GPU租用第9页

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

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

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

双卡 4090 服务器租用：释放强算力的新选择

不过，构建一套这样的硬件系统前期投入巨大，对于许多团队和个人开发者而言，租用双卡4090服务器不失为一种兼具成本效益与灵活性的优质

wayuncn·2025-06-08 21:16

mac 不用虚拟机租用云服务器,mac 不用虚拟机租用云服务器

mac不用虚拟机租用云服务器内容精选换一换使用Mac版MicrosoftRemoteDesktop工具，远程连接Windows云服务器。

就爱吃鱼·2025-06-08 21:15

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

如何从零开始建设一个网站？

2、租用虚拟

豆豆·2025-06-08 14:57

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

MXNet的核心优势高性能与可扩展性：原生支持多GPU和分布式多主机任

陆璞朝Jocelyn·2025-06-08 04:44

安装了torch发现是cpu版本怎么办？

全局可用：安装的包对所有项目可见（适合常用工具如numpy、pandas）可以省略以下步骤（防止污染环境）创建并激活环境condacreate-npytorch_gpupython=3.10-ycondaactivate

·2025-06-08 01:56

CMake find_package(CUDAToolkit) 报错，找不到 CUDA_CUDART

安装llama-cpp-python时，使用GPU版本，系统版本是Ubuntu22.04cuda版本是12.1安装命令：CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on"pipinstallllama-cpp-python

0语1言·2025-06-07 18:40

Python 训练营打卡 Day 34

GPU训练及类的call方法一、GPU训练与day33采用的CPU训练不同，今天试着让模型在GPU上训练，引入importtime比较两者在运行时间上的差异importtorch#设置GPU设备device

2401_86382089·2025-06-07 17:35

使用deepSeek-8B-Transformers开发本地接口

__version__)#例如2.0.1print(torch.cuda.is_available())#必须返回True#使用HuggingFace（需GPU）model_name="app/utils

技术支持者python，php·2025-06-07 15:52

Vortex GPGPU的github流程跑通与功能模块波形探索（四）

文章目录前言一、demo的输入文件二、trace_csv三、2个值得注意的点3.1csv指令表格里面的tmask？3.2rtlsim和simx的log文件？总结前言跟着前面那篇最后留下的几个问题接着把输出波形文件和csv文件的输入、输出搞明白！一、demo的输入文件该文件夹下的内容包括：dention@dention-virtual-machine:~/Desktop/vortex/vortex/

·2025-06-07 09:15

【linux】服务器限制客户端ssh访问

只允许特定客户端访问服务器审计追踪：方便根据SSH密钥追踪访问者1实现方式1.1客户端生成SSH密钥以windows为例，以ssh-keygen-trsa命令生成密钥PSE:\>ssh-keygen-trsaGeneratingpublic

BreezeDove·2025-06-07 06:47

【PyTorch】CUDA基础知识

NVIDIACUDA显卡中包含一个GPU，它能够以高度并行化的方式实现矩阵乘法。在很长一段时间，英伟达（NVIDIA）的GPU市场份额一直保持领先。他们有一套成熟的软件工具，可以充分利用硬件加速。

沐兮Krystal·2025-06-07 05:08

开源 vGPU 方案：HAMi,实现细粒度 GPU 切分

本文主要分享一个开源的GPU虚拟化方案：HAMi，包括如何安装、配置以及使用。

·2025-06-07 01:34

ubuntu20.04使用docker部署ubuntu16.04环境

ubuntu16.04环境3.查看镜像4.启动镜像的一个容器5.进入容器并查看环境使用docker起因刚开始学习机器学习、深度学习都是使用的笔记本(只有集显)；后来做NLP项目需要训练bert这种大模型，训练是必须要用GPU

NUAA1703·2025-06-06 23:32

采用 Docker & GPU 部署的 Ubuntu 或者 windows 桌面环境

#国内下载不了dockerpullgezp/ubuntu-desktop:24.04-cu12.6.2#阿里云镜像dockerpullregistry.cn-hongkong.aliyuncs.com/gezp/ubuntu-desktop:24.04-cu12.6.2#createcontainerwithnomachinedockerrun-d--restart=on-failure--nam

深度求索者·2025-06-06 23:31

unsloth微调Qwen3模型实战

一、前言Unsloth是一个专注于优化大型语言模型（LLMs）微调效率的开源框架，旨在显著提升训练速度并降低显存占用，使得在资源有限的硬件（如单张消费级GPU）上高效微调大模型成为可能。

韭菜盖饭·2025-06-06 22:19

YOLO在QT中的完整训练、验证与部署方案

配置环境：安装必要的软件，包括Python3.x、CUDA（用于GPU加速）、CUDNN

LeonDL168·2025-06-06 15:03

手把手教你学PCIE--内存管理（2）-基本概念： UMD（用户模式驱动）、KMD（内核模式驱动）和 DDK（设备驱动开发工具包）之间的关系

目录示例背景步骤详解具体流程图示总结了更好地理解UMD（用户模式驱动）、KMD（内核模式驱动）和DDK（设备驱动开发工具包）之间的关系以及它们如何协同工作，我们可以考虑一个具体的示例：使用VulkanAPI提交一个简单的图形渲染作业到GPU

小蘑菇二号·2025-06-06 14:27

＜记录＞基于pytorch的cifar-10卷积神经网络（CNN）分类

0，开始之前（不使用GPU可以直接跳到第一步）运行环境：win10+py3.7.8+pycharm（可选部分：GPU环境：GTX1660+cuda10.2+cudnn8.1.0）cuda和cudnn简单的说就是两个用于机器学习的包

shc9912·2025-06-06 12:17

springboot Ehcache缓存配置

org.springframeworkspring-context-supportnet.sf.ehcacheehcacheorg.apache.shiroshiro-ehcache1.3.2新建配置类文件（注意启动类的扫描范围，可自定义扫描）@Configuration@EnableCachingpublicclassCacheConfig

baicu7502·2025-06-06 11:07

《PyTorch Hub：解锁深度学习模型的百宝箱》

据统计，训练一个像GPT-3这样的大规模语言模型，可能需要数千块GPU芯片并行计算数月之久，成本高达数百

空云风语·2025-06-05 22:11

Jetson Nano 2GB训练yolo11n模型（本地训练使用GPU）

温馨提示本篇文章是在Jetsonnano2gb的10W模式和关闭图形化界面的条件进行的，请确保你的条件符合要求。#关闭图形化界面sudosystemctlset-defaultmulti-user.targetsudoreboot#开启图形化界面sudosystemctlset-defaultgraphical.targetsudoreboot#开启Jetsonnano2gb的最高功率模式sudo

·2025-06-05 19:17

window 显示驱动开发-DirectX VA 2.0 的视频解码加速

关键特性包括：利用GPU进行解码，减轻CPU负担支持部分解码和完全解码模式提供统一的接口访问不同硬件厂商的解码能力2.创建视频解码设备创建视频解码设备的

程序员王马·2025-06-05 17:07

.NET 玩转 PaddleSharp：通天猿臂，AI一把抓

而且，它不仅能在Windows下霸气外露，还能飞到Linux下继续骚操作，GPU、CPU、表格识别、OC

许泽宇的技术分享·2025-06-05 16:55

Docker使用手册

dockerrunDockerrun命令基本结构：dockerrun[OPTIONS]IMAGE[:TAG|@DIGEST][COMMAND][ARG...]sudodockerrun--privileged--gpu

一只积极向上的小咸鱼·2025-06-05 15:54

OpenCV CUDA模块图像处理------创建CUDA加速的Canny边缘检测器对象createCannyEdgeDetector()

ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述该函数用于创建一个CUDA加速的Canny边缘检测器对象（CannyEdgeDetector），可以在GPU

村北头的码农·2025-06-05 15:51

NOV Chart for .NET 2025 Crack

NOVChartfor.NET2025CrackNOVChartfor.NET2025.1addsGPU-acceleratedFastBar,FastLineandFastPointseriestorendermillionsofdatapointsinrealtime.NOVChartfor.NETbyNevronisacomprehensive.NETchartingcomponentsui

SEO-狼术·2025-06-05 15:51

打卡第35天：GPU训练以及类的Call方法

知识点回归：1.CPU性能的查看：看架构代际、核心数、线程数2.GPU性能的查看：看显存、看级别、看架构代际3.GPU训练的方法：数据和模型移动到GPUdevice上4.类的call方法：为什么定义前向传播时可以直接写作

Shining_Jiang·2025-06-05 14:16

开源量子模拟引擎：Quantum ESPRESSO本地部署教程，第一性原理计算轻松入门！

QuantumESPRESSOGPU版本支持GPU加速，该部署版本为q-e-7.4.1。

算家计算·2025-06-05 00:00

(LLaMa Factory)大模型训练方法--准备模型（Qwen2-0.5B）

风起晨曦·2025-06-04 23:21

vLLM vs Ollama

一、介绍vLLM:VLLM（超大型语言模型）是SKYPILOT开发的推理优化框架，主要用于提升大语言模型在GPU上的运行效率。

iranw·2025-06-04 22:49

ROS机器人和NPU的往事和新知-250602

ROS机器人与NPU的往事与新知一、往事：从分离到融合的探索早期机器人系统的算力瓶颈传统ROS机器人依赖CPU/GPU进行感知、决策与控制，但在复杂场景（如动态环境导航、多传感器融合）中，实时性与能效比成为瓶颈

zhangrelay·2025-06-04 17:07

URP源码学习（七）一些细节和理解

RT理解RT是什么，用在哪首先rt是一张特殊贴图，这张贴图对应的是GPU上的FrameBuffer，一般用到的是颜色和深度，从这张图取数据用于计算，或是直接对这张图进行修改，以得到想要的效果。

真像大白阿·2025-06-04 16:56

服务器租用：高防CDN和加速CDN的区别

CDN全称为内容分发网络，其主要的作用原理能够加快网站的数据传输的速度，随着技术的快速发展，CDN也分为高防CDN和加速CDN两种不同的类型，本文将为大家介绍一下高防CDN和加速CDN两者之间的区别有哪些？高防CDN能够有效抵御DDOS网络攻击，通过在网络边缘部署先进的流量监测和分析系统，精准识别出恶意的网络流量，凭借流量清洗技术将恶意流量从正常流量中分离并过滤掉，保证正常用户的访问请求可以顺利达

wanhengidc·2025-06-04 11:55

Python报错：AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

raiseAssertionError("TorchnotcompiledwithCUDAenabled")AssertionError:TorchnotcompiledwithCUDAenabled这个提示就是应用想使用GPU

漫游者Nova·2025-06-04 10:14

OpenCV CUDA模块图像处理------双边滤波的GPU版本函数bilateralFilter()

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述该函数在GPU上执行双边滤波操作，是一种非线性平滑滤波器，能够在保留边缘的同时去除噪声

村北头的码农·2025-06-04 09:34

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