试用阿里云GPU服务器进行深度学习模型训练最近在用PyTorch时发现在本地训练模型速度一言难尽，然后发现阿里云可以白嫖gpu服务器，只要没有申请过PAI-DSW资源的新老用户都可以申请5000CU*H的免费额度，三个月内有效。一、申请试用并创建实例点击试用，完成注册、实名、领取产品，然后前往控制台创建工作空间并授权授权完成，前往默认工作空间创建交互式建模（DSW）实例找到交互式建模（DSW）然后
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2024-08-21 09:44:10
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扯皮的话：在使用C++版本的TensorRT框架做模型推理时，会遇到前向推理速度不稳定的情况。问题1：同一个模型，同一套代码在运行时速度不稳定，比如一会儿24ms，然后隔一会再去推理就变成了90ms，再又降到30ms。问题原因：不仅TensorRT框架有这种现象，Libtorch、onnx框架也存在类似的情况。其根本原因是数据从显存到内存的时间不稳定所导致的，即：cudaMemcpyAsync i
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2024-04-05 11:20:16
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1、GPU综述GPU计算应用： 科学计算：MPI(多进程),OpenMP(多线程) 图像/视频加速：OpenCV(自带GPU加速库) &nbs
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2024-03-22 14:31:06
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# 优化PyTorch ONNX推理速度
作为一名经验丰富的开发者，你经常会遇到一些性能优化的问题。今天，有一位刚入行的小白向你询问关于"PyTorch ONNX推理速度慢"的问题。让我们来一起解决这个问题吧。
## 整个流程
首先，让我们整理一下优化PyTorch ONNX推理速度的流程。我们可以用下面的表格来展示每个步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 |
原创
2024-06-01 06:57:02
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使用Torch-TensorRT在PyTorch中将推理速度提高6倍我对Torch-TensorRT感到兴奋，这是PyTorch与NVIDIA TensorRT的新集成，它用一行代码就可以加速推理。PyTorch是当今领先的深度学习框架，在全球拥有数百万用户。TensorRT是一个用于跨gpu加速平台的高性能、深度学习推理的SDK，运行在数据中心、嵌入式和汽车设备上。这种集成使得PyTorch用户
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2023-12-15 15:26:45
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GPU计算的目的即是计算加速。相比于CPU，其具有以下三个方面的优势：l 并行度高：GPU的Core数远远多于CPU（如G100 GPU有240个Cores），从而GPU的任务并发度也远高于CPU；l 内存带宽高：GPU的内存系统带宽几十倍高于CPU，如CPU （DDR-400）带宽是3.2GB/秒，而GPU内存系统带宽可达147.1GB/秒；l 运行速度快：G
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2024-04-05 09:59:43
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目录问题背景：原因：单线程处理：多线程处理 优化方式1. 通过#define CUDA_API_PER_THREAD_DEFAULT_STREAM方式2：cmake制制定nvvc编译选项方式3. 方式1的推荐用法问题背景： 项目中使用到了cuda，会出现下面一种情况，主机端多线程调用CUDA代码，结果就是性能下降严重原因： cuda默认
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2024-04-02 14:48:43
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导读在本文中，作者重新评估了原始 ResNet-50 的性能，发现在需求更高的训练策略下，原始 ResNet-50 在分辨率224×224 上的 ImageNet 验证集上可以达到 80.4% 的 top-1 精度，而无需额外的数据或蒸馏策略。 本文目录1 ResNet 的反击：全新训练策略带来强悍 ResNet 性能1 RSB ResNet 论文解读1.1 背景和动机1.2 三种训练策
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2024-08-05 23:13:46
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在GeForce 6800 Ultra中，有多达16组像素着色器流水线， 6组顶点着色器流水线。多条流水线可以在单一控制部件的集中控制下运行，也可以独立运行。在单指令多数据流（SIMD）的结构中，单一控制部件向每条流水线分派指令，同样的指令被所有处理部件同时执行。另外一种控制结构是多指令多数据流（MIMD），每条流水线都能够独立于其他流水线执行不同的程序。 GeForce 6800 Ultra的顶
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2024-03-24 09:45:33
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在生产环境中有一个功能，加载数据超过了30秒，于是开始启动优化之路。优化过程大致为：数据同步到本地进行测试找出慢查询的语句查询语句在本地与服务器上分别执行进行对比分析慢查询的原因提出优化解决方案1 数据同步到本地进行测试第一步做的是将数据同步到本地进行测试，毕竟在生产环境中进行测试还是不可取的。本次数据库数据量有12G左右，使用mysqldump来进行数据备份，并通过ftp或者共享文件夹的方式下载
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2023-10-06 19:59:41
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如果电脑操作系统使用时间久了，我们的电脑开机速度就会变的越来越慢，会经常出现卡顿等，影响到我们的工作效率等等。那如果遇到电脑运行速度满怎么解决呢？小编就跟大家聊聊电脑运行速度慢的解决方法。1. 卸载清理软件与垃圾。多用户只管需要使用的软件都往电脑上装，却没有对用不上的软件进行卸载，或者卸载都不干净，主要是注册表信息形成很多残留，所以建议不需要的软件及时卸载，并使用系统优化工具比如360安全卫士这些
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2024-04-24 15:02:29
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1.背景介绍深度推荐算法是一种利用深度学习技术来解决推荐系统中的问题的方法。推荐系统是现代信息服务的核心组成部分，它的目的是根据用户的历史行为、兴趣和需求，为用户提供个性化的推荐。随着数据规模的增加，传统的推荐算法已经无法满足现实中的需求，因此深度学习技术成为了推荐系统的一个热门研究方向。在这篇文章中，我们将从以下几个方面进行深入的探讨：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型
Time Limit: 1 second Memory Limit: 50 MB【问题描述】明明同学最近迷上了侦探漫画《柯南》并沉醉于推理游戏之中，于是他召集了一群同学玩推理游戏。游戏的内容是这样的，明明的同学们先商量好由其中的一个人充当罪犯（在明明不知情的情况下），明明的任务就是找出这个罪犯。接着，明明逐个询问每一个同学，被询问者可能会说：证词中出现的其他话，都不列入逻辑推理的内容。 明明所知
Python当前人气暴涨。它在DevOps，数据科学，Web开发和安全领域均有使用。但是在速度方面没有赢得美誉。这里有关于Python比较其他语言如，Java, C#, Go, JavaScript, C++进行性能对比，其中Python是最慢的。包含了JIT(C#, Java)和AOT(C,C++)编译器，也有像解释型语言如JavaScript。注意：文章中我所提到的"Python"均指使用C语
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2023-08-19 11:50:20
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Linux 速度慢？如何优化你的红帽系统
作为一名使用红帽（Red Hat）Linux操作系统的用户，你可能偶尔会遇到系统运行缓慢的情况。这可能会影响你的工作效率及使用体验。然而，幸运的是，我们可以采取一些简单的措施来优化我们的红帽系统，提高其运行速度。本文将为你提供一些方法和技巧，以解决Linux速度慢的问题。
1. 内存管理和优化
首先，检查你的系统是否存在内存管理问题。通过使用命令`f
原创
2024-01-31 15:11:20
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node.js的简单使用一，node.js的简介Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境。 发布于2009年5月，由Ryan Dahl开发。 Node.js 不是一个 JavaScript 框架，是一个让 JavaScript 运行在 服务端 的开发平台，它让 JavaScript 成为与PHP、Python、Perl、Ruby等服务端语言平起平坐的脚
# MongoDB速度慢的原因及优化方法
## 引言
在使用MongoDB的过程中，我们可能会遇到数据库查询速度慢的情况。这个问题可能是由于多种原因引起的，包括数据量过大、查询语句不合理、索引失效等。本文将探讨MongoDB速度慢的原因，并提供一些优化方法来解决这个问题。
## MongoDB速度慢的原因
### 数据量过大
当数据集过大时，MongoDB的查询速度可能会变慢。这是因为M
原创
2023-10-29 10:52:22
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简略版本1、 确定出ROI的矩形区域2、 从ROI区域提取出图像 （可以先进行图像处理）3、 创建模板 create_shape_model()金字塔级数 由numlevels 指定 值越大则 找到物体的时间 越少；AngleStart 和AngleExtent 决定可能的旋转范围，AngleStep指定角度范围搜索的步长；MinConstrast将模板从图像的噪声中分离出来，如果灰度值的波动范围
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2024-09-13 19:34:20
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2. 慢速分配函数进入慢速分配函数后，先检查所请求的分配阶是否超过了MAX_ORDER。如果指定了GFP_THISNODE标志后，则不能继续进行慢速内存分配，因为该标志指明了内存不能进行回收，因此直接跳到nopage处的代码。在经历一系列的参数检查之后，该函数通过调用wake_all_kswapd()唤醒每个zone所属node中的kswapd守护进程。这个守护进程负责换出很少使用的页，以提高目前
滚滚长江东逝水，浪花淘尽英雄。是非成败转头空。青山依旧在，几度夕阳红。—— 《临江仙》电脑店从前，有一家电脑店。原来你即是老板，又是店员时，拿到清单，你就必须亲自动手采购，然后一个个零件组装。每天都做着即重复又辛苦的活。虽说你的组装技术已经很娴熟了，但是偶尔还发生装错的情况（大概是那天和老板娘吵架了），把一个客人要求的 CPU i5 装成了 CPU i7。结果是你亏本或者赚得少了。后来，你采购了一
