GPU租用

英伟达靠什么支撑起了4万亿？AI泡沫还能撑多久？

⚙️一、英伟达4万亿市值的核心支撑因素技术垄断与生态壁垒硬件优势：英伟达GPU在AI训练市场占有率超87%，H100芯片的FP16算力达1979TFLOPS，领先竞品3-5倍。
·2025-07-30 00:21

新手如何通过github pages静态网站托管搭建个人网站和项目站点

在传统方式中，首先要租用服务器，服务器上需要运行外部程序，还需要再购买域名，要配置SSL证书，最后还要配置DNS，将域名解析到服务器。这一套繁琐操作，基本上就把小白劝退了。
vvandre·2025-07-29 21:59

PaddleOCR 快速开始

1.安装1.1安装PaddlePaddle#GPUcudapipinstallpaddlepaddle-gpu#CPUpipinstallpaddlepaddle1.2安装PaddleOCRwhl包pipinstallpaddleocr2
张欣-男·2025-07-29 20:20

非欧空间计算加速：图神经网络与微分几何计算的GPU优化（流形数据的内存布局优化策略）

一、非欧空间计算的革命性意义与核心挑战在三维形状分析、社交网络建模、分子动力学模拟等领域，非欧几里得空间数据（流形数据）的处理正推动人工智能技术向更复杂的几何结构迈进。传统欧式空间优化方法在处理流形数据时面临根本性局限：黎曼度量导致距离计算失效、局部坐标系动态变化引发内存访问模式混乱、曲率变化影响并行计算效率。本文提出基于分块流形存储（BlockedManifoldStorage,BMS）与层次化
九章云极AladdinEdu·2025-07-29 19:46

核心板：嵌入式系统的核心驱动力

核心板的技术特点核心板通常采用先进的系统级封装(SiP)技术，在微小空间内集成了CPU/GPU、DDR内存、Flash存储以及电源管理单元。这种设计不仅大幅减小了体积，还提高了系统可靠性。以常见
MYZR1·2025-07-29 13:07

Unity_UI_NGUI_DrawCall

Unity_UI五、NGUI进阶2.DrawCall相关2.1DrawCall的概念DrawCall定义：字面理解：DrawCall就是"绘制呼叫"的意思，表示CPU（中央处理器）通知GPU（图形处理器
BuHuaX·2025-07-29 13:06

兼职新选择，宝妈也精彩：适合家庭主妇的兼职机会

同时，这种创业方式不需要太大的店面和过多的投资，宝妈们可以在家中或者租用一个小型商铺进行经营。二、营养鲜奶吧鲜奶吧作为一个健康、营养的创业项目，近年来备受大家的青睐。我经营鲜
氧惠超好用·2025-07-29 12:34

利用Gpu训练

方法一：分别对网络模型，数据（输入，标注），损失函数调用.cuda()网络模型：iftorch.cuda.is_available():net=net.cuda()数据（训练和测试）：iftorch.cuda.is_available():imgs=imgs.cuda()targets=targets.cuda()损失函数：iftorch.cuda.is_available():loss_fn=l
兮℡檬，·2025-07-29 09:39

Tensorflow-gpu运行时报错Non-OK-status: GpuLaunchKernel

Tensorflow-gpu运行时报错Non-OK-status:GpuLaunchKernel(FillPhiloxRandomKernelLaunch,num_blocks,block_size,0
GEM的左耳返·2025-07-29 09:08

【科研绘图系列】R语言绘制边际云雨图散点图

文章目录介绍加载R包数据下载导入数据数据预处理画图系统信息参考介绍【科研绘图系列】R语言绘制边际云雨图散点图加载R包library(tidyverse)library(ggplot2)library(ggpubr
生信学习者1·2025-07-28 19:20

路口实时检测 30FPS+：陌讯抗遮挡算法实测

传统视觉算法在实际部署中常面临三重挑战：强光/逆光环境下目标特征丢失导致的漏检率超20%；行人与非机动车遮挡场景下误判率高达15%；普通GPU设备上难以维持25FPS以上的实时性[3]。
2501_92488070·2025-07-28 18:41

如何解决 undetected_chromedriver 启动慢问题

driver=uc.Chrome(browser_executable_path=r'C:\ProgramFiles\Google\Chrome\Application\chrome.exe')2.禁用GPU
小马哥编程·2025-07-28 16:58

vLLM专题（三）-快速开始

本指南将帮助您快速开始使用vLLM执行：离线批量推理使用OpenAI兼容服务器进行在线服务1.先决条件操作系统：LinuxPython：3.9–3.122.安装如果您使用的是NVIDIAGPU，您可以直接使用
AI专题精讲·2025-07-28 09:38

XCZU4EV-1FBVB900E Xilinx FPGA AMD Zynq UltraScale+ MPSoC EV（Embedded Vision）

Xilinx）ZynqUltraScale+MPSoCEV（EmbeddedVision）系列，集成四核Arm®Cortex‑A53应用处理器、双核Cortex‑R5F实时处理器与Mali‑400MP2片上GPU
XINVRY-FPGA·2025-07-28 09:35

数字经济时代全产业链详解

以下是详细拆解：基础技术层1.硬件基础设施芯片与半导体：CPU、GPU、AI芯片（如NPU）等，支撑算力需求。通信设备：5G基站、光纤网络、卫星互联网等。
·2025-07-28 08:32

存算一体架构或成为AI处理器技术发展关键

©作者|坚果来源|神州问学引言马斯克巨资60亿美元打造的“超级算力工场”，通过串联10万块顶级NVIDIAH100GPU，不仅震撼了AI和半导体行业，促使英伟达股价应声上涨6%，还强烈暗示了AI大模型及芯片需求的急剧膨胀
神州问学·2025-07-28 02:47

下一代AI芯片设计的五大革命性突破：从架构创新到能效比跃迁——解析存算一体、Chiplet与光子计算的产业实践

英伟达H100GPU的算力虽达4PetaFLOPS，但其实际能效比仅有15%，大量功耗消耗在数据搬运而非计算本身（数据来源：ISSCC2024报告）。
像素笔记·2025-07-28 02:46

使用vllm创建相同模型的多个实例，使用nginx进行负载均衡，提高模型吞吐量

背景要提高vllm部署的大模型吞吐量，可以从显存利用率优化、多实例部署、参数调优和流程优化等多个维度入手，以下是具体建议：一、提高gpu-memory-utilization的效果与操作gpu-memory-utilization
·2025-07-27 23:48

✨零基础手把手｜Docker+vLLM极速部署OpenAI风格API：5分钟4卡GPU推理+避坑指南+完整镜像配置

一、Docker基础命令查看容器状态Bashdockerps#查看运行中的容器dockerps-a#查看所有容器（包括已停止的）查看镜像列表Bashdockerimages#列出本地所有镜像二、镜像与容器操作镜像打包为.tar文件Bashdockersave-o#将镜像导出为.tar文件#示例：dockersave-omy_image.tarvllm/vllm-openai:v0.8.4打包多个镜
杨靳言先·2025-07-27 17:09

ERNIE-4.5-0.3B 实战指南：文心一言 4.5 开源模型的轻量化部署与效能跃升

2025年6月30日，文心一言4.5系列模型正式开源，其中ERNIE-4.5-0.3B这款仅3亿参数的轻量模型，为破解大模型产业落地的三大困局提供了全新方案：算力门槛：从千万级GPU集群降至消费级单卡部署成本控制
·2025-07-27 08:01

深度学习GPU工作站主机选择指南：以RTX 5090为核心的2025年配置策略

这款基于Blackwell架构的旗舰GPU不仅在游戏领域表现卓越，更在AI和深度学习应用中展现出前所未有的性能实力。
·2025-07-27 07:27

深度学习-数据操作

GPU很好地支持加速计算，而NumPy仅支持CPU计算；并且张量类支持自动微分。这些功能使得张量类更适合深度学习。张量表示一个由数值组成的数组，这个数组可能有多个维度。
·2025-07-26 21:35

第十四章:AI的数据“集装箱”：彻底搞懂Tensor的Batch与维度

1：Batch（批次）——GPU的“灵魂伴侣”1.1单个处理vs.批量处理：CPU与GPU的思维差异1.2DataLoader：PyTorch的“自动化装箱员”2：维度的语言——破译[B,L,D]的含义
爱分享的飘哥·2025-07-26 16:28

模型剪枝（分析）

defget_layer_level_pruning_rate(args):device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")功能：检测可用设备（优先使用GPU
yc_hu·2025-07-26 11:59

资深不等于退休：中老年人持续创收的方法论

1.租你的家如果您的房屋有太多空间或者您拥有多个房产，那么租用它可能是一个非常好的选择。即使您拥有房产，自己维护房产的成本也可能相当高。
氧惠购物达人·2025-07-26 11:27

虚拟主机价格_搭建网站虚拟空间优惠报价_虚拟主机1年和1个月费用

虚拟主机租用价格，免费虚拟空间哪家好？
阿腾云·2025-07-26 09:06

【WebGPU学习杂记】数学基础拾遗（1）三角学基础

本文主要记录一些基础数学中的关键术语、公式、定义，方便查阅并基于此拓展和补充。部分内容需要有函数基础。主要目的是熟悉这些公式即可，如果能够手推公式效果最理想（增加对公式的信任感）。基础概念内角、外角、补角、对边、临边内角、外角和均为π\piπ、任意两边长度加和>第三边相似：三边对应成比例两边对应成比例且夹角相等两角对应角度相等全等：三边相等、两边对应相等且夹角相等、双边角对应相等且夹边对应相等单位
·2025-07-26 00:08

2023年阿里云服务器补贴活动，新品u1系列云服务器限时低至3.8折

阿里云2023年推出云服务器补贴活动，新品u1系列云服务器限时低至3.8折，还有热卖s6/c6/g6/r6系列云服务器特惠和GPU云服务器包月4折，半年3.5折，1-2年3折优惠，新用户场景组合购低至3
阿里云最新优惠和活动汇总·2025-07-25 19:50

OpenCV结合深度学习进行图像分类

文章目录1.支持的深度学习框架和模型格式2.模型加载方式加载预训练模型示例：3.图像预处理流程4.前向传播与推理5.结果解析与后处理6.性能优化技巧启用GPU加速：批量处理：代码示例在资源中有上传1.支持的深度学习框架和模型格式
香蕉可乐荷包蛋·2025-07-25 19:35

ffmpeg 调用gpu进行转码

ffmpeg-hwaccelcuvid-irtsp://admin:[email protected]/h264/ch1/main/av_stream-c:vh264_nvencD://nginx-1.20.2//nginx-1.20.2//html//m3u8//136.m3u8
wcy10086·2025-07-25 18:59

云服务器租赁多少钱一年？看完再买不吃亏！性价比之王！

阿里云服务器99元一年，新老同享，续费也是99元1年，租用价格一览表腾讯云/京东云/华
阿腾云·2025-07-25 15:56

k8s通过NUMA亲和分配GPU和VF接口

问题一般情况下，sriov插件和gpu分配插件是单独工作的，网卡和GPU没有根据连接关系分配如果一个节点起了多个容器，会造成GPU和网卡的通信瓶颈修改如果一个点起两个容器，可以按照NUMA亲和来分配修改
aashuii·2025-07-25 10:09

光影双生：实时与离线渲染的共生竞合图景

GPU算力的指数级增长，从固定管线到高度可编程渲染管线的革命性跨越，为实时图形解锁了前所未有的自由度。NVIDIAOptiX等光线追踪引
渲吧-云渲染·2025-07-25 00:18

华为OD机试 任务调度

本期题目：任务调度题目为了充分发挥GPU算力，需要尽可能多的将任务交给GPU执行，现在有一个任务数组，数组元素表示在这1s内新增的任务个数，且每秒都有新增任务。
梦想橡皮擦·2025-07-24 20:04

【服务器】 MCTP Over PCIe 的内容、用途、工作原理及硬件设计注意事项

它广泛应用于服务器、数据中心和嵌入式系统中，用于监控和控制硬件设备（如CPU、GPU、SSD等）。MCTP协议规范主要内容1.协
·2025-07-24 19:51

【运维】SGLang服务器参数配置详解

常用启动命令多GPU张量并行python-msglang.launch_server--model-pathmeta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct--tp2多GPU数据并行
EulerBlind·2025-07-24 18:17

多路视频播放优化之——播放渲染优化

渲染方式目前视频播放渲染总体上分为CPU渲染和GPU渲染。为了使视频监控客户端可以播放多路视频，优先使用GPU渲染播放界面更好。GPU渲染在这里使用OpenGL库。
米优·2025-07-24 17:10

HDU 4628 Pieces (状压DP+记忆化搜索)

pid=4628#includeusingnamespacestd;#definedebugputs("YES");#definerep(x,y,z)for(int(x)=(y);(x)>=1,x=x*
·2025-07-24 16:35

Python依赖冲突

笔者在安装scikit-image包时发现tensorflowimport时直接崩溃，后发现scikit-image(后简称skimage)和tensorflow-gpu(后简称tensorflow)都依赖于
若宮いヴ·2025-07-24 16:34

使用多块AMD GPU通过Megatron-DeepSpeed进行大型语言模型的预训练

Pre-trainingalargelanguagemodelwithMegatron-DeepSpeedonmultipleAMDGPUs2024年1月24日，作者：DouglasJia在这篇博客中，
109702008·2025-07-24 15:55

在离线 Ubuntu 22.04机器上运行 ddkj_portainer-cn 镜像 其他相关操作也可以复刻 docker

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努力一点948·2025-07-24 06:23

在 Ubuntu 上将 Docker 降级到版本 25.0.5 （二） 降低版本，涉及兼容性问题

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·2025-07-24 05:50

PyTorch深度学习工具箱整理总结

一、pytorch简介Pytorch是torch的python版本，是由Facebook开源的神经网络框架，专门针对GPU加速的深度神经网络（DNN）编程。
前网易架构师-高司机·2025-07-24 05:48

PyTorch常用小工具-Tensorboard、Summary、Profiler

1PyTorch可视化工具-Tensorboard2summary计算每层参数个数2.1安装与使用2.2实战3profiler分析每个操作在GPU和CPU的时间花销3.1教程3.2实战统计前向运行时间4eval.py
R-G-B·2025-07-24 05:48

OpenCV Mat UMat GpuMat Matx HostMem InputArray等设计哲学

一、概览：GpuMat对应于cuda；HostMem可以看作是一种特殊的Mat，其存储对应cuda在主机分配的锁页内存，可以不经显示downloadupload自动转变成GpuMat（但是和GpuMat
我是李武涯·2025-07-24 02:26

WSL2部署训练YOLOv11之环境配置（2025年4月19日）

注意必须是WSL2，WSL2对GPU的支持使这些应用程序能够受益于GPU加速计算，WSL1不支持。
鱼圆食不食·2025-07-24 00:45

GPU 之后，IMU 登场：AI 发展的下一次飞跃

你早晨醒来，手机上的大模型帮你写完邮件、翻译合同，却依旧不能帮你把厨房里洒掉的牛奶擦干。你戴上的AR眼镜知道“那里有杯子”，却抓不到它——AI会说不会做。是不是哪里少了一截？人工智能（AI）的发展历程中，我们见证了从简单的数据处理到复杂的语言生成能力的飞跃。然而，尽管AI在虚拟世界中表现出色，它在物理世界中的表现却相对滞后。为了填补这一空白，AI正在进入一个新的发展阶段：行动驱动时代。在本文中，我
·2025-07-23 21:27

分布式文件存储（GlusterFS） 入门指南， 有一定难度！！ ubuntu

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努力一点948·2025-07-23 18:08

cuda编程python接口_使用Python写CUDA程序的方法

例子numbaNumba通过及时编译机制(JIT)优化Python代码，Numba可以针对本机的硬件环境进行优化，同时支持CPU和GPU的优化，并且可以和Numpy集成，使Python代码可以在GPU上运行
weixin_39822184·2025-07-23 14:12

AI周报：技术面试卷出新高度，Agent落地开启“工具觉醒”时代

百度二面手搓FP16精度：考的不是浮点数，而是对硬件底层的敬畏（原文）腾讯夺命11连问：混元大模型面试暴露行业真相——懂原理已不够，得会调参、训推、修故障的“全栈炼丹师”（解析)NVIDIA四轮拷打实录：GPU
哪小吒圈子·2025-07-23 10:48
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