cuda(GPU 第16页

如何判断IP是否被平台标记

示例命令：bashping8.8.8.8#检测延迟与丢包率traceroute8.8.8.8#定位网络瓶颈黑名单查询工具推荐：MXToolbox：检查IP是否被反垃圾邮件组织（如Spamhaus、Barracuda

IP管家·2025-05-14 20:34

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

使用阿里开源大模型通义千问Qwen进行推理

）已经安装ubutun22.04如何学习大模型技术赋能业务和垂直领域(1):安装双操作系统_大模型操作系统用windows还是linux-CSDN博客（2）Ubuntu安装英伟达Nvidia显卡驱动-CUDA-cuDNNUbuntu

云博士的AI课堂·2025-05-13 11:03

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

复现MAET的环境问题（自用）

我的配置是3090，CUDAVersion:12.4配置环境时总有冲突，解决好的环境如下如果你的配置也是CUDA12.4，可以把下面的配置信息保存成environment.yml文件然后执行下面的代码创建环境即可

小汪学不会·2025-05-12 19:52

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()

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::cuda::copyMakeBorder是OpenCV的CUDA

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

在 Kubernetes 中使用 Docker 实现 GPU 支持的完整方案

目录在Kubernetes中使用Docker实现GPU支持的完整方案一、背景说明二、目标三、环境准备四、安装NVIDIAContainerToolkit（nvidia-docker2）五、配置Docker

gs80140·2025-05-12 08:33

使用AMD GPU和ONNX Runtime高效生成图像与Stable Diffusion模型

EfficientimagegenerationwithStableDiffusionmodelsandONNXRuntimeusingAMDGPUs2024年2月23日撰写，作者[道格拉斯·贾（DouglasJia

109702008·2025-05-12 07:56

如何用AMD显卡部署模型/进行推理

本文将从两方面进行介绍如何在A卡上是用pytorch如何使用C++调用模型前置知识众所周知，使用N卡进行训练或推理的话，首先要有驱动，然后要有cuda。那么A卡同理，驱动是什么应该不用多

别来这个网址·2025-05-12 07:22

《GPU高性能编程CUDA实战》中文版电子书

《GPU高性能编程CUDA实战》中文版电子书【下载地址】GPU高性能编程CUDA实战中文版电子书探索GPU高性能编程的奥秘，掌握CUDA实战技巧！

翁佳忱·2025-05-12 04:36

GpuGeek全面接入智谱GLM Z1系列推理模型！！

包括：基座模型GLM-4-32B-0414推理模型GLM-Z1-32B-0414沉思模型GLM-Z1-Rumination-32B-0414GpuGeek抢先全面接入智谱GLM-Z1系列推理模型，希望让各位

GpuGeek·2025-05-11 20:44

一文走进GpuGeek | 实例

GPUGEEK支持用户自定义CPU、内存和操作系统等配置，支持在线配置升级。

GpuGeek·2025-05-11 20:14

llamafactory-cli cuda 显存动不动不够的一个解决办法

deepspeed--num_gpus2\/mcm/LLaMA-Factory/src/train.py--deepspeed\/mcm/LLaMA-Factory/examples/deepspeed

取啥都被占用·2025-05-11 18:35

音乐节奏游戏：从声波分析到动态映射的沉浸式设计

位置映射第三章判定系统设计3.1动态窗口算法3.2打击效果模拟第四章视觉呈现系统4.1波形同步粒子4.2光效频率响应第五章创新功能模块5.1用户生成内容5.2混合现实模式第六章性能优化6.1音频线程调度6.2GPU

闲人编程·2025-05-11 16:18

基于EFISH-SCB-RK3576/SAIL-RK3576的智能交互广告机技术方案‌（国产化替代J1900的核心技术解析）

NTSC色域对比J1900仅支持单屏1080P@30Hz，分辨率提升4倍，强光环境下可视性显著增强‌触控性能‌：原生支持10点电容触控（响应延迟98%）、手势交互（支持9种动作追踪）对比J1900需外挂GPU

电鱼智能·2025-05-11 15:13

基于EFISH-SCB-RK3576工控机/SAIL-RK3576核心板的KTV点歌主机技术方案‌（国产化替代J1900的全场景技术解析）

‌一、硬件架构设计‌‌多媒体处理模块‌‌超高清解码‌：RK3576NPU+GPU协同解码，支持[email protected]硬解（功耗98%），响应延迟800ms）‌人脸识别‌：双MIPI-CSI接口支持4K

电鱼智能·2025-05-11 15:42

SAPIEN ManiSkill3 入门教程（二）

系列文章目录目录系列文章目录前言一、安装1.1系统支持1.2故障排除1.2.1VulkanUbuntuMacOS1.3卸载二、快速入门2.1接口2.2GPU并行化/矢量化任务2.2.1一个场景中的并行渲染

kuan_li_lyg·2025-05-11 12:25

AICon 2024年全球人工智能与大模型开发与应用大会（脱敏）PPT合集

面向开放域的大模型智能体.pdf企业一站式AI智能体构建平台演进实践.pdfPPIO模型平台出海实战，跨地域业务扩展中的技术优化之道.pdfLLM在BI场景的应用思路探索.pdf混合场景下大规模GPU集群构建与实践

安全方案·2025-05-11 11:15

算力100问☞第19问：GPU与CPU的区别是什么？

GPU（图形处理单元）和CPU（中央处理单元）是计算机中两种不同类型的处理器，它们在设计和用途上有一些关键的区别：1、主要区别（1）设计目的不同：CPU：设计用于处理一系列广泛的任务，包括复杂的计算、逻辑运算和控制程序流程

AI算力那些事儿·2025-05-11 10:39

window 显示驱动开发-微型端口程序的初始化(二)

初始化内存段的使用内存段在WindowsVista和更高版本的显示驱动程序模型的上下文中，(WDDM)，描述图形处理单元(GPU)视频内存管理器的地址空间。内存段通用化和虚拟化视频内存资源。

程序员王马·2025-05-11 04:32

window 显示驱动开发-线性内存空间段

GPU直接访问它;也就是说，无需通过页面映射进行重定向。它在一维地址空间中以线性方式进行管理。驱动程序将DXGK_SEGMENTDESCRIPTOR结构的Flags成员设置为0以指定线性内存空间段。