GPU
  • 2024-07-02windows10用conda搭建tensorflow的gpu环境
    在tensorflow官方网址上也列举了很多方法,但都很麻烦,包括docker也没有办法在win10下应用gpu来计算。记录我的检查过程。在官网搜集有用的资料。“在Windows环境中从源代码构建”中提到了经过测试后,可用的配套版本,找到一个最新的是:|版本|Python版
  • 2024-07-02解决PyTorch中的`CUDA out of memory`错误
    解决PyTorch中的`CUDAoutofmemory`错误解决PyTorch中的`CUDAoutofmemory`错误
  • 2024-07-01动手学深度学习5.6 GPU-笔记&练习(PyTorch)
    以下内容为结合李沐老师的课程和教材补充的学习笔记,以及对课后练习的一些思考,自留回顾,也供同学之人交流参考。本节课程地址:17使用和购买GPU【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili本节教材地址:5.6.GPU—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)本节开源代码:...>d
  • 2024-07-01GPU算力租用平台推荐
    在选择GPU算力租用平台时,需要考虑多个因素,包括平台的稳定性、服务质量、价格、GPU规格和性能,以及是否满足特定的计算需求等。以下是一些值得推荐的GPU算力租用平台,以及它们的特点和优势:AWS(AmazonWebServices)提供多种GPU实例,包括TeslaV100、T4、K80等,适用于深度学习、
  • 2024-07-01tensorflow-gpu配置
    1.安装Anaconda下载地址:Anaconda|TheOperatingSystemforAI2.查询tensorflow-gpu不同版本所对应的python、cuDNN和CUDA的版本官网:在Windows环境中从源代码构建 | TensorFlow(google.cn) 3.使用conda安装相应的库#tensorflow_gpu-2.3.0condainitcondacrea
  • 2024-06-30(五)DeepSpeed Chat: 一键式RLHF训练,让你的类ChatGPT千亿大模型提速省钱15倍
    DeepSpeedChat:一键式RLHF训练,让你的类ChatGPT千亿大模型提速省钱15倍如需引用DeepSpeedChat,请引用我们的arxivreport:@article{yao2023dschat,title={{DeepSpeed-Chat:Easy,FastandAffordableRLHFTrainingofChatGPT-likeModelsatAllScales}},autho
  • 2024-06-24生信实证系列Vol.15:如何用AlphaFold2,啪,一键预测100+蛋白质结构
    ​​ "结构就是功能"——蛋白质的工作原理和作用取决于其3D形状。​2020年末,基于深度神经网络的AlphaFold2,一举破解了困扰生物学界长达五十年之久的“蛋白质折叠”难题,改变了科学研究的游戏规则,可以从蛋白质序列直接预测蛋白质结构,实现了计算机蛋白质建模极高的精确度。​自A
  • 2024-06-24'MMDetection3D'+'waymo-open-dataset-tf-2-6-0'+'pytorc2.3.1+cu121'安装
    安装pytorc2.3.1+cu121步骤1.创建并激活一个conda环境condacreate-nmmdpython=3.8-ycondaactivatemmd步骤2.基于PyTorch官方说明安装PyTorch,例如:pip3installtorchtorchvisiontorchaudio--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu121步骤3.验
  • 2024-06-23non_blocking=True 与 torch.cuda.synchronize()
    需要注意的是:GPU和CPU之间是异步执行的,CPU向GPU下达指令以后会立刻执行之后的代码,CPU不会等待GPU执行完成一、non_blocking=True 目的:压缩gpu的效果,避免CPU与GPU设备数据传输时间开销带来的计算效率低下在PyTorch中, non_blocking 是一个布尔类型的参数,用于指定是否启用
  • 2024-06-23[本科项目实训] NVIDIA-GPU 显存异常与处理
    现象描述在运行程序时,发现torch.cuda.OutOfMemoryError:CUDAoutofmemory.错误,考虑模型大小远小于所用显卡显存,使用:$nvidia-smi#或每隔两秒自动刷新$watch-n2-dnvidia-smi进行查看,发现显存占用高且GPU利用低,结果如下:+------------------------------------------
  • 2024-06-21JAX-中文文档-十七-
    JAX中文文档(十七)原文:jax.readthedocs.io/en/latest/JAX术语表原文:jax.readthedocs.io/en/latest/glossary.html数组JAX的numpy.ndarray的类比。见jax.Array。CPU缩写CentralProcessingUnit,CPU是大多数计算机中可用的标准计算架构。JAX可以在CPU上运行计算,
  • 2024-06-21ArmSoM-Sige7/5/1 和树莓派5规格比较
    引言在当今快速发展的嵌入式系统领域,选择一款性能强大、功能丰富的开发板对于项目的成功至关重要。本文将介绍并比较Sige7、Sige5、RaspberryPi5和Sige1这四款开发板的关键规格和特性,帮助开发者和爱好者选择最适合其需求的平台。ArmSoM-Sige7开发板ArmSoM-Sige7
  • 2024-06-21一个开源的快速准确地将 PDF 转换为 markdown工具
    大家好,今天给大家分享的是一个开源的快速准确地将PDF转换为markdown工具。Marker是一款功能强大的PDF转换工具,它能够将PDF文件快速、准确地转换为Markdown格式。这款工具特别适合处理书籍和科学论文,支持所有语言的转换,并且能够去除页眉、页脚等干扰元素,格式化表格和代码块,
  • 2024-06-21星海AI-GPU算力云平台:【神农-DeepFaceLab】云训练
    镜像介绍:DeepFaceLab(简称DFL)是一个GitHub上的开源项目,使用Python编写,基于TensorFlow框架。DFL的目标是提供一个易于使用的工具,使视频换脸变得更加简单和高效。DFL的作者之一还建设了一个活跃的DeepFaceLab中文论坛,上面有许多教程、讨论、素材和模型分享,为DFL的使用者提供了丰
  • 2024-06-20Nvidia 超越苹果和微软,成为全球最有价值的公司
    在科技行业,市值是衡量公司成功与否的重要指标。近年来,苹果和微软一直在全球市值排行榜上占据前列。然而,随着人工智能(AI)和图形处理单元(GPU)市场的迅猛发展,Nvidia这家以生产高性能GPU而闻名的公司,成功超越了苹果和微软,成为全球最有价值的公司。这一成就不仅标志着Nvidia的崛起,也
  • 2024-06-20yolov8搭配GPU环境,并且解决GPU环境下设备运行报错问题
    1.GPU1.1GPU简介    GPU,即图形处理单元,是专为图形渲染而设计的处理器。其独特的并行计算能力使得它在处理大规模数据和复杂图形时表现出色。GPU不仅在游戏和虚拟现实领域发挥着关键作用,还广泛应用于深度学习、物理模拟和通用计算等领域。通过数以千计的核心,GPU能够
  • 2024-06-19渲染农场深度解析:原理理解、配置要点与高效使用策略
    许多设计领域的新手可能对“渲染农场”这一概念感到陌生。渲染农场是一种强大的计算资源集合,它通过高性能的CPU和GPU以及专业的渲染引擎,为设计项目提供必要的渲染支持。这种平台由多台计算机或渲染节点组成,形成一个分布式网络,共同分担复杂的渲染任务。利用这种集体处理能力,渲染农
  • 2024-06-19在AMD GPUs上构建解码器Transformer模型
    BuildingadecodertransformermodelonAMDGPU(s)—ROCmBlogs在这篇博客中,我们展示了如何使用PyTorch2.0和ROCm在单个节点上的单个和多个AMDGPU上运行AndrejKarpathy精美的PyTorch重新实现的GPT。我们使用莎士比亚的作品来训练我们的模型,然后进行推理,看看我们的模
  • 2024-06-18LLM学习笔记
    1.评估榜单1.1.C-EvalC-Eval是一个全面的中文基础模型评估套件。它包含了13948个多项选择题,涵盖了52个不同的学科和四个难度级别。https://cevalbenchmark.com/static/leaderboard_zh.html?ref=nav.6aiq.com全部都是各个学科的选择题,例如:企业联合是指企业之间为增强市
  • 2024-06-18bilibili 看视频时 GPU 狂飙的解决办法.
    本文发布于 https://www.cnblogs.com/8u7tgyjire7890/p/18254045最近发现看bilibli视频时,电脑风扇狂转,坐在旁边一股热气扑面.也在网上找了一些方法(https://www.bilibili.com/read/cv15214861/),但好像没有什么作用,可能这些方法已经失效了.按照这些方法,虽然解码工作转角
  • 2024-06-17一个开源的快速准确地将 PDF 转换为 markdown工具
    大家好,今天给大家分享的是一个开源的快速准确地将PDF转换为markdown工具。Marker是一款功能强大的PDF转换工具,它能够将PDF文件快速、准确地转换为Markdown格式。这款工具特别适合处理书籍和科学论文,支持所有语言的转换,并且能够去除页眉、页脚等干扰元素,格式化表格和代码块,提
  • 2024-06-16GPU版PyTorch安装、GPU版TensorFlow安装(详细教程)
    目录一、介绍PyTorch、TensorFlow 1. PyTorch2.TensorFlow二、GPU版PyTorch安装1.确定CUDA版本2.确定python版本3.安装PyTorch3.1使用官网命令安装(速度慢)3.2本地安装(速度快)4.检验是否安装成功三、GPU版TensorFlow安装1.确定CUDA版本2.确定TensorFlow版本3.安
  • 2024-06-1508-Pytorch GPU版详细安装过程
    1.0安装Anaconda官网:https://www.anaconda.com/安装包下载地址:https://www.anaconda.com/download#downloads安装步骤#激活base虚拟环境condaactivatebase#换源pipconfigsetglobal.index-urlhttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple#测试p
  • 2024-06-15开源项目QAnything:全能型本地知识库问答系统
    在当今信息爆炸的时代,如何高效地管理和检索大量数据成为了一个重要课题。网易有道推出的开源项目QAnything,正是为了解决这一问题而生。QAnything是一个本地知识库问答系统,支持多种文件格式和数据库,允许用户在离线状态下进行安装和使用。用户只需将任何格式的本地存储文件放入系
  • 2024-06-14关于Unity四种合批技术详解
    文章目录一.静态合批(StaticBatching)1.启用静态合批2.举例说明3.静态合批的限制4.静态合批的优点缺点5.动态指定物品合批二.动态合批(DynamicBatching)1.启用动态合批2.合批规则3.举例说明4.使用限制三.GPUInstancing1.启用GPUInstancing2.启用限制3.举例说明