cuda(GPU

前端项目：获取本地计算机（局域网、公网）真实IP。

response.json()).then(data=>console.log('PublicIP:',data.ip)).catch(error=>console.error('ErrorfetchingpublicIP
Smile_Gently·2025-02-21 13:14

autok3s搭建k3s ha集群并支持gpu调度

本文描述了如何利用autok3s搭建k3s集群，同时支持对gpu的调用和切分。
StevenforAI·2025-02-21 12:34

探索流体模拟新境界：Unity中的基于位置的动力学（PBD）在GPU上的壮丽实践

探索流体模拟新境界：Unity中的基于位置的动力学（PBD）在GPU上的壮丽实践PBD-Fluid-in-UnityAPBDfluidinunityrunningontheGPU项目地址:https:/
仲玫千Samson·2025-02-21 11:02

Ubuntu 20.04 安装英伟达显卡驱动 cuda cudnn

1.禁用nouveaulsmod|grepnouveausudogedit/etc/modprobe.d/blacklist.conf添加语句：blacklistnouveauoptionsnouveaumodeset=0sudoupdate-initramfs-usudorebootlsmod|grepnouveau没有任何信息显示，说明nouveau已被禁用，接下来可以安装nvidia的显卡驱
weixin_38679037·2025-02-21 01:19

深度学习工厂的蓝图：拆解CUDA驱动、PyTorch与OpenCV的依赖关系

想象一下，你正在建造一座深度学习工厂，这座工厂专门用于高效处理深度学习任务（如训练神经网络）和计算机视觉任务（如图像处理）。为了让工厂顺利运转，你需要搭建基础设施、安装设备、设置生产线，并配备控制台来管理整个生产过程。以下是这座工厂的详细构建过程：1.工厂的基础设施：Ubuntu比喻：Ubuntu是工厂所在的土地和建筑，提供了基础设施和运行环境。作用：提供操作系统环境，支持安装和运行各种工具和框架
时光旅人01号·2025-02-20 17:46

【CUDA】Pytorch_Extensions

【CUDA】Pytorch_Extensions为什么要开发CUDA扩展？
joker D888·2025-02-20 15:28

本地搭建小型 DeepSeek 并进行微调

1.环境准备Python3.7或更高版本PyTorch1.8或更高版本CUDA(可选，用于GPU加速)Git2.克隆DeepSeek仓库bash复制gitclonehttps://github.com/
非著名架构师·2025-02-20 15:55

马斯克的Grok-3：技术突破与行业冲击的深度解析

一、技术架构与核心突破超大规模算力集群Grok-3基于xAI自研的Colossus超级计算机训练完成，搭载20万块英伟达H100GPU，累计消耗2亿GPU小时，算力投入是前代Grok-2的10倍48。
♢.＊·2025-02-20 14:15

auto-gptq安装以及不适配软硬件环境可能出现的问题及解决方式

2、auto-gptq安装3、auto-gptq不正确安装可能会出现的问题（1）爆出：`CUDAextensionnotinstalled.`（2）没有报错但是推理速度超级慢1、auto-gptq是什么
IT修炼家·2025-02-20 12:00

AI服务器散热黑科技：让芯片“冷静”提速

以GPT-4的训练为例，它需要大量的GPU
小深ai硬件分享·2025-02-20 09:29

FastGPT接入向量模型 M3E 和 重排模型 bge-reranker-large

一、FastGPT接入向量模型M3E1.拉取m3e镜像#GPU模式启动，并把m3e加载到fastgpt同一个网络dockerpullregistry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt_docker
福葫芦·2025-02-20 08:58

卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别

深度学习中较为常见的神经网络模型AlexNet，AlexNet是一个采用GPU训练的深层CNN，本质是种LeNet变体。由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。
知识鱼丸·2025-02-20 08:24

KTransformers如何通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度？

KTransformers通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度，具体体现在以下几个方面：内核级优化：KTransformers采用了高效的内核级优化技术，包括对
魔王阿卡纳兹·2025-02-20 04:53

Vulkan

片上系统生产商（SoCs）比如GPU独立硬件供应商（IHVs）可以为Android编写Vulkan驱动；OEMs简单地需要为特定的硬件集成
hanpfei·2025-02-20 03:14

深入浅出：CUDA是什么，如何利用它进行高效并行计算

为了满足这些需求，NVIDIA推出了CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture），这是一种并行计算平台和编程模型。
码上飞扬·2025-02-20 03:38

百度百舸 DeepSeek 一体机发布，支持昆仑芯 P800 单机 8 卡满血版开箱即用

选择合适的GPU配置、安装相应的环境、成功部署上线业务、加速推理任务加速、支撑多用户并发……完成业务测试，成功融入生产业务中。
百度智能云技术站·2025-02-20 01:55

GPU通信革命：跨平面网络效率提升300%的秘密武器

CPU中转，多平面网络RDMA通信时延降低50%」——Deepseek专利CN118612157A一、技术解析：突破AI算力瓶颈的底层创新1.技术背景：终结多平面网络CPU中转困境传统多平面网络中，跨平面GPU
CodePatentMaster·2025-02-19 22:27

【TVM教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

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。
·2025-02-19 20:45

flash_atten库安装失败

1.查询对应版本（cuda，python等），直接下载对应whl文件。地址：https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases?
心平气和不要慌·2025-02-19 18:02

flash-attention安装教程

安装方法如下：首先搞清楚你的python什么版本，torch什么版本，cuda什么版本，操作系统是什么。
深度求索者·2025-02-19 18:00

QT+FFmpeg如何使用GPU加速解码？

全文目录：问题描述解决方案1.确保FFmpeg和CUDA的支持2.正确选择硬件解码器设置硬件解码器3.初始化CUDA硬件设备4.硬件解码流程解码帧并处理硬件帧5.检查FF
bug菌¹·2025-02-19 17:22

x86平台基于Qt+opengl优化ffmpeg软解码1080P视频渲染效率

优化的思路一共有以下几个方面，1.软解码变成硬解码2.将YUV转QImage的操作转移到GPU3.QWidget渲染QImage变成opengGL渲染AVFrame这三点优化来说2与3是优化的效率是非常显著的
zanglengyu·2025-02-19 16:14

Houdini：Houdini光照与渲染基础_2024-07-16_02-34-24.Tex

Mantra的设计理念是灵活性和可扩展性，它支持多种渲染模式，包括CPU渲染和GPU渲染，以及分布式渲染。Mantra的渲染质量高，特别适合于处理大规模的场景和复杂的视觉效果。Mantra渲染器的特点
chenjj4003·2025-02-19 14:21

国内支持 Maya 渲染的云渲染平台汇总

以下为大家介绍一些国内支持Maya渲染的云渲染平台：渲染101价格优势：该平台在价格方面表现出色，CPU渲染最低仅0.6元/小时，GPU3090起步价为4元/小时。
渲染101专业云渲染·2025-02-19 13:49

快速在Ubuntu18.04系统中离线部署深度学习环境

一、服务器部署流程1、安装显卡驱动cuda、cudnn#安装gcc和makecd~/dockerDeploy/pool&&sudo./ins
高次超静定的人·2025-02-19 13:46

anaconda，Python，cuda,pytorch 下载安装

以下是Anaconda、Python、CUDA和PyTorch的下载安装步骤：一、Anaconda下载访问Anaconda官方网站：DownloadAnacondaDistribution|Anaconda
三希·2025-02-19 11:29

图形渲染（一）——Skia、OpenGL、Mesa 和 Vulkan简介

Skia本身不直接管理GPU或进行底层的渲染工作，而是通过底层图形API（如OpenGL或Vulkan）来实现硬件加速的渲染。-Skia的角色：提供高层的2D渲染API，抽象掉底层的硬件细节。
阳光开朗_大男孩儿·2025-02-19 09:44

初识Vulkan渲染管线

上面中文管线结构图中有两个应用程序入口，左侧为简单示例入口，右侧为使用GPU进行高性能通用计算时的计算管线。1.绘制：命令进入Vulkan图形
超级无敌小小顺利·2025-02-19 09:12

Unity中，每一帧的渲染CPU和GPU都做了些什么

在Unity中，每一帧的渲染过程涉及到CPU和GPU的协同工作。CPU和GPU各自承担不同的任务，以实现高效的图形渲染。
你一身傲骨怎能输·2025-02-19 09:42

CUDA学习——Chapter 3（1）流式多处理器（SM）介绍

第三章上一章我们讨论了不同内存布局对核函数性能的影响，这一章我们就从硬件的角度，去探究为什么布局会导致核函数运行的不同。SM简介上一节我们说到deviceProp的时候，不知道会不会有读者有疑惑，为什么突然会提到multiprocessor（多处理器）这个概念，这个概念又是什么？其实这个multiprocessor，就是我们这一篇推文要介绍的SM。先来给大家看看SM的结构：这是Fermi架构下的S
KarK_Li·2025-02-19 08:03

虚幻UE4/UE5程序性能分析及优化

渲染线程，处理场景中模型/灯光的渲染操作，从游戏线程获取渲染信息，将其转化为与平台无关的绘图指令（跨平台）3/RHITThread-解析DrawThread绘图指令，具体是：RHIT调用各平台的API，向GPU
余额多多多·2025-02-19 08:03

cuda编程入门——并行归约(五)

CUDA编程入门—并行归约（数组求和为例）在并行计算中，归约（Reduction）是一种将多个数据通过特定操作（如求和、求最大值等）合并为单一结果的并行算法。
我不会打代码啊啊·2025-02-19 07:02

利用cuda加速图像处理—实现sobel边缘检测

利用cuda加速图像处理—实现sobel边缘检测#include#include#includeusingnamespacecv;/***@brief对图像进行Sobel滤波*@paraminput输入图像
我不会打代码啊啊·2025-02-19 07:02

cuda编程入门——并行性与异构性概念

CUDA编程入门一基于cuda的异构并行计算并行性一、并行性的概念与分类概念并行性旨在通过同时处理多个任务或数据元素来提高计算速度和效率。
我不会打代码啊啊·2025-02-19 07:32

Unity UI优化总结

常见的四大UI优化问题：1、片段着色器利用率过高（或者说GPUfill-rate填充率过高），即每个片段处理的
Don里个冬·2025-02-19 05:17

conda更换环境版本（比如torch版本）

找到想要的torch版本pytorch官网torch过往的版本创建新环境condacreate--namemyenvpython=3.8condaactivatemyenvconda虚拟环境中安装CUDA
挨打且不服66·2025-02-19 03:57

FunASR服务器部署（CPU+GPU）

自行下载funasr-cpu/gpu和asrmodel-deploy-cpu/gpu压缩包，官方都有cpu版运行：cd/home/user/data/AIModels/FunASR_docker/deploy_resourcessudodockerload-ifunasr-runtime-sdk-cpu
之群害马·2025-02-19 03:25

联想E470 双GPU笔记本部署私有AI模型方案

一、硬件适配优化方案显存限制突破使用4-bit量化技术压缩模型，例如加载ChatGLM3-6B的INT4版本，显存需求可降至6GB310启用CPU-GPU混合推理（通过
月光技术杂谈·2025-02-19 02:18

采用分布式部署deepseek

1.环境准备硬件需求：确保您的集群环境中有足够的GPU资源，并且所有机器之间可以通过高速网络互联。软件依赖：安装必要的库和工具，如PyTorch、Transformers等。
慧香一格·2025-02-19 02:14

360智算中心：万卡GPU集群落地实践

360内部对于智算中心的核心诉求是性能和稳定性，本文将深入探讨360智算中心在万卡GPU集群中的落地实践过程，包括算力基础设施搭建、集群优
ZVAyIVqt0UFji·2025-02-18 23:47

大规模GPU集群的进阶之路

今天来聊聊GPU。GPU，全称GraphicProcessingUnit，即图形处理器。
卢旗·2025-02-18 23:47

智能算力中心万卡GPU集群架构深度解析

 智能算力中心万卡GPU集群架构深度分析   自ChatGPT发布，科技界大模型竞赛如火如荼。
科技互联人生·2025-02-18 23:13

2. 从HuggingFace下载千问模型、数据、微调并运行

525、弹幕量0、点赞数4、投硬币枚数2、收藏人数11、转发人数2,视频作者jiangliuer3264,作者简介，相关视频：3.从HuggingFace下载千问模型、数据、微调并运行（下），6.租赁GPU
ApiChain·2025-02-18 20:45

Docker安装分布式vLLM

分布式安装方法https://docs.vllm.ai/en/latest/serving/distributed_serving.html2安装方法⚠️注意：前期一定要把docker环境、运行时和GPU
MasonYyp·2025-02-18 13:49

Pytorch实现mnist手写数字识别

同学啊]**我的环境：语言环境：Python3.8编译器：JupyterLab深度学习环境：torch==1.12.1+cu113torchvision==0.13.1+cu113一、前期准备1.设置GPU
Zn要学习·2025-02-18 04:49

模型GPU-＞NPU(Ascend)迁移训练简述

迁移训练流程图解二、详细流程步骤1.模型训练与日志记录2.跨平台精度对齐对比3.问题定位与修复4.迭代验证三、关键技术点四、常见问题与解决方案一、迁移训练流程图解通过华为云的modelart进行运行环境选型北京四使用GPU
終不似少年遊*·2025-02-18 01:12

判断是否安装了cuda和cuDNN

#判断是否安装了cudaimporttorchprint(torch.cuda.is_available())#返回True则说明已经安装了cuda#判断是否安装了cuDNNfromtorch.backendsimportcudnnprint
幽殇默·2025-02-17 23:25

[C#]C#使用yolov8的目标检测tensorrt模型+bytetrack实现目标追踪

【测试通过环境】win10x64vs2019cuda11.7+cudnn8.8.0TensorRT-8.6.1.6opencvsharp==4.9.0.NETFramework4.7.2NVIDIAGeForceRTX2070Super
FL1623863129·2025-02-17 23:55

什么是重绘？什么是回流？如何减少回流？

适用css动画代替JavaScript动画css动画利用GPU加速，在性能方面通常比JavaScript动画更高效。使用css的transform和opaci
Ashy-·2025-02-17 20:52

人工智能的发展领域之GPU加速计算的应用概述、架构介绍与教学过程

文章目录一、架构介绍GPU算力平台概述优势与特点二、注册与登录账号注册流程GPU服务器类型配置选择指南内存和存储容量网络带宽CPU配置三、创建实例实例创建步骤镜像选择与设置四、连接实例SSH连接方法远程桌面配置一
m0_74824592·2025-02-17 15:00
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