GPU租用

深度学习实验：GPU加速，突破性能瓶颈

深度学习实验：GPU加速，突破性能瓶颈1.背景介绍随着深度学习模型变得越来越复杂和庞大，传统的CPU已经无法满足训练和推理的计算需求。
AI天才研究院·2025-07-06 20:57

VB.NET版本小钢琴程序代码2024-8-2-QZQ

ImportsSystem.Runtime.InteropServicesImportsSystem.ThreadingPublicClassForm1'义WindowsAPI函数PrivateSharedFunctionmidiOutGetNumDevs
EYYLTV·2025-07-06 20:55

【TensorRT】TensorRT及加速原理

一、TensorRT架构概览TensorRT是NVIDIA推出的高性能推理优化器，专为GPU加速设计。
浩瀚之水_csdn·2025-07-06 19:24

介绍Flutter

一、Flutter的核心优势：不止于跨平台高性能原生渲染自研引擎Skia：直接调用GPU绘制UI，绕过原生控件依赖，消除JavaScript桥接性能损耗，实现60fps流畅动画。
·2025-07-06 18:38

生物启发AI新突破：神经形态芯片+脉冲神经网络落地指南

神经形态芯片+脉冲神经网络落地指南》副标题：基于2025年英特尔Loihi3芯片的工业级部署实战（附能耗对比&代码库）封面建议：脉冲神经网络动态脉冲传导图覆盖在神经形态芯片显微结构上，标注「能效比：传统GPU
HeartException·2025-07-06 17:30

SkinnedMeshRenderer相关知识

而当使用MeshRenderer时，可以靠GPU来进行蒙皮（即更改顶点位置）。
微风拂晚霞·2025-07-06 17:29

JuPyter(IPython) Notebooks中使用pip安装Python的模块

问题描述：没有带GPU的电脑，搞深度学习不是耍流氓嘛，我网上看到有个云平台，免费使用了一下，小姐姐很热情。使用过程如下：他们给的接口是Jupyter编辑平台，我就在上面跑了一个小例子。
weixin_34218890·2025-07-06 10:31

CppCon 2018 学习:RAPID PROTOTYPING OF GRAPHICS SHADERS IN

这段内容在讲**着色器（Shader）**的基础概念，尤其是它在现代GPU（图形处理单元）中的作用。
虾球xz·2025-07-06 07:37

用WebGPU实现现代Web3D渲染——突破传统性能瓶颈的解决方案

而WebGPU作为一种新兴的Web标准，为现代3D渲染提供了强大而高效的解决方案。本文将探讨如何使用WebGPU实现高效的Web3D渲染，逐步构建一个简单的渲染引擎，并介绍其在性能和功能上的优势。
桂月二二·2025-07-06 03:48

AkariRender：高性能CPU/GPU物理渲染器

AkariRender：高性能CPU/GPU物理渲染器akari_renderHighPerformanceCPU/GPUPhysicallyBasedRenderer项目地址:https://gitcode.com
解岭芝Madeline·2025-07-06 03:17

ppocrv5训练参数设置完整配置(实测在2080ti可成功运行且f1＞85%)

Global:model_name:PP-OCRv5_server_det#Tousestaticmodelforinference.debug:falseuse_gpu:trueepoch_num:&
·2025-07-06 01:37

【零基础学AI】第22讲：PyTorch入门 - 动态图计算与图像分类器实战

本节课你将学到理解PyTorch的核心概念和优势掌握张量(Tensor)的基本操作学会使用动态计算图构建神经网络实现一个完整的图像分类器项目训练模型并进行预测开始之前环境要求Python3.8+建议使用GPU
1989·2025-07-05 17:39

ThreeJS—自定义着色器

ThreeJS自定义着色器说起着色器的学习，强烈推荐康玉之编写的《GPU编程与CG语言之阳春白雪下里巴人》，尤其是此书的序言部分针砭时弊毫无隐晦的指出了当今学术现状的问题，更是发出了“开天辟地，日月重光
·2025-07-05 14:43

[读论文] Towards Machine Learning for Placement and Routing in Chip Design: a Methodological Overview

与使用启发式算法或专家精心设计的算法的传统求解器相比，机器学习凭借其数据驱动的性质显示出了广阔的前景，它可以减少对知识和先验的依赖，并且通过其先进的计算范式具有更大的可扩展性(例如GPU加速的深度网络)
SP FA·2025-07-05 07:57

VRR（可变刷新率）和QMS（快速媒体切换）

一、技术原理的本质区别技术VRR(可变刷新率)QMS(快速媒体切换)核心目标消除动态帧率波动导致的画面撕裂/卡顿消除静态帧率切换时的黑屏中断工作机制实时调整显示器刷新率（Hz）匹配GPU输出帧率（FPS
TrustZone_·2025-07-05 06:20

paddleOCR模型的安装和使用

paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/main/quick_start.html#2-paddleocr环境安装python-mpipinstallpaddlepaddle-gpu
九日卯贝·2025-07-05 03:03

使用云服务器和物理机的区别是什么

蓝队云-领先的云服务器、服务器租用托管、域名注册提供商首先我们来看一下物理服务器的弊端：1、资源利用率低物理服务器资源利用率低，浪费现象明显。
·2025-07-05 03:00

web服务器之云主机、物理机租用、服务器托管的区别

云主机、物理机租用和服务器托管是三种不同的Web服务器部署方式，它们各有特点，适用于不同需求的用户。
wayuncn·2025-07-05 03:30

哈尔滨服务器租用idc服务商-青蛙云

青蛙云作为黑龙江亿林网络股份有限公司的IDC服务平台，拥有IDC、ISP、CDN、CCRC等专业资质，从入门级到高性能的服务器机型一应俱全，为哈尔滨企业提供了全面且优质的服务器租用解决方案。
·2025-07-05 03:30

云服务器平台Featurize--基本使用步骤与使用感受

基本介绍图1网址：Featurize可租用实例的显示界面如图所示。图2在简单的注册、登录、充值之后就可以对想要的实例直接进行租赁了。关于实例，这里我的理解是已经配置好一定环境的服务器。
Kevin__47·2025-07-05 02:58

《深度学习》—— PyTorch的介绍及PyTorch的CPU版本安装

、torch、torchvision、torchaudio三个库的介绍一、PyTorch的简单介绍PyTorch是一个由FacebookAI实验室开发的深度学习框架，它基于Python，并提供了高效的GPU
张小生180·2025-07-05 01:24

OpenCV CUDA模块设备层-----在GPU 上高效地执行两个 uint 类型值的最大值比较函数vmax2()

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述OpenCV的CUDA模块（cudev）中的一个设备端内联函数，用于在GPU
村北头的码农·2025-07-05 01:19

视频工具箱 1.1.1 |小而美的视频处理工具，支持多种常用功能

此外，VideoTools还支持GPU加速（兼容Intel、AMD、Nvidia显卡），让视
星图软件库·2025-07-04 22:31

【Linux】电脑安装 Ubuntu 系统

桌面镜像二、安装步骤1.下载iso镜像2.基于balenaEtcher写入镜像文件3.U盘启动安装总结前言多数情况下，我们通过虚拟机，如Vmware安装linux系统，但有时候为了更好的分配电脑的CPU或GPU
·2025-07-04 18:36

【Note】《深入理解Linux内核》Chapter 13 ：深入理解 Linux 内核中的 I/O 架构与设备驱动

设备多样性（硬盘、串口、键盘、GPU）；设备访问方式差异极大；用户空间程序期望统一的访问接口
CodeWithMe·2025-07-04 17:28

怎么看GPU好坏，有哪些关键指标，显卡性能参数全解析

本文推荐使用gpu-z软件，它能全面展现显卡各项参数，帮助您判断显卡优劣。
芥子沫·2025-07-04 15:39

DeepSpeed zero1，zero2，zero3和FSDP区别详解

1.基本概念DeepSpeedZeROZeRO是由MicrosoftDeepSpeed团队开发的一种内存优化技术，旨在通过分片模型状态来训练超大模型，减少每个GPU的内存占用，同时避免传统模型并行（如张量并行或流水线并行
ALGORITHM LOL·2025-07-04 14:07

网站SEO优化排名为什么一定要多IP站群服务器呢？

租用多ip站群服务器有哪些优势？1、便于搜索引擎收录多ip站群服务器的优势是每个网站都有一个独立的ip，每个网站都是相互独立的，这样搜索引擎就不会认为是作弊，更容易被搜索
2301_78491269·2025-07-04 10:03

一台香港原生ip站群服务器多少钱？

在香港地区租用原生IP站群服务器的价格受多重因素影响，不同配置和服务的组合会导致费用差异显著。
海外空间恒创科技·2025-07-04 10:03

Linux|ubuntu22.04安装CUDA最新完整教程

文章目录一、安装前准备工作查看GPU和型号查看GCC版本*下载gcc12*检查驱动二、安装CUDAToolkit*安装驱动三、安装后的工作必要操作推荐的操作开启守护进程模式删除本地下载安装包四、验证删除
·2025-07-04 07:43

android 卡顿和丢帧区别

本质差异维度卡顿（Jank）丢帧（FrameDrop）定义界面长时间无响应（如点击延迟>200ms）动画/滚动不连贯（如帧率从60fps突降至40fps）触发根源主线程阻塞（耗时计算、I/O、锁竞争）GPU
summerkissyou1987·2025-07-04 02:46

Android Profiler 丢帧分析教程及案例

以下为基于最新实践的‌AndroidProfiler丢帧分析全流程指南及实战案例‌，结合权威技术文档与优化经验（2025年更新）：一、Profiler丢帧分析核心流程环境配置与数据抓取‌bashCopyCode启用GPU
summerkissyou1987·2025-07-04 02:46

Android Profiler 卡顿分析教程及案例

以下是AndroidProfiler卡顿分析的完整教程及实战案例，结合最新工具操作流程与优化策略：一、卡顿分析操作教程1.环境配置开启GPU调试：设备设置→开发者选项→启用GPU渲染分析和GPUProfiler
summerkissyou1987·2025-07-04 02:46

android-性能分析

实时监测CPU/内存/网络/能耗火焰图分析、内存泄漏检测（支持Activity/Fragment自动检测）AndroidStudio3.6+Perfetto系统级追踪（替代Systrace）线程调度、GPU
·2025-07-04 02:15

【AI Infra】基础学习汇总篇

，后续继续完善和扩充(●’◡’●)文章目录一、分布式与并行基础分布式计算高性能并行GPU硬
逆羽飘扬·2025-07-04 01:41

【Python基础】13 知识拓展：CPU、GPU与NPU的区别和联系

引言：处理器大战背后的技术革命在人工智能蓬勃发展的今天，我们经常听到CPU、GPU、NPU这些术语，但你是否真正理解它们之间的区别和联系？
智算菩萨·2025-07-04 01:11

PCIe Crosslink

这种技术主要用于高性能计算（HPC）、FPGA加速、GPU直连等场景，以降低延迟并提高带宽利用率。1.PCIeCrossl
zly8865372·2025-07-04 00:31

Skia图形库：绘制2D世界的核心组件

支持CPU/GPU/PDF/SVG多种渲染后端，广泛应用于Chrome、Flutter等项目中，提供从基础绘图到高级特效
·2025-07-03 23:57

Web3.0时代的安全悖论：去中心化如何反被中心化攻击？

详细内容扩展：技术解析：Solana链上RugPull攻击手法复盘（3亿美元被盗）中心化交易所安全措施对比（CoinbasevsBinance安全预算）合规框架：SEC监管动态：Howey测试最新应用案例税务合规工具
5GOrDiejfgf·2025-07-03 14:51

pytorch官方文档60分钟入门笔记

/blog.csdn.net/u014630987/article/details/786690511.张量（Tensors）tensors和numpy的ndarray类似,但是tensors可以使用GPU
xiaodidadada·2025-07-03 08:41

零基础起步：基于GpuGeek的文本生成模型实战

本文将带领读者使用GpuGeek平台，从注册、上传数据到实例部署与训练，完整构建一个基于GPT2模型的文本生成系统，实战掌握AI模型的云端开发流程。
昊昊该干饭了·2025-07-03 06:54

使用GPU进行机器学习训练时，如果GPU-Util计算核心满载工作但是显存占用较少，应该如何优化？

如果任务运行正常：无需干预（GPU设计本就是优先榨干计算性能）。如果出现卡顿或效率低下：增大batch_size：提升显存占用，减少数据搬运次数（但需避免OOM）。
十子木·2025-07-03 01:11

【jetson】Linux下nvidia Jetson烤机程序（CPU+GPU）

这里主要贴一下cpu和gpu的烤机程序。cpu为arm64，gpu是orinnano的模组。
·2025-07-03 01:40

机器学习中为什么要用混合精度训练

FP16与显存占用关系显存（VideoRAM，简称VRAM）是显卡（GPU）专用的内存。
十子木·2025-07-03 01:39

【翻译】Part4: Texture samplers.

上一部分讲的是顶点着色器，还大致介绍了通用的GPU着色器单元。总的来说，它们只是向量处理器，但它们可以访问一种在其他向量处理架构中不存在的资源：纹理采样器。
·2025-07-02 22:52

pytorch底层原理学习--PyTorch 架构梳理

完整架构流程图关键组件详解完整执行流程示例PyTorch架构梳理PyTorch完整架构流程图硬件层后端层C++部署层核心引擎(libtorchC++)绑定层Python层加载调用训练模式编译模式推理模式生成CPUGPUCPUKernelsCUDAKernelsC
xinxiangwangzhi_·2025-07-02 14:21

onnx模型部署 python_深度学习模型转换与部署那些事(含ONNX格式详细分析)

毕竟训练出来的模型不能只接受一些公开数据集和榜单的检验，还需要在真正的业务场景下创造价值，不能只是为了PR而躺在实验机器上在现有条件下，一般涉及到模型的部署就要涉及到模型的转换，而转换的过程也是随着对应平台的不同而不同，一般工程师接触到的平台分为GPU
weixin_39759270·2025-07-02 11:02

OpenCV CUDA模块设备层-----双曲正切函数tanh()

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述OpenCV的CUDA模块（cudev）中的一个设备函数，用于在GPU
村北头的码农·2025-07-02 11:26

OpenCV CUDA模块设备层-----二值化阈值操作函数thresh_binary_func()

这个函数返回一个仿函数（functor），用于在GPU上执行二值化阈值处理（ThresholdBin
·2025-07-02 10:22

从源码编译 ONNX Runtime GPU 1.18.2 并验证 CUDA 推理成功

文章目录从源码编译ONNXRuntimeGPU1.18.2并验证CUDA推理成功【实测环境+完整步骤】✅环境信息（实测成功）第一步：获取源码️第二步：编译命令参数说明（重点）第三步：安装构建好的`.whl
草莓奶忻·2025-07-02 09:41
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