cuda(GPU 第57页

For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.

环境：wslubuntu22.04vits2问题描述：RuntimeError:CUDAerror:unknownerror[rank0]:CUDAkernelerrorsmightbeasynchronouslyreportedatsomeotherAPIcall

玩电脑的辣条哥·2024-02-03 07:04

3dmatch-toolbox详细安装教程-Ubuntu14.04

3dmatch-toolbox详细安装教程-Ubuntu14.04前言docker搭建Ubuntu14.04安装第三方库安装cuda/cundnn安装OpenCV安装Matlab安装以及运行3dmatch-toolbox1

牙牙要健康·2024-02-03 07:54

WSL2 Ubuntu下检测不到GPU驱动，无法使用GPU

环境：Win10专业版19041WSL2Ubuntu-22.04问题描述：WSL2Ubuntu下检测不到GPU驱动，无法使用GPUnvidia-smiSMIhasfailedbecauseitcouldn'tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriverisinstalledandrunning.root

玩电脑的辣条哥·2024-02-03 07:54

20240202在Ubuntu20.04.6下配置环境变量之后让nvcc --version显示正常

百度：nvcc-vnvidia-cuda-toolkitrootroot@rootroot-X99-Turbo:~/whisper.cpp$WHISPER_CUBLAS=1make-j

南棱笑笑生·2024-02-03 06:02

如何在docker中访问电脑上的GPU？如何在docker中使用GPU进行模型训练或者加载调用？

如何在docker中访问电脑上的GPU？如何在docker中使用GPU进行模型训练或者加载调用？其实使用非常简单，只是一行命令的事，最主要的事配置好驱动和权限。

代码讲故事·2024-02-03 03:59

一行命令实现docker一键部署最新模型无限制模型接近GPT4能力的微调ChatGLM3第三代大语言模型单机部署、量化部署、Mac 部署、单GPU部署及多GPU部署指南，附详细代码和步骤

代码讲故事·2024-02-03 03:29

思腾云计算中心 | 5千平米超大空间，基础设施完善，提供裸金属GPU算力租赁业务

2021年，思腾合力全资收购包头市易慧信息科技有限公司，正式开启云计算业务。思腾云计算中心占地2400平米，位于包头市稀土高新区，毗邻多家知名企业，地理位置优越，交通便利，是区内重要的信息化产业的重要组成部分。2019年，经过自治区工信部相关部门审批获准加入内蒙古电力多边交易市场，并获得了由中华人民共和国工业和信息化部下发的“中华人民共和国增值电信业务经营许可证”，具有IDC/ISP服务经营资质。

STGPU·2024-02-03 03:12

思腾云计算中心 | ，基础设施完善，提供裸金属GPU算力租赁业务

2021年，思腾合力全资收购包头市易慧信息科技有限公司，正式开启云计算业务。思腾云计算中心占地2400平米，位于包头市稀土高新区，毗邻多家知名企业，地理位置优越，交通便利，是区内重要的信息化产业的重要组成部分。2019年，经过自治区工信部相关部门审批获准加入内蒙古电力多边交易市场，并获得了由中华人民共和国工业和信息化部下发的“中华人民共和国增值电信业务经营许可证”，具有IDC/ISP服务经营资质。

Jericho2022·2024-02-03 03:42

性能优化

1.CPU和GPU在屏幕成像的过程中，CPU和GPU起着至关重要的作用，CPU，中央处理器，对象的创建和销毁，对象属性的调整，布局计算，文本的计算和排版，图片的格式转换和解码，图像的绘制等都是由CPU来处理

畵_460e·2024-02-03 01:53

关于css的两个属性will-change和contain

will-change的作用，主要是跳过来渲染流程中的布局（layout）、重绘，并且使用GPU来合成图层，大大提高来渲染效率。

凌晨四点打铁匠·2024-02-02 23:59

Linux下PCI设备驱动开发详解（一）

尤其被现在的异构计算GPU/FPGA、软硬结合新的方向广泛运用。一、PCI设备和驱动概述应用程序位于用户空间，驱动程序位于内核空间。linux系统规定，用户空间不可以直接调用内核函数，所以必

北京不北·2024-02-02 23:51

Metal初探

Metal介绍Metal是苹果在2018年推出用于取代在苹果端的业务的图形编程接口，在2018年之前使用的是基于OpenGLES封装的GLKit，通过Metal相关API直接操作GPU，能最大限度的利用

源本平凡·2024-02-02 22:27

R语言小作业-中级

首先需要完成R语言练习题-初级，在http://www.bio-info-trainee.com/3793.html#设置镜像，安装包，使用循环嵌套cran_packages<-c('tidyverse','ggpubr

weixinsuoxian·2024-02-02 22:48

ChatGLM3的部署（windows版）

1.环境准备python环境参考：python环境安装（windows版）-CSDN博客cuda环境（使用GPU调试时需要使用，使用cpu可以不装）参考：cuda下载和安装-CSDN博客2.工具准备Git

程序员汐·2024-02-02 20:02

安装chatglm

地址下载源代码下载完成后解压安装cuda输入nvcc-V查看是否安装cuda输入nvidia-smi查看支持的最高版本，最高支持12.1下载cudahttps://developer.nvidia.com

假装我不帅·2024-02-02 20:31

chatGLM-Windows环境安装

Windows系统下环境安装一、概要不同安装方式安装python安装Nvidia驱动安装cuda与cuddn安装PyTorch与TensorFlow二、安装文件：百度网盘链接：https://pan.baidu.com

沧海之巅·2024-02-02 20:30

新手在消费级GPU上本地部署chatGLM-6B

ChatGLM-6B是一种基于Transformer架构的对话生成模型，由清华大学开发的一款强大的语言生成模型，它融合了最先进的深度学习技术与海量中文语料的训练成果。ChatGLM-6B为开源大模型，具有参数量小、适合本地部署等特点，因此适合新手作为入门练习时使用。一、硬件要求1、理论需求硬盘空间：可用空间不小于40G；显存要求：本人选用的ChatGLM-6B是FP16精度的，运行代码需要不少于1

韬小志·2024-02-02 20:34

(新手亲测有效)bug解决：在用显存24G的3090采用LoRA微调ChatGLM-6B（FP16）时报错torch.OutOfMemoryError:CUDA out of Memory.

理论上，ChatGLM-6B（FP16）模型部署运行时需要大约13G的显存空间即可。在采用LoRA对ChatGLM-6B（FP16）进行微调时，显存空间会占用到20G多一点（参考LLM-ChatGLM-6BLora微调与推理_chatglm2-6b训练lora-CSDN博客），按照这个情况，显存为24G的3090显卡是足够对其运行的。但是，在运行Chatglm_lora_tuning.py时出现的

韬小志·2024-02-02 20:34

引入本地PyTorch自动混合精度以在NVIDIA GPU上进行更快的训练

2017年，NVIDIA研究人员开发了一种用于混合精度训练的方法，该方法在训练网络时将单精度（FP32）与半精度（例如FP16）格式结合在一起，并使用相同的超参数实现了与FP32训练相同的精度，NVIDIAGPU

孙琪翔·2024-02-02 20:33

（新手亲测有效）bug解决：ValueError: Attempting to unscale FP16 gradients. 反复出现的问题。

在新手在消费级GPU上本地部署chatGLM-6B-CSDN博客完成chatGLM-6B（FP16）的部署后，尝试对模型进行loRA微调，期间遇到并解决了一些bug，分享给大家，希望大家少走弯路！

韬小志·2024-02-02 20:02

《RAFT-Stereo：Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching》论文笔记

而这篇文章正是基于RAFT并将其运用到了立体匹配中，并且在如下的几个方面进行改进：1）相比原生的RAFT算法钟重点关注X轴（W方向）的视差信息，前提是输入的图像对需要事先经过极线校准；2）在GPU的update

m_buddy·2024-02-02 20:58

使用GPU虚拟化技术搭建支持3D设计的职校学生机房（云教室）

不足之处是由于没有GPU，对于3D应用的支持较差。如果没有DirectX和OpenGL的支

yangtzi·2024-02-02 19:22

Proxmox 7.4 使用vgpu_unlock，为GTX1060开启vGPU支持

本文在2021年发布的博客《Proxmox5.4使用vgpu_unlock，为GTX1060开启vGPU支持》，介绍了ProxmoxVE5.4上部署vGPUunlock的操作步骤。

yangtzi·2024-02-02 19:19

java移位运算 cpu gpu_ND4J求多元线性回归以及GPU和CPU计算性能对比

本篇博客，尝试用dl4j的张量运算库nd4j来实现梯度下降法求多元线性回归，并比较GPU和CPU计算的性能差异。

zhuyuejituan·2024-02-02 19:13

【深度学习】ND4J-科学计算库

多平台功能，包括GPU。所有主要操作系统:win/linux/osx/android.架构:x86

神也在Copy·2024-02-02 19:36

PaddleOCR使用笔记之配置文件的详细解释

例如：-oGlobal.use_gpu=false配置文件参数介绍以rec_chinese_lite_train_v2.0.yml为例Global-全局参数配置字段用途默认值

great-wind·2024-02-02 18:21

大语言模型量化方法对比：GPTQ、GGUF、AWQ

delmodel,tokenizer,pipeimporttorchtorch.cuda.empty_cache()如

javastart·2024-02-02 17:48

软件定义数据中心（SDDC）最后的两块拼图 – GPU池化和内存池化

记得2012年VMWARE首先提出SDDC(SoftwareDefinedDataCenter)这个说法。当时VMWARE作为CPU虚拟化的先行者和领导者，除了手握SDC（SoftwareDefinedCompute）、即CPU虚拟化技术外，同时也具备了SDS（SoftwareDefinedStorage）和SDN（SoftwareDefinedNetwork）技术能力。彼时SDS/SDN都是新兴

virtaitech·2024-02-02 16:51

多芯算力交叉拉远，拓展AI算力边界

在当今数智化时代，人工智能（AI）的蓬勃发展使得GPU（图形处理器）成为实现高性能计算的核心。许多企业曾大量采购Nvidia的GPU以应对不断增长的AI计算需求，随着国产GPU技术的崛起，许多厂商也

virtaitech·2024-02-02 16:50

PVE 7.4-17 中开启vGPU显卡虚拟化

要为VM提供图形引擎，一般分为3种：1、软件模拟图形-性能差2、显卡直通-性能最好，一个虚拟机独享一个显卡3、vGPU-性能好，多个虚拟机共享一个显卡目前市面上的主流GPU厂家有intel、amd、nvidia

BBM的开源HUB·2024-02-02 16:58

背景去除小方法（ rembg库快速实现）

CPU版pipinstallrembgGPU版pipinstallrembg[gpu]批量去除文件夹内的图片的背景fromrembgimportremoveimportos#Directorycontainingimagestoprocessinput_dir

六个核桃Lu·2024-02-02 15:31

No CUDA toolset found.

以cuda11.7为例，将C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v11.7\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions

(～o▔▽▔)～o o～(▔▽▔o～)·2024-02-02 15:58

【issue-YOLO】自定义数据集训练YOLO-v7 Segmentation

1.拉取代码创建环境执行nvidia-smi验证cuda环境是否可用；拉取官方代码；clone官方代码仓库gitclonehttps://github.com/WongKinYiu/yolov7；从main

斜月三星0727·2024-02-02 14:43

torch与cuda\cudnn和torchvision的对应

以上图片来源于这篇博客于是，我需要手动下载0.9.0torchvision直接在网站https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/后面加上torchvision，就不用ctrl+F搜torchvision了，即进入下面这个网站，找到对应版本的包下载安装即可https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/torchvision/

LinlyZhai·2024-02-02 14:31

【CUDA】学习记录（4）-线程束的执行

线程模型block：同一个block内共享内存，同一block中的thread可以彼此进行通信。block：block-localsynchronization。同一个块内的线程可以同步。线程，可以根据blockIdx和threadIdx唯一的指定。作者：不会code的程序猿链接：https://www.jianshu.com/p/0afb1305b1ae来源：简书著作权归作者所有。商业转载请联系

知识搬运工人·2024-02-02 14:23

tqdm在pytorch中的使用

：forepochinrange(num_epochs):##对训练数据的迭代器进行迭代计算forstep,(b_x1,b_y)inenumerate(train_loader):b_x1=b_x1.cuda

独憩·2024-02-02 13:40

【深度学习】多卡训练__单机多GPU方法详解（torch.nn.DataParallel、torch.distributed）

【深度学习】多卡训练__单机多GPU详解（torch.nn.DataParallel、torch.distributed）文章目录【深度学习】多卡训练__单机多GPU详解（torch.nn.DataParallel

Casia_Dominic·2024-02-02 12:46

集显如何安装pytorch （CPU）

目录前言1.注意事项2.CPU版前言此为记录贴，原先都是独显，安装GPU，第一次查看发现是集显，没有配备的GPU1.注意事项验证自身是否为独显：cmd下执行DxDiag如果Graphics则为集显，代表只能操作

码农研究僧·2024-02-02 11:57

InnoDB行格式

1行格式总览InnoDB规划了26种行格式，分别对应26种动物，首字母由A至Z：Antelope,Barracuda,Cheetah,Dragon,Elk,Fox,Gazelle,Hornet,Impala

saviochen·2024-02-02 11:35

2024-01-07-AI 大模型全栈工程师 - AI 产品部署和交付

摘要2024-01-07周日杭州阴本节内容:如何选择GPU和云服务器，追求最高性价比如何部署自己的fine-tune的模型，向业务提供高可用服务如何控制内容安全，做好算法备案，确保合规课程内容1.硬件选型

流雨声·2024-02-02 10:43

TensorFlow 的基本概念和使用场景

它支持CPU、GPU和TPU（TensorProcessingUnit）等多种硬件。Tens

数据科学与艺术的贺公子·2024-02-02 09:27

还有些问题没有解决

深度学习刚上手复现论文还有些问题没解决1、代码只能在显存上跑还没办法放到英伟达的GPU上2、jupyternotebook还没有配置到pycharm里去

conch0329·2024-02-02 09:52

PyTorch与TensorFlow的安装与介绍

硬件加速：NVIDIACUDA和cuDNN，这些库提供了GPU加速计算的能力，对于大型模型的训练至关重要。分布式计算：Horovod,Ray等，这些框架和库提供了在多个计算节点上并行训练模型的能

super_journey·2024-02-02 09:22

pytorch_car_caring 排坑记录

pytorch_car_caring排坑记录任务踩坑回顾简单环境问题代码版本问题症状描述解决方法cuda问题（异步问题）症状描述解决方法任务因为之前那个MPC代码跑出来的效果不理想，看了一天代码，大概看明白了

Debug的魔法小马·2024-02-02 09:51

pytorch调用多个gpu训练，手动分配gpu以及指定gpu训练模型的流程以及示例

torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")当使用上面的这个命令时，PyTorch会检查系统是否有可用的CUDA支持的GPU。

筱筱西雨·2024-02-02 09:20

pytorch调用gpu训练的流程以及示例

首先需要确保系统上安装了CUDA支持的NVIDIAGPU和相应的驱动程序。基本步骤如下检查CUDA是否可用：使用torch.cuda.is_available()来检查CUDA是否可用。

筱筱西雨·2024-02-02 09:15

深度学习(11)--PyTorch(GPU)安装

一.安装AnacondaAnaconda提供了一个包管理系统和环境管理工具，使用户可以方便的安装、管理和切换不同版本的Python以及相关数据包。具体安装步骤可以参考博主的文章：深度学习(4)--Keras安装-CSDN博客https://blog.csdn.net/GodFishhh/article/details/135749563?spm=1001.2014.3001.5501安装完Anac

GodFishhh·2024-02-02 09:35

Unity SRP 管线【第九讲：URP 点光源与聚光灯】

文章目录CPU数据搜集GPU数据使用光照计算CPU数据搜集我们只能支持有限数量的其他灯。

Elsa的迷弟·2024-02-02 07:50

JavaScript（二）----eventloop事件循环机制

为什么有同步任务与异步任务之分提高GPU的利用效率js任务执行js中的同步任务会在主线程按照顺序执行，异步任务会进入任务队列，在主线程会形成一个执行栈，主线程中的任务

MoreCode·2024-02-02 07:56

iOS图像处理----探索图片解压缩到渲染的全过程以及屏幕卡顿

一：图像成像过程①、将需要显示的图像，由CPU和GPU通过总线连接起来，在CPU中输出的位图经总线在合适的时机上传给GPU，GPU拿到位图做相应位图的图层渲染、纹理合成。

码农--xc·2024-02-02 07:31

推荐频道

cuda(GPU