GPU租用第13页

cpu要和gpu搭配吗_显卡和CPU搭配有要求吗 CPU和显卡怎么搭配最好？

对于DIY装机来说，大多数朋友预算都是花在CPU和显卡这两大最核心硬件上，其中CPU绝对电脑运算速度，而显卡则决定着电脑图形性能，因此CPU和显卡是绝对电脑性能最核心的两大硬件。那么，显卡和CPU搭配有要求吗？CPU和显卡怎么搭配才是最好呢？下面“百事数码”就来聊聊这个不少小白朋友容易纠结的这两个问题。显卡和CPU搭配有要求吗？理论上，显卡和CPU搭配是没有要求的，只要主板兼容，都可以使用。一般来

Harvey Janson·2025-05-16 21:01

cpu和gpu的区别是什么？GPU是显卡吗？

cpu和gpu的区别是什么？GPU是显卡吗？CPU，在电脑中起着控制计算机运行的作用，是电脑的中央处理器。

PAINzw·2025-05-16 21:26

OpenCV CUDA模块中矩阵操作------降维操作

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::cuda::reduce函数用于对GPU上的矩阵沿某个维度进行降维操作

村北头的码农·2025-05-16 18:03

如何把DeepSeek R1模型微调成为某个场景的模型

准备工作环境配置确保有适当的硬件（如GPU）和软件环境（如Python、PyTorch或TensorFlow）。可以使用云服务平台获取计算资源。

LCG元·2025-05-16 17:56

全面指南：Xinference大模型推理框架的部署与使用

本文将详细介绍Xinference的核心特性、版本演进，并提供多种部署方式的详细指南，包括本地部署、Docker-Compose部署以及分布式集群部署，同时涵盖GPU和CPU环境下的配置差异。

黄宝良·2025-05-16 15:41

PyTorch 分布式训练

深入理解PyTorch分布式训练：环境变量与进程通信机制在深度学习模型变得日益庞大之后，单个GPU的显存已经无法满足高效训练的需求。

handsomeboysk·2025-05-16 11:18

开源GPU架构RISC-V VCIX的深度学习潜力测试：从RTL仿真到MNIST实战

点击“AladdinEdu，同学们用得起的【H卡】算力平台”，H卡级别算力，按量计费，灵活弹性，顶级配置，学生专属优惠。一、开篇：AI芯片架构演变的三重挑战（引述TPUv4采用RISC-V的行业案例，结合GoogleAI芯片战略，说明能效比已成架构迭代核心指标。此处可嵌入Tom’sHardware报道的谷歌技术路线）二、VCIX架构技术解码2.1向量协处理器接口创新设计对比NVIDIAStream

学术猿之吻·2025-05-16 11:16

DeepSeek-V3 部署技术文档（增强版）

DeepSeek-V3部署技术文档（增强版）一、系统环境准备1.硬件配置要求组件最低配置推荐配置性能影响说明GPUNVIDIARTX3090(24GB)NVIDIAA100(40GB)大模型参数加载显存

搬砖ing换来金砖·2025-05-16 11:15

Spring-Cache整合Redis

*/@Slf4j@Configuration@EnableCachingpublicclassMyCacheConfigextendsCachingConfigurerSupport{/**人员每日打卡的缓存名称

qq_三哥啊·2025-05-16 05:30

被 CUDA 性能问题困扰？从全局内存到共享内存，并行归约优化全解析！

你是不是也觉得GPU编程听起来很酷，但一上手就头大？别慌，今天我带你玩转CUDA里一个既基础又硬核的东西——并行归约。啥是归约？

讳疾忌医丶·2025-05-16 03:11

nvidia-smi指令报错：Failed to initialize NVML: Driver解决 Ubuntu 清除缓存 apt-get命令参数

ubuntu18.04系统，nvidia的驱动都装好了，但是使用指令：nvidia-smi报错：FailedtoinitializeNVML:Driver/libraryversionmismatch安装gpustat

处女座程序员的朋友·2025-05-16 00:28

【deekseek】P2P通信路由过程

在PCIe网络中，当同一Switch下的两个Endpoint设备（如GPU或NVMeSSD）进行点对点（Peer-to-Peer,P2P）通信时，数据无需经过RootComplex（RC）或主机内存，而是通过

若风的雨·2025-05-16 00:18

PyTorch API 4 - 分布式通信、分布式张量

环境变量基础概念初始化返回类型：`bool`TCP初始化共享文件系统初始化环境变量初始化方法初始化后操作关闭处理重新初始化组DeviceMesh点对点通信同步与异步集合操作集合函数分布式键值存储分析集体通信性能多GPU

编程乐园·2025-05-15 22:36

pytorch深度学习入门（15）之-使用onnx模型量化

量化ONNX模型内容量化概述ONNX量化表示格式量化ONNX模型基于变压器的模型Transformer基于变压器的模型GPU上的量化常问问题量化概述ONNX运行时中的量化是指ONNX模型的8位线性量化。

码农呆呆·2025-05-15 13:01

【TVM 教程】使用 TVMC Micro 执行微模型

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。

·2025-05-15 10:07

使用WGCLOUD搭建轻量级运维监控平台，提升运维效率

主要用于管理主机或者服务器，监控收集服务器或主机的各种指标数据（包括cpu使用率，cpu温度，内存使用率，磁盘容量空间，磁盘IO，硬盘SMART状态，系统负载，连接数量，网卡流量和速率，MAC地址，硬件系统信息，GPU

学烹饪的小胡桃·2025-05-15 10:42

LAM单图秒级打造超写实3D数字人头部CUDA out of memory

RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate190.21GiB.GPU0hasatotalcapacityof6.00GiBofwhich1.97GiBisfree.Oftheallocatedmemory2.90GiBisallocatedbyPyTorch

天机️灵韵·2025-05-15 05:42

stable diffusion 优化加速文生图效率

如果GPU的内存不足，也可以使用torch.bfloat16或者torch.float16，能降低内存占用。pipe=StableD

Qiming_v·2025-05-15 05:39

使用 Python 监控系统资源

使用Python监控系统资源在开发分布式系统或性能敏感的应用时，实时监控系统资源（如CPU、内存、磁盘、网络和GPU使用率）至关重要。

有人说风轻的像雨·2025-05-15 01:43

RK、边缘端部署、并行优化、内存调优、模型推理框架的常见调优方法

ARMbig.LITTLE架构，包含：4×Cortex-A76大核，最高主频2.4GHz（RK3588J型号为2.0GHz）4×Cortex-A55小核，最高主频1.8GHz（RK3588J为1.7GHz）‌GPU‌

码农的日常搅屎棍·2025-05-14 22:23

YOLOv8 TensorRT 部署（Python 推理）保姆级教程

本教程手把手教你如何在NVIDIAGPU或RK3588上部署YOLOv8TensorRT推理，让你从零基础到高性能AI推理！

码农的日常搅屎棍·2025-05-14 22:48

AIxBoard部署BLIP模型进行图文问答

它是一款面向专业创客、开发者的功能强大的小型计算机，借助OpenVINO工具套件，CPU、iGPU都具备强劲的AI推理能力，基于AI的产品进行原型设计并将其快速推向市场的理想解决方案。

vslyu·2025-05-14 20:07

玩转大模型的关键：GPU 显存如何估算？一篇文章讲明白

基于此，我花费了一定时间，深入探究模型使用与GPU显卡配置之间的内在联系，并将研究所得整理记录下来。GPU显存容量的大小，在实际应用中起着关键作用。

大模型研究院·2025-05-14 08:17

当前有哪些用于深度学习的低成本的算力（GPU）租借平台？（适合学生党）

星海智算GPU算力云平台，释放您的计算潜力！在人工智能、深度学习、数据分析等高性能计算需求日益增长的今天，星海智算提供了一站式GPU算力云服务，助力企业和开发者轻松应对海量数据的挑战。

爱编程的小凯同学·2025-05-14 05:59

主流向量数据库整理总结（大语言模型必备）

支持实时搜索和批处理，兼容GPU加速。应用场景：图像/视频检索（如以图搜

yuanpan·2025-05-14 03:14

TinyML - 端侧智能革命及开源生态的深度指南

其核心技术特征包括：1.硬件适配性针对ARMCortex-M、ESP32等微控制器优化模型，突破传统AI对GPU/云端的依赖。例如，通过模型量化（如8位整数运算）和结构剪

星源~·2025-05-14 03:44

【Linux】在Arm服务器源码编译onnxruntime-gpu的whl

服务器信息：aarch64架构ubuntu20.04nvidiaT4卡编译onnxruntime-gpu前置条件：已经安装合适的cuda已经安装合适的cudnn已经安装合适的cmake源码编译onnxruntime-gpu

阿颖&阿伟·2025-05-13 20:31

Windows下的GPU虚拟化 - GPU-PV实现原理简介（1）

前言：说到GPU虚拟化，我们第一个可能想到就是VMware的GPU虚拟化技术VSGA，其本质上是一个基于指令流的GPU虚拟化技术，于2008年底VMware商业化Workstation6.5和Fusion2.0

NanosNanos·2025-05-13 15:28

GPU 分区工具GPUP：在Windows上简化GPU虚拟化的教程

GPU分区工具GPUP：在Windows上简化GPU虚拟化的教程gpupAcommandtouploadphotosandmoviestoGooglePhotosLibraryusingtheofficialGooglePhotosLibraryAPI

伏崴帅·2025-05-13 15:55

BitNet b1.58 2B4T Technical Report

介绍了BitNetb1.582B4T，这是首个20亿参数规模的开源原生1比特大语言模型，在4万亿词元的语料库上进行训练，通过多种基准测试评估其性能，模型权重在HuggingFace上发布，并提供了针对GPU

UnknownBody·2025-05-13 15:24

微软开源1.58位大模型BitNet b1.58 2B4T：性能比肩全精度，CPU轻松跑！

它支持对1-bit/1.58-bit量化模型进行高效、低能耗的推理，兼容BitNet、Llama3-8B-1.58、Falcon3等模型，适用于在本地或边缘设备上运行大模型推理任务，无需GPU。

开源项目精选·2025-05-13 14:52

shader性能优化总结

总结一下最近看到的shader性能优化策略：首先介绍下一个shader优化工具：glsl-optimizer一、计算量与计算频率相关的问题通过之前文章的学习，我们应该已经了解到GPU是流式处理器，其中的顶点着色单元会每顶点执行一次

沉默的舞台剧·2025-05-13 11:59

Unity项目性能优化之Shader

当多个对象使用不同的材质时，GPU需要多次切换状态，这会影响性能。通过合并多个材质的

你一身傲骨怎能输·2025-05-13 11:59

llama.cpp无法使用gpu的问题

使用cuda编译llama.cpp后，仍然无法使用gpu。./llama-server-m../../../../..

米有哥·2025-05-13 05:22

智能座舱车机芯片性能对比表以及参数解析（包含SA8295P）

智能座舱车机芯片的表格：芯片型号CPU(DMIPS)GPU(GFLOPS)NPU(TOPS)适用车型骁龙SA8295220K310030(可解锁至60)多款高端车型骁龙SA8155105K11424多款中高端车型龙鹰一号

空间机器人·2025-05-13 02:05

ubuntu安装k8s+docker运行英伟达gpu cuda

安装k8s+dockersealosresetsealosrunregistry.cn-shanghai.aliyuncs.com/labring/kubernetes-docker:v1.27.7registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/labring/helm:v3.9.4registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/labring/cilium

青年夏日科技工作者·2025-05-12 22:40

Win7编译GPU版llama.cpp部署deepseek-r1等大模型记录

目标是在Windows7系统下，实现llama.cpp的CPU编译、GPU编译，实现大模型的单机部署。GPU编译运行成功，但运行时没有调用GPU。

mygodalien·2025-05-12 20:25

数字人+LLM 开发过程记录

系统环境：CPU:i91490016GBGPU:GTX40608GBSYS:Windows11WSL:Ubuntu22.04本文章使用到的技术内容:数字人框架:LiveTalking大模型:Llama3.1TTS

码农Q！·2025-05-12 20:53

GitHub 趋势日报 (2025年05月10日)

trendforge.devlive.org/本日报中的项目描述已自动翻译为中文今日整体趋势Top10排名项目名称项目描述今日获星总星数语言1voideditor/void⭐1196⭐16385TypeScript2longbridge/gpui-component

qianmoQ·2025-05-12 19:45

08.webgl_buffergeometry_attributes_none ，three官方示例+编辑器+AI快速学习

核心技术包括：WebGL2的顶点ID特性着色器中的伪随机数生成无属性几何体渲染纯GPU端的几何体生成完整代码注释three.jsWebGL2-buffergeometry-attributes-

threelab·2025-05-12 18:42

【 TVM 教程】microTVM PyTorch 教程

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。

·2025-05-12 16:53

Docker使用总结

文章目录一、Docker基础命令二、Docker私有仓库三、Docker源修改四、Docker使用GPU总结以前使用Docker时的笔记，记录一下。提示：以下命令供参考，个别需要根据实际修改。

WellTung_666·2025-05-12 16:25

Java接收xml格式参数转为json

importjavax.xml.bind.annotation.XmlElement;importjavax.xml.bind.annotation.XmlRootElement;@XmlRootElement(name="User")@Setter@ToStringpublicclassUser

yogima·2025-05-12 15:24

【导航理论&实战篇】嵌入式硬件系统架构

、微控制器系统1.一个系统为什么要分控制器和处理器两个模块2.微控制器背景3.微控制器系统示例四、处理器系统1.处理器分类（1）高级处理器（2）低级处理器2.处理器类型（1）CPU处理器（2）CPU+GPU

RoboticsTechLab·2025-05-12 15:51

OpenCVCUDA 模块中在 GPU 上对图像或矩阵进行边界填充（padding）函数copyMakeBorder()

ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::cuda::copyMakeBorder是OpenCV的CUDA模块中的一个函数，用于在GPU

村北头的码农·2025-05-12 15:49

YOLOv8 深度学习目标检测实战指南

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-05-12 12:28

干掉百度Apollo的安装！（Apollo10.0的包管理安装）

目录写在前面一、安装Ubuntu20.04二、安装DockerEngine三、获取GPU支持四、安装环境管理工具五、安装示例工程六、编译工程七、启动Dreamview+写在前面1、去年刚开始安装Apollo

有诗人气质的魔法师·2025-05-12 11:54

GPU和TPU有什么区别

GPU（图形处理单元）和TPU（张量处理单元）都是用于加速计算的硬件，但它们的设计目标和应用场景不同。

MonkeyKing.sun·2025-05-12 10:17

PyTorch 中如何针对 GPU 和 TPU 使用不同的处理方式

一个简单的矩阵乘法例子来演示在PyTorch中如何针对GPU和TPU使用不同的处理方式。这个例子会展示核心的区别在于如何获取和指定计算设备，以及（对于TPU）可能需要额外的库和同步操作。

frostmelody·2025-05-12 10:43

【计算机视觉】OpenCV实战项目：Long-Exposure：基于深度学习的长时间曝光合成技术

视频转长曝光2.高级模式：自定义光轨合成3.批量处理模式技术实现深度解析1.核心算法流程2.运动估计模块3.曝光合成算法常见问题与解决方案1.内存不足错误2.光轨断裂问题3.结果图像噪点多性能优化技巧1.GPU

白熊188·2025-05-12 08:04

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