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
与静态合批动态合批一样，GPU实例化的目的是对于多个网格同一个材质不同属性，尽可能减少Draw Call的次数，减少合批数量进而达到提高性能的目的简单的GPU实例化的案例实现首先创建一个基本的c#脚本主要的代码是在Start中，设定游戏一开始计算一个for循环，当 i 小于我们设定的固定数量后，结束循环，在循环体中加入下面的计算固定写法Instantiate &n
转载
2024-03-21 11:42:39
270阅读
在机器学习和深度学习领域，越来越多的数据科学家和工程师希望利用GPU加速大模型的推理与训练，而“ollama”是一个在这方面产生了广泛应用的工具。然而，很多用户在尝试使用ollama运行大模型时面临GPU无法正常工作的挑战。本文将深入探讨如何使用GPU运行大模型，并涵盖从错误现象、根因分析到解决方案的详细过程，以便读者更好地理解和应用。
### 问题背景
随着深度学习模型规模的不断扩大，传统的
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
许多朋友买来了3D打印机，但却不知道如何下手，其实，3D打印机远远没那么复杂。那么，今天就来简单说一下3D打印机怎么用? 第一步：创建模型 想要玩转3D打印，最重要也是必不可少的环节就是建模!现在可以绘制三维图形的软件有很多，关键是要看它是否能够生成.stl格式的文件，像AutoCAD、3Dsmax、solidworks等这些比较常用的3D制图软件都是可以输出或者转换成STL格式的。
转载
2024-09-03 13:03:08
46阅读
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
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
gazebo的模型库里已经有很多模型了，但是如果要制作自己的模型，还是在Solidworks上比较方便，本文将介绍怎么将Solidworks的模型导入到gazebo中。一、安装URDF插件进入官网下载，正常安装，在Solidworks的工具->Tools->Export as URDF可以找到。二、准备工作首先在Solidworks画好装配体，给需要单独处理的配件设置坐标系(装配体-&
转载
2024-09-21 19:54:28
353阅读
一、GPU1.GPU与CPU结构差异上图展示了GPU和CPU在结构上的差异，CPU大部分面积为控制器和寄存器，与之相比，GPU拥有更多的ALU（Arithmetic Logic Unit，逻辑运算单元）用于数据处理，而非数据高速缓存和流控制，这样的结构适合对密集型数据进行并行处理。CPU执行计算任务时，一个时刻只处理一个数据，不存在真正意义上的并行，而GPU具有多个处理器核，在一个时刻可以并行处理
转载
2024-04-28 09:03:39
408阅读
ollama调用大模型使用gpu
在当今的人工智能领域，大模型的应用越来越广泛。使用 GPU 加速这些模型的执行可以显著提升性能。然而，在使用 Ollama 调用大模型时，GPU 的配置和使用可能会面临一些挑战。接下来，我们将详细记录解决“ollama调用大模型使用gpu”这一问题的过程，内容包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南及生态扩展。
## 环境准备
在环境准备阶段，我
显卡加速自从在分子模拟开始使用以来，大大加速了分子力学的模拟速度，引sob大提到的观点“一个家用高端四核处理器加上一张消费级显卡（如RTX2060）就可以超过20核双路服务器”。这里给出一些关于分子模拟如何最大化使用显卡加速的建议。搬运自amber官网（http://ambermd.org/gpus12/），原则上只适用于amber的pmemd，不过分子模拟的算法大多类似，也可以迁移到gromac
转载
2024-04-25 15:57:53
87阅读
在用cesium的过程中难免需要导入别人做好的3D模型，这时候就需要将这些模型转成gltf格式了当然，官方也给了我们一个网页版的转换器，但是毕竟是网页版的，效率极其低下，文件还不能太大，所以我们就需要一个格式转换器了现在只支持obj和dae转gltf，我感觉obj比较方便，所以我用的是obj2gltf，这也是官方推荐的一个，用起来很简单，而且效果和效率都不错。下面说一下过程首先在cesium目录下
转载
2024-09-03 21:07:42
59阅读
svm模型学到的是什么？模型存储了哪些参数？为什么只需保存支持向量？高维映射和核方法？高维映射显然可以提高模型的拟合能力，也就是准确度。理论上做完高维映射以后的LR，准确度应该是跟SVM会是一样的。 那我们为什么不把LR也高维映射一下呢？别忘了，做高维映射是有代价的，计算高维映射的过程太费时间了。你可能会说，我们不是还有核方法吗？对啊，确实可以用核方法避开高维映射计算，那对应也是有代价的，我们得保
一，关于编程模型首先要了解什么是异构架构计算：即GPU和CPU协同工作，CPU端称为主机端用host表示，GPU端称为设备端用device表示。GPU和CPU连接一般协议是PCI-E，最新的协议有NVme，延迟更小。程序执行流程主要分为六个大的部分：在host端分配内存，进行数据初始化。在device端分配内存。将数据从host拷贝到device。用CUDA核函数在device端完成指定的运算。将
转载
2024-04-15 12:50:35
71阅读
ollama使用大模型没有走gpu的问题引起了开发者的关注，尤其是很多人希望利用GPU加速来提高模型的推理速度。但在实际操作中，我们发现ollama工具并没有自动启用GPU。本文将详细记录解决这一问题的过程。
## 背景定位
在机器学习领域，GPU的计算能力远远超过CPU，尤其在处理大规模模型时，使用GPU可以大幅度缩短推理时间。ollama作为一个被广泛使用的开源工具，其目标是为用户提供易用
本系列文章，主要参考b站教程CUDA 编程入门: 8 小时掌握 GPU 计算 本部分是p1-p4部分的内容的总结1.CUDA编程基础1.1 CUDA程序架构下图是调用CUDA的核函数来执行并行计算 1.CUDA编程模型是一个异构模型，需要CPU和GPU协同工作 2.在CUDA中，host和device是两个重要的概念，我们用host指代CPU及其内存，而用device指代GPU及其内存 3.ker
转载
2024-10-26 10:10:45
178阅读
在训练神经网络的时候，如果没有得到好的结果，我们就需要使用一些特殊的技巧。下面分别讨论在两种不同的情况下，调整模型的方法。1.训练集上得到的误差很大如果模型在训练集上得到的误差就已经很大，说明可能是你没有选择合适的函数集或者是漏掉了最优解，针对这两种情况，可以选择两种改进方法。（1）修改激活函数（activation function）在之前两篇文章中使用的激活函数是sigmoid函数，
转载
2024-05-15 09:12:39
118阅读
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
转载
2024-05-07 23:08:06
89阅读
