GPU租用第6页

CUDA与venv的配置

⚙️一、CUDA工具包的安装位置与虚拟环境的关系系统级全局安装CUDA工具包（含nvcc编译器、CUDA运行时库等）必须安装在系统全局路径（如Windows的C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUCo

老兵发新帖·2025-06-27 03:17

Pytorch血泪安装史好吗（GPU版本+cuda12.1+python3.9.13）

1.安装cuda首先看下自己电脑是CPU还是GPU，看自己电脑对应的cuda版本看右下角英伟达标识，点击组件，我的cuda版本是12.3，但最后发现安12.1比较好2.安装12.1cuda版本对应的cudnn

宇宙最强袋鼠·2025-06-26 22:16

华为仓颉鸿蒙HarmonyOS NEXT ArkTS应用使用仓颉混合开发实例

仓颉：处理CPU/GPU密集型任务（如实时渲染、复杂算法）。通信桥梁XC

暗雨，·2025-06-26 22:12

基于FPGA的数字图像处理【1.5】

多核结构处理、GPU处理及FPGA很快在实时性图像处理领域得到了迅速的发展。本章将重点介绍基于FPGA的实时性图像处理。

BinaryStarXin·2025-06-26 21:39

高通 Camera 架构全景图：Sensor–ISP–DPU–GPU 数据流向解析

高通Camera架构全景图：Sensor–ISP–DPU–GPU数据流向解析关键词高通Snapdragon、Camera架构、ISP模块、DPU、GPU、数据路径、硬件加速、图像处理流程摘要本文将深入解析高通

观熵·2025-06-26 19:26

CUDA编程：优化GPU并行处理与内存管理

背景简介CUDA是NVIDIA推出的一种通用并行计算架构，它利用GPU的强大计算能力来解决复杂的计算问题。

Omoo·2025-06-26 19:19

揭秘GPU技术新趋势：从虚拟化到池化

从GPU虚拟化到池化大模型兴起加剧GPU算力需求，企业面临GPU资源有限且利用率不高的挑战。

科技互联人生·2025-06-26 19:49

深入GPU编程：从硬件架构到内核优化

深入GPU编程：从硬件架构到内核优化在当今由大型模型驱动的AI时代，GPU集群已成为推动技术进步的核心引擎。然而，仅仅让代码在GPU上“运行”与让其“高效运行”之间存在着巨大的性能鸿沟。

Kaydeon·2025-06-26 18:16

CUDA与PyTorch(GPU)的对应关系

CUDA与PyTorch(GPU)的对应关系：(需要自己按需求去找)：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/表二：CUDAToolkit版本及可用

·2025-06-26 11:31

OpenCV CUDA模块设备层-----设备端（GPU）线程块级别的一个内存拷贝工具函数blockCopy()

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述在同一个线程块（threadblock内，将[beg,end)范围内的数据并行地复制到out开始的位置。它使用了CUDA线程协作机制（warp-level或block-level）来实现高效的块级拷贝，通常比简单的逐线程拷贝更快。函数原型_device__stat

村北头的码农·2025-06-26 05:51

torch-gpu版本 anaconda配置教程

教程Pytorch的GPU版本安装，在安装anaconda的前提下安装pytorch_pytorch-gpu-CSDN博客版本对应PyTorch中torch、torchvision、torchaudio

GXYGGYXG·2025-06-25 20:43

云前沿-哈尔滨云服务器租用、服务器托管、物理服务器租用

在数据即命脉的时代，每一次漏洞都可能成为致命缺口。黑客的窥视、病毒的潜伏、意外的丢失，让你的核心数据时刻游走在悬崖边缘。我们的云服务器，是数据世界的铜墙铁壁。采用银行级加密算法，如同给数据穿上隐形铠甲，即使信息在网络中穿梭，也无人能窥探其真容；多维度入侵检测系统，像永不眨眼的智能哨兵，24小时扫描网络的每个角落，将恶意攻击扼杀在萌芽状态；完备的容灾备份机制，更是为数据上了“双重保险”，即便遭遇不可

yunqianyan·2025-06-25 12:20

vllm docker容器部署大语言模型

它的目标是最大化推理吞吐量，并降低显存消耗，让大语言模型（LLMs）在单卡或多GPU服务器上运行得更高效。

zhangxiangweide·2025-06-25 07:15

创建vllm的docker镜像和容器

首先用docker启动一个容器，需求是将模型所在目录挂在到容器某个路径下，设置gpu的使用数量，设置端口dockerrun-dit--gpusall--ipc=host--namevLLM-p3001:

zhangxiangweide·2025-06-25 07:15

人像抠图学习笔记

BiseNetV2MODNetu2net:MODNet方法RobustVideoMatting实时视频抠图Modnet预测脚本Modnet效果有时比RobustVideoMatting好，在衣服分割时，backbone是mobilev2gpu512

AI算法网奇·2025-06-25 07:10

YOLO + OpenVINO 在英特尔平台部署实战：性能调优与跨架构加速全流程指南

YOLO+OpenVINO在英特尔平台部署实战：性能调优与跨架构加速全流程指南关键词：YOLOv5、YOLOv8、OpenVINO、英特尔部署、IR模型、异构加速、CPU推理、VPU、GPU、多设备调度

·2025-06-25 04:49

CUDA out of memory内存碎片解决方法

RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate704.00MiB(GPU0;16.00GiBtotalcapacity;13.55GiBalreadyallocated

weixin_42319617·2025-06-24 17:28

PyTorch的Tensor与Variable的区别， detach的作用, with no_grad()

1.cuda()与cpu()用法:tensorA.cuda()#tensorA是一个tensor类型的变量作用：把tensorA从CPU移动到GPU，方便后续在GPU中计算用法：modelA.cuda(

半张紙·2025-06-24 17:26

从7B到671B：DeepSeek R1大模型微调的GPU选型终极指南

这种指数级增长不仅考验硬件工程师的决策能力，更揭示了算力投资的核心法则：选错GPU的代价，远不止于训练失败——轻则增加30%推理延迟，重则造成百万级硬件成本的浪费。我们

卓普云·2025-06-24 17:54

20倍推理加速秘诀！揭秘批处理（Batching）的底层优化逻辑 | 附工业级调优指南

例如：单样本推理：输入=[样本1]→输出=[结果1]批处理推理：输入=[样本1,样本2,...,样本N]→输出=[结果1,结果2,...,结果N]关键技术价值：通过并行计算最大化硬件利用率，尤其对GPU

Lilith的AI星球·2025-06-24 14:07

GPU 寿命的物理极限：实验室服务器运维的科学方法论

1.GPU衰减的物理机制解析1.1热力学衰减模型阿伦尼乌斯方程应用：k=A⋅e−Ea/(kBT)k：化学反应速率（电子迁移速度）Ea：激活能（约0.5-1.0eV）T：绝对温度（℃+273.15）寿命计算公式

Finehoo·2025-06-24 06:16

C#.VB.NET多线程，多用户下独立锁和全局锁的区别

用户WebSocket信息类PublicClassUserWebSocketInfoPublicPropertySessionIDAsStringPublicPropertyWebSocketAsWebSocketPublicPropertyLastResponseTimeAsDateTimePublicPropertyPendingHeartbeatCou

专注VB编程开发20年·2025-06-24 01:17

【TVM 教程】在 TVM 中使用 Bring Your Own Datatypes

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。

·2025-06-23 22:20

Ubuntu24.04 ProteinMPNN安装

3.9condaactivateproteinmpnncondainstallpytorch=1.12.0torchvision=0.13.0torchaudiocudatoolkit=11.3-cpytorch#不指定的话cudapytorch和GPU

lamovrevx·2025-06-23 15:02

本地部署大语言模型

一、硬件准备本地部署大语言模型对硬件有一定的要求，主要集中在显卡（GPU）和内存（RAM）上。由于大语言模型通常具有庞大的参数量和计算量，因此需要强大的硬件支持。

小俊学长·2025-06-23 14:59

TensorFlow 安装与 GPU 驱动兼容（h800）

环境说明TensorFlow安装与GPU驱动兼容CUDA/H800特殊注意事项PyCharm和终端环境变量设置方法测试GPU是否可用的Python脚本#使用TensorFlow2.13在NVIDIAH800

weixin_44719529·2025-06-23 07:17

非root用户在服务器（linux-Ubuntu16.04）上安装cuda和cudnn，tensorflow-gpu1.13.1

1.准备工作（下载CUDA10.0和cudnn安装包）查看tensorflow和CUDA，cudnn的版本的对应关系，从而选择合适的版本进行下载下载CUDA10.0安装包，点击官网进行下载，根据服务器的具体情况选择对应的版本，如下图所示下载完毕后得到安装包cuda_10.0.130_410.48_linux.run下载cudnn，选择CUDA10.0对应的版本（需要注册登录nvidia账号），点击

码小花·2025-06-23 07:16

如何安装Tensorflow和GPU配置

课题组某一台服务器升级后，很多环境丢失了，4块3090的GPU的驱动已安装好，但没有公用的Tensorflow可使用。

神隐灬·2025-06-23 07:45

非 root 用户安装 cuDNN 并配置 TensorFlow 使用 GPU

为非root用户安装cuDNN并配置TensorFlow使用GPU（以CUDA11.5为例）背景说明在科研服务器或非root权限环境下，用户往往无法通过apt或yum安装CUDA/cuDNN。

·2025-06-23 07:12

BEV-Fusion环境配置（RTX4090）

BEV-Fusion环境配置（RTX4090）SystemVersionSystemVer.Ubuntu22.04.5LTSKernelVer.6.8.0-57-genericGPU:RTX4090CudaVersionin

·2025-06-23 06:10

【转载翻译】Open3D和PCL的一些比较

https://github.com/LaplaceKorea/investigate_open3d_vs_pcl/blob/main/README.rst#whats-the-support-for-gpus-look-like-in-open3d

空名Noname·2025-06-23 02:40

单机环境下基于 LLM-Agent 框架的数据查询智能体训练教程

单机环境下基于LLM-Agent框架的数据查询智能体训练教程以下教程介绍如何在单机环境（CPU或1~2张GPU）上，使用LLM-Agent框架搭建并训练一个混合数据源查询智能体。

·2025-06-23 00:53

Oracle第五章PL/SQL基础

Homework-Chapter55.7.1实训Practicaltraining1：PL/SQL基础Basics〖实训目的Trainingpurpose〗（1）学会PL/SQL基本语法；LearnbasicPL

ZShuiShen·2025-06-22 23:49

DirectX function “GetDeviceRemovedReason“ failed with DXGI_ERROR_DEVICE_HUNG (“The GPU will not resp

玩游戏的时候，报错：DirectXfunction“GetDeviceRemovedReason”failedwithDXGI_ERROR_DEVICE_HUNG(“TheGPUwillnotrespondtomorecommands

Roc-xb·2025-06-22 21:02

在VTK中捕捉体绘制图像并实时图像处理

1.核心功能架构主窗口：3D体绘制视图（GPU加速的体积渲染）副窗口：2D截图视图（带高斯模糊后处理）交互机制：副窗口的交互操作会实时影响主窗口的3D视图2.关键组件分析2.1自定义交互器(CustomInteractorStyle

点PY·2025-06-22 20:28

基于腾讯云GPU服务器的深度学习训练技术指南

摘要本文针对深度学习训练场景，系统解析技术核心价值与实施路径，结合腾讯云GPU服务器产品特性，提供从环境搭建到性能优化的完整解决方案。

小猴崽·2025-06-22 15:00

WebGL&图形学总结（二）

GISer_Jinger·2025-06-22 14:48

DeepSpeed 深度学习学习笔记：高效训练大型模型

大型模型训练的挑战随着深度学习模型规模的爆炸式增长（从BERT的几亿参数到GPT-3的千亿参数，再到现在的万亿参数模型），传统的单GPU训练方式变得力不从心，即使是多GPU训练也面临巨大挑战：内存限制(

·2025-06-22 14:16

开发电磁-热-力-流耦合的GPU加速算法（基于NVIDIA Modulus）

一、技术背景与需求分析电磁-热-力-流多物理场耦合问题广泛存在于芯片散热设计、高功率激光器、航空航天热防护系统等场景。传统仿真方法面临以下挑战：计算复杂度爆炸：四场耦合需联立求解Maxwell方程、Navier-Stokes方程、热传导方程及结构动力学方程，单次仿真耗时可超100小时（基于CPU集群）；跨尺度建模困难：纳米级电磁热点与毫米级热流场需不同网格精度，传统有限元法（FEM）难以统一；实时

百态老人·2025-06-22 13:11

OpenCV CUDA模块设备层-----在 GPU上计算反双曲正切函数atanh()

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述对输入的uchar1像素值（范围[0,255]），先归一化到[0.0,1.0]浮点区间，然后计算其反双曲正切函数atanh(x)，最终返回一个float1类型的结果。函数原型__device____forceinline__float1cv::cudev::ata

村北头的码农·2025-06-22 04:13

RISC-V向量扩展与GPU协处理：开源加速器设计新范式——对比NVDLA与香山架构的指令集融合方案

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，学生专属优惠当开源指令集遇上异构计算，RISC-V向量扩展（RVV）正重塑加速器设计范式。本文深入对比两大开源架构——NVIDIANVDLA与中科院香山处理器在指令集融合上的创新路径。01开源加速器生态的范式转移RISC-V向量扩展的核心突破RVV1.0标准带来三大革命性特性：1.**可伸缩向

·2025-06-22 02:05

Docker使用宿主机GPU驱动：绕开nvidia docker的神奇方法

0、前言当我们在一个docker的容器中想要使用GPU时，往往需要从dockerimage构建之初就开始使用nvidiadocker。

~LONG~·2025-06-21 19:22

面向AI推理服务的可扩展性设计

面向AI推理服务的可扩展性设计在AI大模型落地的过程中，推理服务往往面临高并发、GPU资源紧张、模型加载延迟等挑战。相比传统业务服务，AI推理服务对算力的依赖更强，运行时资源波动也更大。

·2025-06-21 14:50

资源调度与分配策略

以AI模型推理服务为例，GPU是最关键的计算资源。当一台GPU服务器同时运行多个模型服务实例，如果没有合理的资源调度机制，某些实例可能占用大量显存导致其他实例OOM，甚至拖垮整个节点。

大数据张老师·2025-06-21 14:20

AI Infra：C-S-N-D模型，解码 AI 基础设施的黄金比例

引言：从“算力战争”到“基础设施全景图”过去十年，AI技术的爆发让全球陷入了对算力的争夺战：从GPU到TPU，从千卡集群到超算中心。但当我们真正将AI技术落地于工业

·2025-06-21 13:01

深度学习笔记16-VGG-16算法-Pytorch实现人脸识别

目录前言一、前期准备1.设置GPU2.导入数据3.划分数据集二、调用官方的VGG-16模型三、训练模型1.编写训练函数2.编写测试函数3.设置动态学习率4.正式训练四、结果可视化1.Loss与Accuracy

boooo_hhh·2025-06-21 12:04

tensorflow GPU训练loss与val loss值差距过大问题

问题最近在ubuntugpu上训练模型，训练十轮，结果如下epoch,loss,lr,val_loss200,nan,0.001,nan200,0.002468767808750272,0.001,44.29948425292969201,0.007177405059337616,0.001,49.16984176635742202,0.012423301115632057,0.001,49.30

LXJSWD·2025-06-21 12:03

python pytorch 张量 (Tensor)

目录前言张量Tensor1.张量的基本概念2.创建张量从Python列表或NumPy数组生成特定形状的张量指定设备（CPU/GPU）指定数据类型（dtype）3.张量的属性4.张量的操作数学运算形状操作索引与切片广播机制

Python虫·2025-06-21 11:29

生成本地微调 +强化学习 qwen3-4b 研究搭建流程步骤

一、环境准备硬件要求GPU：至少需要多块高性能GPU（如NVIDIAA100或V100），因为Qwen-3-4B模型参数量大，内存需求高。

行云流水AI笔记·2025-06-21 11:54

云计算和5G相辅相成，网、云、业三位一体发展

美国国家标准和技术研究院的云计算定义中就明确了三种服务模式：软件即服务(SaaS)：用户可以直接「租用」应用程序，不必考虑应用程序背后的逻辑和硬件结构，比较典型的是office365(跨平台办公软件)。

快速云KSY·2025-06-21 07:01

推荐频道

GPU租用