学 01-011 系统软件简介 09 Oracle数据库

（二）物理存储结构四、安装与配置（一）安装环境要求（二）安装过程（三）配置参数五、备份与恢复（一）备份类型（二）备份工具（三）恢复策略六、性能优化（一）索引优化（二）SQL优化（三）内存管理优化（四）并行处理优化七

明月看潮生·2025-06-09 07:28

计算机基础知识（第二篇）

哈佛结构：程序和数据存储在不同的存储空间，允许并行处理程序指令和数据，提高速度。微处理器分类用途分类：微控制器（MCU）：32位以上的处理器，有较高的

优秀的颜·2025-06-09 06:17

NVIDIA GPU介绍：概念、序列、核心、A100、H100

johnny233·2025-06-09 03:28

nohup: 无法运行命令‘Command‘: 没有那个文件或目录

使用下面代码nohup`pythonprojects/SparseRCNN/train_net.py--num-gpus2--config-fileprojects/SparseRCNN/configs

Asuyio·2025-06-09 01:44

边缘AI推理突破：树莓派5运行Llama3-13B的异构计算极致优化指南

引言：边缘大语言模型推理的挑战在边缘计算设备上部署13B参数级大语言模型（LLM）面临三重挑战：算力瓶颈：ARMCortex-A76CPU峰值算力仅0.5TFLOPS，远低于GPU服务器内存墙限制：8GBLPDDR4X

尘烬海·2025-06-09 00:38

Java Stream API与函数式编程：提升代码可读性与性能的最佳实践

Java中的函数式接口Lambda表达式方法引用StreamAPI概述什么是StreamStream的特点创建Stream常用Stream操作中间操作终端操作操作链示例实战案例数据过滤与转换数据分组与统计并行处理性能优化技巧合理使用并行流避免装箱拆箱短路操作优化最佳实践代码可读性调试技巧常见陷阱结语引言

天天进步2015·2025-06-09 00:33

C#检测本机是否安装CUDA

如果你需要在C#中检测是否安装了支持CUDA的GPU，可以使用ManagedCuda库。下面是一个简单的方法来检查CUDA设备的存在。

碎碎念的安静·2025-06-08 22:51

TPU结构总结

TPU只完成推理过程，训练过程在GPU上完成。TPU可以像GPU一样通过PCIe总线接口挂载到现有的服务器上。

枫溪夜影·2025-06-08 15:37

SpriteBatch类详解

绘图图片在存储时通常具有一定的格式，我们这里只说png类型，当一个png的文件被读入到GPU（图形处理器）后，我们称其为texture（纹理）。

weixin_34365417·2025-06-08 15:31

Unity性能优化 - Draw Call篇

一、什么是DrawCallDrawCall是Unity中的一个概念，指的是GPU渲染一个物体所需的调用次数。减少DrawCalls可以提高游戏的帧率。

后知后觉℘·2025-06-08 15:00

Doris 数据库深度解析：架构、原理与实战应用

一、Doris的架构与原理1.架构组成Doris是一个分布式MPP（大规模并行处理）数据库，它的架构主要由以下几部分组成：FE（Frontend）：负责管理元数据、解析SQL查询、优化查询计划，并将任务分配给

从零开始学习人工智能·2025-06-08 10:30

qwen3使用VLLM启动：vllm docker运行命令

1.停止大模型dockerstopvllm-qwen3-32b&&dockerrmvllm-qwen3-32b2.启动大模型dockerrun-d--gpusall--restartunless-stopped

Ven%·2025-06-08 08:12

Xbox：Xbox发展历史与文化_2024-07-19_19-00-40.Tex

它采用了Intel的PentiumIII处理器，NVIDIA的GeForce3GPU，以及8GB的硬盘，这些配置在当时是相当先

chenjj4003·2025-06-08 04:15

MXNet深度学习框架入门指南：核心概念与架构解析

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陆璞朝Jocelyn·2025-06-08 04:44

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