gpu算力cuda版本torch版本终于搞懂了！首先！cuda版本需要和gpu算力匹配：查看gpu的名称算力—在python控制台中/cmd终端python控制台中import torchtorch.cuda.get_device_name(0)得到显卡的名字torch.cuda.get_arch_list()返回此库编译所针对的 CUDA 架构列表终端中nvidia-smi其中显示的CUDA V
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2024-08-29 21:07:18
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1. 如何判断新的巨头在哪里？产业选择：必须有大算力的产业，比如AI平台。技术优势：要有算法，数据带来的巨大优势，软硬件结合。协作能力：必须是一个开放的平台，不断演化。异构计算（英语：Heterogeneous computing），又译异质运算，主要是指使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式。常见的计算单元类别包括CPU、GPU等协处理器、DSP、ASIC、FPGA等。异构计算
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2024-04-04 15:10:21
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安装了3天，终于成功了，记录一下辛酸史！提示：GPU算力5.0以上可以跟下面一样安装，GPU算力3.5的，关于版本的地方需要改为以下版本（小编用笔记本装了后训练时因内存不够一直出错，含泪换台式机装了这个版本）：CUDA9.0 CUDNN7.6.5 python3.6 VS：2017 torch：conda install pytorch1.1.0 torchvision0.3.0 cudatool
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2024-05-11 20:28:54
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CPU（中央处理器）是计算机系统中的主要处理器，负责执行大多数的通用计算任务。它具有多个核心和线程，可以同时处理多个任务。GPU（图形处理器）是一种专门用于处理图形和并行计算任务的处理器。它具有大量的并行处理单元，适合于高度并行的计算任务，如图形渲染、深度学习、密码学等。NPU（神经网络处理器）是专门用于进行神经网络计算的处理器。它具有高度优化的硬件和指令集，可以快速执行神经网络的前向和反向计算，
算力：企业所有可调用计算资源的总和，涵盖软硬件，本地及远程资源。硬件包括PC，工作站和服务器等物理计算设备，智能仪器（比如示波器），以及其配套附件。软件包括操作系统（Windows系列，Linux等），开发环境（IDE，编译器等），行业软件（如Matlab，CAD等），办公等其他辅助类工具。以上可以算作本地资源，远程资源是指虽然不由企业自己运营，但可以获取的计算服务，比如高速渲染，快速数据库检索，
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2023-10-20 10:59:14
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算力概念TOPS操作亿次每秒Tera Operation per s=10^12TOPS=10^12 Tera GOPS=10^9 Giga MOPS=10^6 millionTFLOPS=float OPS 浮点操作算力 PFLOPS=10^15 千亿 1 alexnet：1.4GOPS 也是0.0014TOPS 2 Resnet152：22.6GOPS 也是0.0226TOPS自动驾驶L3，4
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2024-03-01 13:49:42
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文章目录0、基础概念0.1 虚拟机 Virtual Machine0.2 容器0.3 虚拟机、容器的区别与联系一、Docker安装1.1 在Ubuntu系统下安装可能遇到的错误报错提示1：1.2 在Centos系统下安装1.2.1 Docker 加速器可以使安装Docker的镜像的速度更快二、Docker 卸载三、Docker配置3.1 创建容器四、Docker内容的具体解析4.1、镜像4.1.
环境ubuntu20.04 RTX3080 conda虚拟环境问题描述使用pytorch时遇到报错：UserWarning: NVIDIA GeForce RTX 3080 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation.
The current PyTorch install s
对于深度学习初学者来说，JupyterNoteBook的脚本运行形式显然更加友好，依托Python语言的跨平台特性，JupyterNoteBook既可以在本地线下环境运行，也可以在线上服务器上运行。GoogleColab作为免费GPU算力平台的执牛耳者，更是让JupyterNoteBook的脚本运行形式如虎添翼。本次我们利用Bert-vits2的最终版Bert-vits2-v2.3和Jupyter
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2024-06-07 12:51:47
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云计算（七）：计算的概述与未来算力的定义计算的分类计算的量度计算的发展云计算、超算和智算的关系与区别计算的未来冯诺依曼结构的瓶颈突破，存算一体技术或将改变计算架构摩尔定律的尽头，精度的极限，Chiplet可能是最现实技术路径量子计算光子计算神经拟态计算（类脑计算） 算力的定义算力是设备根据内部状态的改变，每秒可处理的信息数据量。——2018年诺贝尔经济学奖获得者William D. Northa
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2024-03-22 14:44:55
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背景介绍数据、算法和算力是人工智能技术的三大要素。其中，算力体现着人工智能(AI)技术具体实现的能力，实现载体主要有CPU、GPU、FPGA和ASIC四类器件。CPU基于冯诺依曼架构，虽然灵活，却延迟很大，在推理和训练过程中主要完成其擅长的控制和调度类任务。GPU以牺牲灵活性为代价来提高计算吞吐量，但其成本高、功耗大，尤其对于推理环节，并行度的优势并不能完全发挥。专用ASIC芯片开发周期长，资金投
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2024-06-18 05:14:08
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今天讨论的论题是CPU和GPU“擅长和不擅长”的各个方面，而不是谁取代谁的问题。我试着从它们执行运算的速度与效率的方面来探讨这个论题。CPU和GPU都是具有运算能力的芯片，CPU更像“通才”——指令运算(执行)为重+ 数值运算，GPU更像“专才”——图形类数值计算为核心。在不同类型的运算方面的速度也就决定了它们的能力——“擅长和不擅长”。芯片的速度主要取决于三个方面：微架构，主频和IPC(每个时钟
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2024-06-17 18:31:15
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# NLP 算力评估的实现指南
在深度学习和自然语言处理（NLP）领域，评估模型的算力是非常重要的。尤其是在部署和优化模型时，对算力的合理评估可以帮助我们确保系统的有效性和经济性。本文将带你逐步实现 NLP 算力评估，适合初学者操作。
## 1. 项目流程
首先，我们将整个项目划分为几个步骤，如下表所示：
| 步骤 | 描述 | 预计时间 |
|--
原创
2024-10-29 04:24:00
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大家好！我是网宿科技的解决方案架构师，今天这篇博文主要是根据本公司边缘计算的技术框架，结合自己日常对边缘计算的一些学习、思考整理出来的的一篇文章，带大家比较通俗易懂的去对边缘计算有个初步的了解 一、边缘计算是什么 我们可以借助章鱼的生活习性来理解什么是边缘计算（MEC）。章鱼是无脊椎动物中智商最高的，在捕猎时它们动作非常灵巧迅速，腕足之间高度配合
附录：计算力的标准Linpack测试详细指南云计算系统的一个重要作用是向用户提供计算力，评价一个系统的总体计算力的方法就是采用一个统一的测试标准作为评判，现在评判一个系统计算力的方法中最为知名的就是Linpack测试，世界最快500台巨型机系统的排名采用的就是这一标准。掌握Linpack测试技术对于在云计算时代评判一个云系统的计算力也有着重要意义。本附录将对Linpack测试技术作详细的介绍。1．
Hierarchical Macro Strategy Model for MOBA Game AIMOBA游戏AI的分层宏观策略模型摘要游戏AI的下一个挑战在于实时策略（RTS）游戏。 RTS游戏提供部分可观察的游戏环境，其中虚拟玩家agents在比GO大得多的动作空间中彼此交互。掌握RTS游戏需要强大的宏观策略和精细的微观级别执行。最近，微观层面的执行取得了很大进展，但仍然缺乏完整的宏观策略
安装tensorflow-gpu版本 首先需要知道tensorflow-gpu的要求 这个可以上官网查 ensorflow-gpu 2.0.0-alpha0的要求如下： 这里边都说了有关 显卡驱动的 ，cuda的，cudnn的 当把这三个都安装好，再安装tensorflow-gpu就行了。 （现在的显卡一般都能用，只要不是七八年前的就行，算力大于3.1 就行https://developer.nv
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2024-05-06 16:00:09
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评估 AIGC 模型的算力需求需要结合模型特性、应用场景和硬件能力进行系统性分析。
01 算力，已经成为先进生产力当前承载算力的基础设施是各种规模的的数据中心，从几十个服务器节点的小规模企业级计算中心到数万个节点的巨型数据中心，通过云计算的模式对应用层客户提供存储、软件、计算平台等服务。这个生态直接承载了全球数十万亿美元规模的数字经济，而且对全球服务业、工业、农业的渗透率随着大数据、5G、人工智能等技术的发展还在不断提高。算力，已不仅仅是一个技术指标，它已经成为了先进生产力的代表
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2024-03-27 08:45:37
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现在有市场消息表示，NVIDIA正计划减少A800 GPU的产量，以促进其更高端的H800 GPU 的销售。很显然NVIDIA是希望从H800 GPU上获得更多销售量，从中国市场获得更多利益。而且最近一段时间有传闻美国要彻底封杀AI芯片的出口，让国内甚至连A100和H800都无法买到，所以受到这个传闻的影响，国内厂商这段时间疯狂采购NVIDIA的GPU，而现在NVIDIA减产A800，同时将产能
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2024-08-26 20:21:31
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