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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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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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
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
主要讲讲有哪些方法可以减少模型大小，提升预测推理速度。尤其是现在的模型越来越大。1.数字精度降低主要是float32变成float16，这样内存使用变小，增加处理的数据量，提高了运行效率和速度。2.Ladder Side-Tuning（LST）LST，它是在原有大模型的基础上搭建了一个“旁支”，将大模型的部分层输出作为旁枝模型的输入，所有的训练参数尽在旁枝模型中，由于大模型仅提供输入，因此反向传播
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2024-08-17 09:36:30
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前言 本周博客我们给大家介绍一下SiftGPU。由于特征匹配是SLAM中非常耗时间的一步，许多人都想把它的时间降至最短，因此目前ORB成了非常受欢迎的特征。而老牌SIFT，则一直给人一种“很严谨很精确，但计算非常慢”的印象。在一个普通的PC上，计算一个640$\times$480的图中的SIFT大约需要几百毫秒左右。如果特征都要算300ms，加上别的ICP什么的，一个SLAM就只能做成两帧左右的
目标知道Pytorch中Module的使用方法知道Pytorch中优化器类的使用方法知道Pytorch中常见的损失函数的使用方法知道如何在GPU上运行代码能够说出常见的优化器及其原理1. Pytorch完成模型常用API在前一部分，我们自己实现了通过torch的相关方法完成反向传播和参数更新【PyTorch手动实现线性回归】，在pytorch中预设了一些更加灵活简单的对象，让我们来构造模型、定义损
本章介绍以CUDA和OpenCL 并行编程中的一些核心架构概念来展示GPGPU的计算、编程和存储模型。本章还介绍虚拟指令集和机器指令集，逐步揭开GPGPU体系结构的面纱。2.1 计算模型计算模型是编程框架的核心，计算模型需要根据计算核心的硬件架构提取计算的共性工作方式。作为首个GPGPU编程模型，CUDA 定义以主从方式结合SIMT 硬件多线程的计算方式。本节以典型的矩阵乘法为例介绍GPGPU
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2024-05-07 23:08:06
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今天来看一篇工程优化文章，关于如何在多块GPU上训练大模型，作者Lilian Weng现为OpenAI应用人工智能研究负责人，主要从事机器学习、深度学习和网络科学研究。原文链接：How to Train Really Large Models on Many GPUs?Training ParallelismData ParallelismDP最朴素的方法是复制相同的模型权重参数到多个worker
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2024-05-13 13:32:17
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GPU的硬件组成GPU 是一种专门为图形处理而设计的处理器，它的设计目标是在处理大规模、高并发的图形数据时提供高效的计算能力。与 CPU 相比，GPU 的处理器数量更多，每个处理器的计算能力相对较弱，但它们可以同时处理大量的数据，从而提供更高的计算效率。GPU 的硬件组成包括：处理器单元(Processing Units，PU)：又称为流处理器(Stream Processor)，是 GPU 的核
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2024-09-24 15:07:02
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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
# 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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速览原文是用于transformer 训练时的显存优化，但里面很多方法cnn等网络都适用，本文从中节选了部分通用(transformer, cnn)的一些显存优化方法,下面表格对各类方法进行简单的总结：方法简介1.梯度累加小batch_size训练: 显存占用少，速度慢，收敛慢，效果差，梯度下降算法在batch小时更敏感大batch_size训练: 显存占用大，速度快，收敛
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2024-04-03 10:01:01
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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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一 说明想要理解多线程的工作原理，单靠之前的syncronized机制的文章是不够的，本文讲述的cpu cache 模型 和 java内存模型都是抽象的概念，其有助于后续volatile关键字的学习。二 CPU内存模型2.1 cpu 与 内存 简介随着现代科技的展，cpu的制造工艺已经十分发达，市场上很难见到单核的cpu，现在的cup都是至少都是2核以上,常见的2核，4核，8核，比较高级的就是16
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2024-07-01 20:40:41
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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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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
目录1. Anaconda的简介、安装及配置1.1 Anaconda简介1.2 Anaconda安装1.2.1 安装包的下载1.2.2 软件安装1.3 Anaconda使用操作简介1.3.1 软件的简单操作介绍1.3.2 notebook简单的操作介绍1.4 Anaconda的一些配置1.4.1 为Anaconda添加国内镜像源1.4.2 notebook默认工作路径的修改2. GPU深度学
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2024-07-22 12:53:25
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