cuda(GPU 第55页

从零开始 TensorRT（2）Python 篇：原生 API 构建网络

前言学习资料：TensorRT源码示例官方文档：WorkingWithTensorRTUsingThePythonAPI官方文档：TensorRTPythonAPI官方文档：CUDAPythonB站视频

秋山丶雪绪·2024-02-05 14:28

Windows配置深度学习环境(从查询合适的torch版本开始)——torch+CUDA+cuDNN

win10+mx350+Python3.7.4+CUDA11.4.0+cudnn11.4torch1.11.0+cu113torchaudio0.11.0torchvision0.12.0+cu113一

学习BigData·2024-02-05 13:31

Mac端配置不同的Git账户（例如github和gitlab）

一、配置秘钥和公钥1、执行cd~/.ssh2、执行下面这条命令：ssh-keygen-trsa-C"[email protected]"2、然后会出现Generatingpublic/privatersakeypair.Enterfileinwhichtosavethekey

FishMAN__·2024-02-05 13:30

开心一刻～音响效果引起的错觉

AttheradiostationwhereIworked,themanagercalledmeintohisofficetopreviewanewsound-effectspackagewewereconsideringpurchasing.Heclosedthedoorsowewouldn'tbotherpeopleintheouteroffice

长期主义者庆福·2024-02-05 10:43

tensorflow调用gpu时报错：找不到cupti64_112.dll

环境：tensorflow2.5，cuda11.4看了C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v11.1\bin路径下，有cublas64_11.dll

桶的奇妙冒险·2024-02-05 09:01

【高速组网】ROCE和IB组网

在GPU集群,特别是在AI大规模场景下,对网络有大带宽和低延迟的需求,一般常用的以太网络无法满足,为了实现高速且可靠的数据传输,往往会采用IB或者ROCE组网架构来满足需求.ROCE和IB组网都可以在高性能计算和数据中心的应用中提供高带宽

沐风—云端行者·2024-02-05 08:15

opencv中使用cuda加速图像处理

opencv大多数只使用到了cpu的版本，实际上对于复杂的图像处理过程用cuda（特别是高分辨率的图像）可能会有加速效果。

我是一个对称矩阵·2024-02-05 08:56

自然语言开发AI应用,利用云雀大模型打造自己的专属AI机器人

这包括高性能的图形处理单元（GPU）或者专用的张量处理单元（TPU），以及大内存和高速存储器。说白了，本地没N卡，

快乐非自愿·2024-02-05 06:26

两分钟克隆你的声音，支持替换电影和视频里面的声音，免费使用支持docker一键部署，集成工具包括声音伴奏分离、自动训练集分割、中文自动语音识别(ASR)和文本标注

查看我们的介绍视频demovideo中国地区用户可使用AutoDL云端镜像进行体验：https://www.codewithgpu.com/i/RVC-Boss/GPT-SoVITS/GPT-SoVITS-Official

代码讲故事·2024-02-05 06:13

python 中和机器学习相关的库：numpy scipy pandas scikit-learn tensorflow-gpu matplotlib

numpy：python科学计算的基础包，随机数生成、快速高效的多维数组对象ndarray，用于对数组执行元素级计算，直接对数组执行数学运算的函数；用于读写硬盘上基于数组的数据集工具等。scipy:微积分、矩阵分解、函数优化器（最小化器）、根查找算法、信号处理工具、稀疏矩阵和稀疏线性系统求解器。pandas：非常重要的库，提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数；用得最多的pandas对象

Hi-Lu·2024-02-05 04:41

win10 miniconda pytorch1.5安装

首先自己先装好自己的cuda驱动，我自己装的是9.2的版本，装的方法可自行百度miniconda安装miniconda是conda的轻量级版本，相比anaconda占用空间小。

咸鱼丶的自我修养·2024-02-05 04:40

AI算力专题：AI服务器催化HBM需求爆发，核心工艺变化带来供给端增量

（报告出品方：太平洋证券）报告共计：26页HBM即高带宽存储器，应用场景集中在服务器GPU显存•HBM（HighBandwidthMemory）即高带宽存储器，用于GPU与CPU之间的高速数据传输，主要应用场景集中在数据中心高性能服务器的

人工智能学派·2024-02-05 04:08

目标检测SSD：训练自己的数据集

最近一直在搞objectdetection玩，之前用的是faster-rcnn，准确率方面73.2%，效果还不错，但是识别速度有点欠缺，我用的GPU是GTX980ti,识别速度大概是15fps.最近发现

BigCowPeking·2024-02-05 03:04

SD text prompt 文生图系列

importtorchfromdiffusersimportStableDiffusionPipelinemodel_id="CompVis/stable-diffusion-v1-4"device="cuda"pipe

平丘月初·2024-02-05 03:11

【Unity】compute shader的介绍和使用

ComputeShaders是在GPU运行却又在普通渲染管线之外的程

Unity尧明·2024-02-05 02:23

CUDA/TensorRT部署知识点

qq_41920323·2024-02-05 01:57

OpenCV简介、导入及图像处理基础方法讲解（图文解释附源码）

作为较大众的开源库，拥有了丰富的常用图像处理函数库，采用C/C++语言编写，可以运行在Linux/Windows/Mac等操作系统上，能够快速的实现一些图像处理和识别的任务OpenCV还提供了Java、Python、cuda

showswoller·2024-02-05 00:05

android 应用最大内存卡,Android性能优化---内存优化

读书笔记：Android应用性能优化最佳实践一、影响卡顿的基本原因1.绘制任务太重2.主线程任务耗时太长二、页面绘制的流程CPU准备数据---GPU从缓存列表获取数据----Display显示数据三、性能优化检测工具

CYDYSY·2024-02-04 23:44

ggpubr|让数据可视化更加优雅

ggpubr_cover.jpgggpubr的基础用法指南ggpubr_githubggpubr是由AlboukadelKassambara创建的，基于ggplot2的可视化包。

木舟笔记·2024-02-04 22:23

超级详细的YOLOV8教程

上自定义数据2.制作数据集3.部署YOLOV8的代码3.1远程部署3.1.1项目下载3.1.2修改代码3.1.2.1训练模型3.1.2.1验证模型3.2本地部署3.2.1YOLOV8项目部署3.2.2cuda

李小狗儿·2024-02-04 21:46

Linux下vscode以管理员身份打开

sudocode--no-sandbox--disable-gpu-sandbox--user-data-dir=/root/.vscode/

C有点难。·2024-02-04 21:16

每日一词 24 | factor in

Experiencedwritersalwaysfactorintheirwritingpurposeandtheaudience.或者Experiencedwritersalwaysfactorinwhattheywanttoachieveandwhotheintendedaudienceis

Fred_Ji·2024-02-04 20:27

实战：CUDA-BEVFusion部署分析-学习spconv的优化方案(Explicit GEMM conv)

目录前言0.简述1.什么是ExplicitGEMMConv2.im2col3.spconv是如何使用ExplicitGEMMConv的4.使用ExplicitGEMMConv处理spconv的优缺点5.拓展-conv加速5.1Introduction5.2im2col5.3Forwardgraph5.4Backwardgraph5.5Pythonexampleforforwardpropagati

爱听歌的周童鞋·2024-02-04 19:54

复杂onnx解决方案（以sparseconv为例）

目录前言1.稀疏卷积2.SparseConvolutionModel2.1输入数据模型2.2卷积核2.3输出的定义2.4计算流程2.4.1构建hashtable2.4.2构建Rulebook2.4.3在GPU

爱听歌的周童鞋·2024-02-04 19:23

周同学文章汇总

Linux3.环境配置4.AlgoC++5.Makefile6.模型部署7.tensorRT从零起步高性能部署8.保姆级从零手写自动驾驶CV9.剪枝与重参10.量化11.国内首个BVE感知全栈系列学习教程12.CUDA

爱听歌的周童鞋·2024-02-04 19:23

实战：CUDA-BEVFusion部署分析-学习spconv的优化方案(Implicit GEMM conv)

.ExplicitGEMMConv3.ImplicitGEMMConv4.ImplicitGEMMConv优化5.spconv和ImplicitGEMMConv总结下载链接参考前言自动驾驶之心推出的《CUDA

爱听歌的周童鞋·2024-02-04 19:51

Unity3D DrawCall和openGL、光栅化等有何内在联系详解

DrawCall是指CPU通知GPU

Thomas_YXQ·2024-02-04 18:06

PyCharm / DataSpell 导入WSL2 解析器，实现GPU加速

设置WSL2和实现GPU加速为PyCharm/DataSpell设置WSL解析器设置InterpreterWindows的解析器不好么？Windows上的解析器的确很方便，也省去了我们很多的麻烦。

Mike_Leigh·2024-02-04 18:39

【CUDA】解决使用 sanitizer debug 带 cuda 的 opencv 时 (-217:Gpu API call) out of memory 错误

1.发现问题在使用sanitizer调试引用了带cuda编译的opencv程序内存错误的时候，遇到了必现的(-217:GpuAPIcall)outofmemory错误，导致程序直接无法启动，具体错误如下

我才是一卓·2024-02-04 16:09

pytorch在加载模型时CUDA error: out of memory

在加载模型的时候出现了RuntimeError:CUDAerror:outofmemory，如图1所示，之后查到https://blog.csdn.net/weixin_43509263/article

csh_b293·2024-02-04 16:57

【具身智能】目标导航实验复现详细教程

文章目录【具身智能】目标导航实验复现详细教程1.源码测试2.训练3.验证（附）问题Pytorch与CUDA版本问题项目文件引用问题循环引用问题libstdc++库文件旧显存爆炸问题【具身智能】目标导航实验复现详细教程参考论文

Moresweet猫甜·2024-02-04 16:42

linux Pytorch（GPU版本）后出现torch.cuda.is_available()返回False，解决方案来啦

解决方案：一级目录二级目录第一次的下载过程如何判断是否是CPU的版本解决方案一级目录二级目录第一次的下载过程我当时下载GPU版本的pytorch的时候，就是直接从官网首页给的命令下载的，如下图：但是好像他们给出的命令默认安装的是

芝麻芝麻快长头发·2024-02-04 15:04

Do conda install cudatoolkit: library nvvm not found问题解决

在环境变量中添加NUMBAPRO_NVVM=C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v11.6\nvvm\bin\nvvm64_40_0.dllNUMBAPRO_LIBDEVICE

qq_35971623·2024-02-04 14:57

CUDA--cublas--矩阵的逆(0)

用CUDA求解矩阵的逆，有多种方法，也可以自己编写内核函数去实现，我查阅CSDN上用cublas求解矩阵逆的方法，但是作者写的比较繁琐，其他观看学习的人会觉得比难懂。所以我决定自己写一个。

钟居祥瑞·2024-02-04 13:22

【大厂AI课学习笔记】1.4 算法的进步（5）关于GPU

——关于GPUGPU，即图形处理器，最初是为了加速计算机图形处理而设计的。然而，随着时间的推移，研究人员发现GPU的并行处理能力非常适合执行深度学习中的大规模矩阵运算。

giszz·2024-02-04 11:51

使⽤COCO数据集训练YOLOX

注意：训练的时候，如果GPU不够，可以修改batchsize大小。

a flying bird·2024-02-04 11:01

开源模型应用落地-业务优化篇（四）

如果你们在实施AI项目方面有经验，那一定会对GPU服务器的高昂价格感到惋惜。一台基础的v10024G的GPU云服务器就需要将近3,000元人民币/月。导致很多公司都希望尝试AI，但面对昂贵的服务器成本

charles_vaez·2024-02-04 10:48

由vscode自动升级导致的“终端可以ssh服务器，但是vscode无法连接服务器”

连接情况我的ssh配置如下：Hostgpu3HostNameaaaUserzwx现在直接在终端中进行ssh，可以顺利连接。然后在vscode中进行连接，一直失败。

Mr.zwX·2024-02-04 09:22

Ubuntu22.04切换系统cuda版本

由于最近项目要求的cuda版本有差异，而在Ubuntu中可以通过切换cuda来满足需求，现记录如下。

MrLi0104·2024-02-04 09:51

centos7 arm服务器配置深度学习环境之cuda安装

CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型。它充分利用NVIDIA显卡的并行处理能力，使开发人员能够通过编写并行计算任务来加速各种计算工作。CUDA提供

番茄小能手·2024-02-04 09:51

GPU与GPGPU

文章目录一、什么是GPU1.GPU的由来2.GPU和CPU的区别3.GPU用于处理什么任务二、什么是GPGPU1.GPGPU的定义2.GPGPU与GPU的区别一、什么是GPU1.GPU的由来为了提高了显示能力和显示速度

_Edward Lee·2024-02-04 09:17

移动端GPGPU 架构

最近在面试的时候发现移动端现在是越来越热，然后就有被问到GPU的框架什么的PC端的这个可以参考这个：GPU硬件架构及其运行机制移动端的与PC端有很大的区别！

微小的鱼·2024-02-04 09:45

GPGPU面临的工程困境闲聊

作者：蒋志强本人同意他人对我的文章引用，但请在引用时注明出处，谢谢．作者：蒋志强0.前言2007年作为GPGPU的工程界元年至今，已经发展了接近小二十年了。

Z_Jiang·2024-02-04 09:13

anaconda+pytorch+pycharm安装总结

spe1437·2024-02-04 09:06

超详细Anconda pytorch cuda cuDNN安装及介绍（李沐老师视频环境）

零、准备知识阶段⇲显卡驱动、CUDA、cuDNN之间联系以及安装配置在配置PyTorch的过程中，显卡驱动、CUDA、cuDNN三者之间的关系、作用以及在众多版本中如何搭配一直困扰着我。

尘埃飞舞·2024-02-04 09:34

TensorFlow官方入门实操课程-全连接神经网络分类

#设置显卡内存使用率，根据使用率占用importosos.environ["TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH"]="true"#引入必要的库importtensorflowastfprint

尘埃飞舞·2024-02-04 09:33

TensorFlow官方入门实操课程-卷积神经网络

程序构建卷积神经网络以下是导入库以及数据#设置显卡内存使用率，根据使用率占用importosos.environ["TF_FORCE_GPU_ALLO