cuda(GPU

关于安装Pytorch中torch.cuda.is_available()为False的解决方案

关于安装Pytorch无法调用GPU运算的解决方案之一解决torch.cuda.is_available()返回False原因之一：错下了CPU版本的Pytorch下图为失败案例解决方案解决torch.cuda.is_available
淡水渔人码头丶·2025-06-02 09:24

大模型实战—个人AI大脑Khoj 本地部署

离线模型+GPU如果您想使用离线聊天模
不二人生·2025-06-02 09:49

开源AI数字人分身克隆小程序源码系统深度剖析：从搭建到应用

CPU需具备多核心处理能力；GPU在数字人形象渲染、动作模拟等环
源码师傅·2025-06-02 08:44

Unity性能优化全攻略：从原理到实践的深度解析

本文将系统性地介绍Unity项目中最常见且有效的性能优化方案，涵盖CPU、GPU、内存和资源管理等多个维度，帮助开发者打造流畅的游戏体验。
small-pudding·2025-06-02 07:05

GPU深度学习性能的三驾马车：Tensor Core、内存带宽与内存层次结构

这篇文章可以帮助我们了解GPU对深度学习性能的多个影响因素，从而帮助我们评估、选用GPU。本文将按照GPU各组件的重要程度顺序来进行介绍。
m0_70960708·2025-06-02 07:34

教大家细分webGL，webGPU，unity3D和UE4

一、四者都能进行3D图形渲染它们之间有一些区别：WebGPU：WebGPU是一种Web图形API，是基于底层的GPU硬件架构设计的，可以更好地利用现代GPU的并行计算能力，提供更高的图形渲染性能。
新中地GIS开发老师·2025-06-02 02:25

【FlashRAG】本地部署与demo运行（二）

这里CPU/GPU版本可
NaturalHarmonia·2025-06-01 23:38

2、PyTorch基础教程：从张量到神经网络训练

张量（Tensor）：PyTorch的核心数据结构，支持多维数组，并可以在CPU或GPU上进行加速计算。自动求导（Autograd）：PyTorch提供了
AI风老师·2025-06-01 23:06

node-llama-cpp开源程序使用 llama.cpp 的 node.js 绑定在计算机上本地运行 AI 模型。在生成级别的模型输出上强制实施 JSON 架构

二、Features特征RunLLMslocallyonyourmachine在您的机器上本地运行LLMsMetal,CUDAandVulkansupportMetal、CUDA和Vulkan支持Pre-builtb
struggle2025·2025-06-01 21:19

window 显示驱动开发-GPU 抢占（三）

实现中的内存映射注意事项按照本指南创建支持Windows8GPU抢占模型的可靠驱动程序，并提供高质量的用户体验：当Dxgkrnl计划程序发送抢占命令时，请求抢占GPU中的中间DMA缓冲区。
程序员王马·2025-06-01 15:38

基于python部署paddleocrv5的onnx模型PPOCRv5模型部署源码+onnx模型+使用说明

：支持简体中文、繁体中文、中文拼音、英文和日文识别无需深度学习训练框架，可直接部署使用支持ARM和x86架构高性能推理，识别速度快识别精度与PaddleOCR保持一致2.环境要求Python>=3.8CUDA
FL1623863129·2025-06-01 15:35

爆肝优化！FlashAttention-2性能飙升实战：从原理解析到PyTorch 2.2深度优化（附代码与Benchmark）

传统注意力机制的性能瓶颈在大模型训练中，标准Transformer注意力面临三大痛点：内存爆炸：序列长度L=4096时，注意力内存占用达O(L²)，A100显存仅能支持批量大小16计算低效：矩阵乘法占比超70%，GPU
游戏人生的NPC·2025-06-01 13:26

第四篇：Python 高级-高性能计算加速秘籍

本篇将深入探讨向量化计算的深度优化以及如何借助CUDA编程与GPU加速来显著提升Python计算效率。
程序员勇哥·2025-06-01 07:11

CUDA 工具链将全面原生支持 Python

根据NVIDIA在2025年GTC大会上的官宣，CUDA工具链将全面原生支持Python编程，这一重大更新旨在降低GPU编程门槛，吸引更广泛的Python开发者进入CUDA生态。
自不量力的A同学·2025-06-01 07:40

YOLOv11小白的进击之路（七）训练输出日志解读以及训练OOM报错解决办法

GPU_mem:显示当前使用的显存大小（如3.66G），方便监控显存占用情况。box_loss/cls_loss/dfl_loss:这仨就是不同类型的损失
水静川流·2025-06-01 06:34

ubuntu18.04下cuda10.0安装mmdetction

这里写目录标题复现过程可以用的新版本安装torch安装mmcv重新下载新包，旧的有编译文件，不要用编译跑demo更改类别调用cuda出现的问题数据集更改cuda版本不匹配mmcv版本不匹配踩坑之前的ｌｏｇ
DJ_SIGS·2025-06-01 00:58

NCHW和NHWC

//www.jianshu.com/p/61de601bc90f在深度学习中，图像数据通道格式有两种：NCHW，又称：“channels_first”，是nvidiacudnn库原生支持的数据模式；在GPU
seiyaaa·2025-05-31 20:53

Python打卡训练营day36——2025.05.25

importtorchtorch.cudaimporttorch#检查CUDA是否可用iftorch.cuda.is_available():print("CUDA可用！")
莱茵菜苗·2025-05-31 12:59

在本地安装和部署 Xinference，并下载对应的模型

引言Xinference是一个开源的推理框架，支持多种深度学习模型的本地推理，适用于GPU和CPU环境。它可以用于自然语言处理、计算机视觉等任务，并且提供了API接口，方便集成到各种应用中。
萧鼎·2025-05-31 09:06

【Pytorch实用教程】【分布式】torch.utils.data.distributed.DistributedSampler用法介绍

在分布式训练时，它可以帮助将数据集分成多个子集，并且确保每个GPU或进程处理的样本是唯一的，不会重复其他进程处理的样本，从而提升训练效率。基本用法DistributedSa
若北辰·2025-05-31 04:59

异构硬件平台模型统一编译与部署体系构建实战：多引擎兼容、跨架构适配与高效分发全流程解析

传统的单引擎部署模式无法满足GPU、NPU、CPU、FPGA等异构设备的
观熵·2025-05-30 23:56

小型语言模型：为何“小”才是“大”？

GPT-4o每输出1K个token就要花费两美分，还得把数据发送到遥远的GPU集群，过程中还会有延迟峰值和隐私问题。
AI仙人掌·2025-05-30 21:42

gpu浮点计算能力floaps_详解GPU技术关键参数和应用场景

计算架构要求多样化，需要不同的CPU架构来满足不断增长的算力需求，同时需要GPU，NPU和FPGA等技术加速特定领域的算法和专用计算。以此，不同CPU架构，不同加速技术应用而生。
Good Inflation·2025-05-30 19:56

GPU Instancing详解

GPUInstancing的定义一种Drawcall的优化方案，使用一个Drawcall就能渲染具有多个相同材质的网格对象。而这些网格的每个copy称为一个实例(Instancing)。
展大爷·2025-05-30 19:54

详解GPU

详解GPUGPU（图形处理器）就像电脑里的“图形小能手”，原本主要用来画画（渲染图形），现在还能帮忙干很多杂活（并行计算）一、先认识GPU的“钥匙”：驱动和开发工具装驱动：给GPU上发条不管是N卡（NVIDIA
霖12·2025-05-30 18:51

gpu_data_manager_impl_private.cc(436)] GPU process isn‘t usable. postman

potman启动报错：gpu_data_manager_impl_private.cc(436)]GPUprocessisn’tusable.postman[21456:0526/102725.853:
Roc-xb·2025-05-30 16:35

Python图形编程-OpenGL开发环境搭建

这为我们后面对GPU图像处理打开基础。1、安装依赖模块安装本教程所需的软件包相
视觉与物联智能·2025-05-30 15:27

架构分享｜三层存储架构加速云端大模型推理

作者简介NileshAgarwal,Inferless联合创始人&CTO关于InferlessInferless：无服务器GPU推理无需管理服务器即可扩展机器学习推理，轻松部署复杂的自定义模型。
·2025-05-30 13:18

GPU加速Ollama

启用GPU加速可以显著提升Ollama的运行效率，尤其是在处理大模型时。以下是通过不同方式实现GPU加速的具体方法：安装CUDA驱动和工具包确保系统已安装NVIDIA驱动和CUDA工具包。
慎思笃行丨·2025-05-30 10:15

OpenCV CUDA模块直方图计算------在 GPU 上计算输入图像的直方图（histogram）函数histEven()

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述该函数用于在GPU上计算输入图像的直方图（histogram）。
村北头的码农·2025-05-30 07:56

查看已安装的cuDNN版本

如果你知道cuDNN的安装位置（通常是CUDA的安装目录），可以使用如下命令查看版本信息：cat/usr/local/cuda/include/cudnn.h|grepCUDNN_MAJOR-A2这个命令会输出类似如下的内容
珊珊而川·2025-05-30 06:21

【深度学习-pytorch篇】1. Pytorch矩阵操作与DataSet创建

Python环境，访问官网下载安装：https://www.anaconda.com/download/success1.2安装PyTorch请根据自己的系统平台（Windows/Linux/macOS）和CUDA
pen-ai·2025-05-30 03:53

Python训练打卡Day33

神经网络的训练知识点回顾：PyTorch和cuda的安装查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）cuda的检查简单神经网络的流程数据预处理（归一化、转换成张量）模型的定义继承nn.Module类定义每一个层定义前向传播流程定义损失函数和优化器定义训练流程可视化
编程有点难·2025-05-29 22:47

在CuPy中使用多节点多GPU环境

在CuPy中使用多节点多GPU环境CuPy本身主要设计用于单节点多GPU计算，但可以通过一些方法扩展到多节点环境。
东北豆子哥·2025-05-29 20:34

CUDA Fortran 使用介绍与资源

CUDAFortran使用介绍与资源CUDAFortran简介CUDAFortran是NVIDIA与PGI(现为NVIDIA所有)合作开发的Fortran语言扩展，允许Fortran程序员直接使用NVIDIAGPU
东北豆子哥·2025-05-29 20:33

Python中使用CUDA/GPU的方式比较

Python中使用CUDA/GPU的方式比较在Python中利用GPU加速计算有多种方式，以下是主要的几种方法及其比较：1.CUDA原生开发方式：使用NVIDIA提供的CUDAC/C++API开发内核通过
东北豆子哥·2025-05-29 19:30

sesame-csm：基于文本和音频的实时语音生成

sesame-csm：基于文本和音频的实时语音生成sesame-csmAConversationalSpeechGenerationModelwithGradioUIandsupportforCUDA,
纪亚钧·2025-05-29 17:15

Python----神经网络（基于ResNet的汽车分类）

np.random.seed(seed)random.seed(seed)torch.manual_seed(seed)os.environ['PYTHONHASHSEED']=str(seed)iftorch.cuda.is_available
蹦蹦跳跳真可爱589·2025-05-29 17:43

flash attention的CUDA编程流水并行加速-V6

之前关于flashattention的介绍可以继续参考链接添加链接描述矩阵乘法的优化参考添加链接描述，我们发现矩阵乘法的最优配置为：BLOCK_DIM_x=BLOCK_DIM_y=16，同时每个线程处理一个8×8的子矩阵。线程网格设置如下所示：constintRq=8;constintRv
谨慎付费（看不懂试读博客不要订阅）·2025-05-29 16:09

块压缩与图片压缩优缺点对比

块压缩与图片压缩优缺点对比块压缩（BlockCompression）✅优点硬件加速支持直接被GPU读取，无需CPU解压显著降低内存带宽消耗（适合移动设备）随机访问特性4×4/8×8像素块独立压缩支持直接定位读取特定纹理区域固定压缩比
wcjwdq·2025-05-29 15:59

探秘GPU关键组件HBM：AI 时代的内存新宠

HBM，全称HighBandwidthMemory，直译为高带宽内存，是一种新型的CPU/GPU内存芯片。它将多个DDR芯片堆叠后与GPU封装，形成大容量、高位宽的DDR组合阵列。
芥子沫·2025-05-29 12:41

深入了解AI人工智能深度学习的硬件加速方案

深入了解AI人工智能深度学习的硬件加速方案关键词：AI人工智能、深度学习、硬件加速方案、GPU、TPU、FPGA摘要：本文旨在深入探讨AI人工智能深度学习的硬件加速方案。
AI大模型应用之禅·2025-05-29 09:25

服务器配置采集

一、GPU信息收集查看GPU型号和驱动信息nvidia-smi-q>gpu_info.txt（输出会包含GPU型号、显存、驱动版本、温度等信息）查看CUDA版本nvcc--version2>&1|teecuda_version.txt
bloglin99999·2025-05-29 06:24

OpenCV CUDA模块图像处理------颜色空间处理之拜耳模式去马赛克函数demosaicing()

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述该函数用于在GPU上执行拜耳图像（BayerPattern）的去马赛克操作
村北头的码农·2025-05-29 06:53

YOLOv7在自定义数据集上的Jupyter Notebook训练指南

若没有GPU，DigitalOceanGP
t0_54program·2025-05-29 02:51

Android 监控性能指标的工具：

5.GPUProfiler：专门监测GPU相关性能。6.Hierarch
Frank_HarmonyOS·2025-05-28 23:36

PHP生成pdf方法

browsershot”:“3.57”】使用这个扩展生成PDF需要环境安装以下依赖1.1：NPM【版本：9.2.0】1.2：NODE【版本：v18.19.1】1.3：puppeteer【npminstall-gpuppeteer
huazeci·2025-05-28 21:51

OpenCV CUDA模块直方图计算------生成一组均匀分布的灰度级函数evenLevels()

函数原型voidcv::cuda::evenLevels(OutputArraylevels,intn
村北头的码农·2025-05-28 17:48

OpenCV CUDA模块图像处理------颜色空间处理之颜色空间转换函数cvtColor()

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述该函数用于在GPU上进行颜色空间转换，支持多种常见的颜色空间转换操作
村北头的码农·2025-05-28 16:17

day33python打卡

知识点回顾：PyTorch和cuda的安装查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）cuda的检查简单神经网络的流程数据预处理（归一化、转换成张量）模型的定义继承nn.Module类定义每一个层定义前向传播流程定义损失函数和优化器定义训练流程可视化
qq_58459892·2025-05-28 15:06
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