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 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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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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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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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 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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https://www.jianshu.com/p/98aa75b0532f一。 windows GPU 版本的 darknet 环境环境：（基本都是按照github上的要求的来的，之前试过没按照上面的版本来，失败了，不挣扎了~ ）1. VS2015 community 免费的社区版本，这个装在哪个位置随意。2. CUDA9.1 cudnn7.1
CAD图纸文件过大，无法正常制图使用怎么办？在CAD制图过程中，我们遇到CAD文件过大的问题，会占用过多的存储空间，导致无法正常保存传输。解决方法如下：1.在CAD制图过程中，将普通的tff字体改用shx单线体。减少细小的线段的使用。因为一个圆弧也是N条过短的线段组成，造成图过大。2.如果我们的图纸导 入过MICROSTATION的DGN图形数据，那么就会遗 留下来大量的这样数据，导致CAD文件过
大型人工智能模型，尤其是那些拥有千亿参数的模型，因其出色的商业应用表现而受到市场的青睐。但是，直接通过API使用这些模型可能会带来数据泄露的风险，尤其是当模型提供商如OpenAI等可能涉及数据隐私问题时。私有部署虽然是一个解决办法，但昂贵的授权费用对于许多企业来说是一笔不小的开支。Orion-14B系列模型的推出，旨在解决这一难题，提供一个既经济实惠又性能卓越的选择。Orion-14B系列特点Or
电脑卡的问题，除了清理法之外，网上建议最多的方法是装固态硬盘，但许多电脑依然保留机械硬盘。所谓固态硬盘，是集成电路存储技术制作硬盘。采用闪存为存储介质的硬盘，写入和读取速度非常快，尤其是随机读写速度超快，轻松0.1毫秒甚至更低，数据不受电源控制，受游戏玩家的追捧。3D游戏建模学习和创作时，电脑速度不是第一要素，特别是3D建模学习期间，低端电脑配置也可以完成3D建模软件的入门学习，如果是专业从事游戏
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2024-09-24 16:36:08
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AI模型训练主要使用GPU的算力，GPU,显卡这些知识大家都懂的，还是简单说一下GPU吧：GPU是显卡的核心部分，GPU承担着与 CPU 不同的定位和功能，芯片设计思路也完全不同，GPU Core 小而且多，它不承担系统管理、调度的功能，完全专注于使用(大量的)小核心并行化地执行运算。GPU的几个主要用途：1、处理图形渲染，包括游戏、视频和动画。2、加速通用计算，如深度学习、科学模拟等。3、高度并
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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嗨喽，大家好，我是程序猿老王，程序猿老王就是我。今天给大家分享一个现在非常火的IDE工具-Cursor，废话不多说，直接上干货。Cursor IDE工具下载链接https://www.cursor.so/当前支持三个平台：Windows、Mac、Linux。Cursor是什么？Cursor是基于GPT-4模型的编程工具，可以通过它生成、编辑以及和AI讨论分析代码。官网上三个单词：Build Sof
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
高性能CPU的秘密—新技术篇 ● Johan De Gelas(摘自电脑报 双木译) Rise MP6是X86 CPU中第一款具有真正双FPU流水线的CPU，那么，它的性能比PⅡ好吗？如果你读过有关Rise MP6的评测报告，你就知道，MP6的FPU性能同使用单条FPU流水线的Pentium MMX差不多。那么，K7的表现又将怎样呢？它的3条FPU流水线在运行实际程序时只能提高一丁点儿性能
在看Cg教程中，看到关键桢插值来表示一个动画的物体，例如一个动物拥有站着，奔跑，下跪等动画序列，美工将这些特定的姿态称为一个关键桢。为什么要用关键桢这种来表示了，这个比较容易理解，我们知道我们看的一些卡通动画，都不是每桢来画的，都是准备一些关键的过渡动画，然后，美工人员在根据每二幅之间来补充一些中间的动画，以增加精细的效果。 MD2模型文件就是存储一些关键桢的动画模型，格式还是很简单的，对比
背景介绍 BERT：预训练语言模型BERT及其扩展实现了令人惊叹的性能(在十几种NLP任务上实现了SOTA)，其中包括：文本分类、机器问答、机器阅读理解、命名实体识别等等… BERT的压缩：Large model:BERT-Base/BERT-Large:包含110M/340M的参数。实时应用程序的压缩：知识蒸馏、量化、参数共享…任务自适应BERT压缩： BERT学习了非常通用的知识，而下游任务只
