作 者 Multicore and GPU Programming: An Integrated Approach［阿联酋］杰拉西莫斯·巴拉斯（Gerassimos Barlas） 著2.4 程序结构模式模式不仅可以帮助选择合适的工作负载分解方法，还可用于程序的开发，这正是程序结构模式的目标。接下来的一节将讨论和分析几个最著名的模式。并行程序结构模式可以分为两大类。全局并行局部串行（Globall
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2024-08-22 11:13:35
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什么是双核处理器呢?双核处理器背后的概念蕴涵着什么意义呢?本文将这两个方面来为大家详细进行解答... 什么是双核处理器呢?双核处理器背后的概念蕴涵着什么意义呢?简而言之，双核处理器即是基于单个半导体的一个处理器上拥有两个一样功能的处理器核心。换句话说，将两个物理处理器核心整合入一个核中。企业IT管理者们也一直坚
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2024-09-22 11:25:33
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最经有好几个朋友问过我做3Dmax室内效果图要配个电脑，问我需要什么配置，个人解释下电脑各个硬件配置对3Dmax的影响。首先要做3Dmax就要建模，建模模型大小面数多少对电脑的显卡显存和显存宽位很重要，还有内存，个人认为内存价格并不贵，可以直接上8G DDR3内存条组成双通道。显卡方面，也许你会说3Dmax渲染室内静态图又用不到显卡，核显就行了吧，那我就告诉你吧，当你建模模型很大模型面数很多的时候
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2024-06-02 10:47:14
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一、引言 哈喽大家好，今天我们要讲的一个内容叫“多属性决策”。这个东东它在工程设计、经济、管理和军事等诸多领域中有着广泛的应用。比如：投资决策、项目评估、产业部门发展排序和经济效益综合评价等等。那么接下来我们就要开始我们的内容咯。二、多属性决策2.1 概念 首先，什么是多属性决策呢，它指的是利用已有的决策信息通过移动的方式对一组（有限个）备选方案进行排序或者择优。它的主要组成部分有如下2种：获
# 多模型多GPU深度学习模型部署指南
## 流程概述
在部署多模型多GPU的深度学习任务时，遵循一定的流程是非常重要的。以下是一个简单明了的步骤表，帮助你理解整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 环境准备与库安装 |
| 2 | 模型加载与处理 |
| 3 | 数据加载与预处理 |
| 4 | 在多GPU上进行模型推理 |
原创
2024-10-20 05:18:17
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随着深度学习应用不断进入商用化，各类框架在服务器端上的部署正在增多，可扩展性正逐渐成为性能的重要指标。香港浸会大学褚晓文团队近日提交的论文对四种可扩展框架进行了横向评测（Caffe-MPI、CNTK、MXNet 与 TensorFlow）。该研究不仅对各类深度学习框架的可扩展性做出了对比，也对高性能服务器的优化提供了方向。近年来，深度学习（DL）技术在许多 AI&nb
1 引言 每个设计者在进行Verilog建模时都会形成自己的设计风格，同一个电路设计，用Verilog描述可以写出许多逻辑上等价的模型，而大多数设计者考虑 的主要是代码书写上的方便和功能上是否正确，对设计的模型是否最优化结构却考虑甚少，这样不仅加重了逻辑综合的负担，影响综合效率，而且很可能会导致设计 出的芯片未达到最优的面积和速度。因此，在Verilog建模时
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2024-07-16 14:05:06
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融资千万的明星项目QuaiNetwork可能大家都知道，这项目融资了两轮，加起来上千万美金，算是这两年为数不多的明牌空投的好项目。这两天旷工群里非常热闹就是因为QuaNetwork测试网铁器时代开挖了，本次一共发放1200万个代币，其中全节点矿工分配了800万个，不过因为搭建全节点稍微复杂了些，坑很多，导致把一部分矿工挡在了门槛之外。本人经过2天的摸索、试错，埋伏官方开发者discord群4天，终
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2024-07-19 10:32:54
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前言多模态现在可真谓是一大研究热点，之前我们已经介绍了比较多的多模态模型，感兴趣的小伙伴可以穿梭看之前笔者微信公众号的文章：多模态预训练模型综述紧跟研究热点，快来打卡多模态知识点吧~最新图文大一统多模态模型：FLAVA新年第一弹：最新多模态大一统模型FLAVA来咯～今天我们来介绍一篇最新百度出品的多模态生成模型，名字叫做ERNIE-VILG，话不多说，先上几张文字生成图片的效果是不是很棒，当然这应
目录序言规约算法介绍GPU代码实现规约算法序言并行规约是一种适用于GPU平台的并行算法，主要提高求和、最值、均值、逻辑与和逻辑或等一类运算的并行度。若使用CPU计算，需要串行遍历所有元素得到上述运算的结果，但在GPU平台可以使用规约操作并行实现上述运算。规约算法介绍首先，表达式可表示如下：其中res为运算结果，L为数据长度，为符合结合律的运算符，代表求和、最值、均值、逻辑与和逻辑或等。下面以16个
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2024-08-05 14:02:09
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# 深度学习模型多GPU部署
深度学习模型在处理复杂任务时需要大量的计算资源，为了提高性能，我们通常会使用多个GPU并行计算。本文将介绍如何在深度学习模型中实现多GPU部署，并提供相应的代码示例。
## 什么是多GPU并行计算？
在深度学习中，通常会使用大量的神经网络层来构建模型。每个神经网络层都包含大量的参数，需要进行大量的计算。为了提高计算速度，我们可以将这些计算分配给多个GPU同时进行
原创
2023-08-15 12:38:54
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一、什么是模块模块就是一系列功能的集合体。在Python中，一个py文件就是一个模块，比如module.py就是一个模块，其中模块名是module。模块的四种存在方式（通用类别）：使用python编写的.py文件（任何一个py文件都可以作为模块）把一系列功能属性相近的模块组织到一起的文件夹（包）使用C编写并链接到python解释器的内置模块已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展二、为何使用模块？
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2024-09-03 16:37:59
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1.当我们完成了数据获取,数据标注,数据清洗,模型训练,模型评估,模型优化后,我们该做什么呢?当 然是模型上线.也就是说将模型部署,封装打包,提供给最终要使用的用户. 2.提到模型部署,现在有好几种方式,eg:TF_Servering,flask_web,安卓,TensorRT等.我们要根据不同的场景和需求来选择合适部署方式.3.我比较熟悉的是TensorRT的部署.什么是tensorR
一、什么是模型部署？在典型的机器学习和深度学习项目中，我们通常从定义问题陈述开始，然后是数据收集和准备（数据预处理）和模型构建（模型训练），对吧？但是，最后，我们希望我们的模型能够提供给最终用户，以便他们能够利用它。模型部署是任何机器学习项目的最后阶段之一，可能有点棘手。如何将机器学习模型传递给客户/利益相关者？模型的部署大致分为以下三个步骤：模型持久化持久化，通俗得讲，就是临时数据（比如内存中的
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2024-08-12 10:53:32
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OBJ 格式是一种常用的三维模型文件格式，通常用于交互式三维图形应用程序、游戏引擎等。但是，由于 OBJ 格式文件通常包含大量的三角形面片和数据，因此在处理大规模的 OBJ 模型时，可能会出现性能和内存消耗等问题。因此，需要对 OBJ 模型进行快速轻量化，以提高处理效率和降低内存消耗。以下是一些常用的方法：1. 网格简化：网格简化是一种常用的 OBJ 模型轻量化方法，可以通过减少模型中的三角形面片
阿里PAI一、产品介绍阿里云机器学习平台PAI（Platform of Artificial Intelligence），为传统机器学习和深度学习提供了从数据处理、模型训练、服务部署到预测的一站式服务。PAI DSW（Data Science Workshop）是为算法开发者量身打造的云端深度学习开发环境，包含Notebook和深度学习网络可视化建模，支持开源框架的安装，并提供阿里巴巴深度优化的T
前几天同公司同事聊天谈及一个非常有趣、高效的技术，用以实现快速绘制相同模型的多个实例，比如在一个场景里有很多树，而这些树都是相同的模型，只是位置、方向、大小、颜色不同，我们就可以使用这种技术提高渲染效率。在最新的D3D9 SDK有例子演示了这个技术（Direct3D/Instancing下，如果没有可能是因为版本不够新），与一般的渲染方法的区别在于，一般的方法需要为每个模型设定一次stream s
[深度学习] 分布式模式介绍（一）[深度学习] 分布式Tensorflow介绍（二）[深度学习] 分布式Pytorch 1.0介绍（三）[深度学习] 分布式Horovod介绍（四）实际应用中，单机多卡的同步式数据并行是最常用的，在论文中最常见的训练方式是单机八卡. 数据再多一般就需要多机多卡.无论是单机多卡，还是多机多卡，均是分布式训练，在horovod出现之前，使用tensorflow，一般只有
3.1 CUDA执行模型概述一般来说，执行模型会提供一个操作视图，说明如何在特定的计算架构上执行指令。CUDA执行模型揭示了GPU并行架构的抽象视图，使我们能够据此分析线程的并发。在第2章里，已经介绍了CUDA编程模型中两个主要的抽象概念：内存层次结构和线程层次结构。它们能够控制大规模并行GPU。因此，CUDA执行模型能够提供有助于在指令吞吐量和内存访问方面编写高效代码的见解。在本章会
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2024-08-15 17:16:40
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vs2015编译错误解决：/jit/pickler.h(34): error C2059: 语法错误:“常量” ；error C3805: “常量”: 意外标记，应输入“}”或者“,libtorch环境搭建、生成库文件、测试利用Pytorch的C++前端(libtorch)读取预训练权重并进行预测tensorFromBlob”: 不是“at::DeprecatedTypeProperties”的成
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2024-04-29 21:17:53
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