二、Jacket Engine for Matlab——把并行计算和可视化转移到GPU平台 1．Jacket Engine介绍 Jacket Engine 是专门针对MATLAB基于GPU的计算引擎，由AccelerEyes公司开发，其1.0版本已经发布。AccelerEyes成立于2007年，致力于将GPU科技引入高性能计算（HPC）当中，需要一个强劲的工具连接软件开发人员和GPU硬件之间
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2024-06-18 14:29:29
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许多应用程序需要向用户显示数据，甚至允许用户操作和创建新数据。Qt模型视图框架可以使开发人员轻松地创建这样的应用程序。模型与视图的分离，可以使多个视图共享同一个模型，或者动态地更改一个视图模型。Model是数据及其结构的适配器。实际数据可能存储在任何地方，例如数据库或云上的数据中心。在一般情况下，模型本身也可以包含数据。QML有几种用于创建模型的类型，但如果想获得更高的效率请使用QAbstract
更新日志2020/12/3 增加更新日志，调整该文章版面首先参考了LearnOpenGL文档，此文档也适合新手入门，目前也在学习中，感觉非常不错。配合而《OpenGL编程指南》看效果会更好。更新(2020年5月14号更新 关于不想在Linker->Input中重复书写库文件名的问题)在2018年12月8号更新的第三步基础上，将需要重复包含的库文件名写入到Linker->Inp
在GPU成本升高，日益短缺的情况下，如何提升GPU性能的方法？ 本篇根据HOW CUDA PROGRAMMING WORKS的讲解，整理下如何更好地使用GPU的一些细节，主要有三点：让GPU别闲着（Use it at all）把GPU中所有资源都利用起来（Use all of it）高效的利用资源（Use it efficiently）充分利用GPU资源在我们平常的项目中，除了优化 ke
LLMs：《如何使用Ray + DeepSpeed + HuggingFace简单、快速、经济有效地微调和服务LLM》解读导读：这是我们有关生成式人工智能的博客系列的第4部分。在之前的博客文章中，我们解释了以下内容：>> 为什么Ray是生成式人工智能的可靠平台；>> 我们展示了如何推动性能极限；>> 如何使用Ray进行稳定扩散；在这篇博客中，我们将分享一种实用的
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2024-09-28 23:19:46
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源码下载和配置目前YOLOv4的模型（cfg、weights）已经在官网放出，大家可以下载，链接如下：https://github.com/AlexeyAB/darknet 按照官网给的win10配置步骤和要求： Visual Studio 2015/2017/2019, CUDA >= 10.0, cuDNN >= 7.0, and OpenCV >= 2.4. 由于我的电脑配
在上一篇文章中，作者介绍了用Anaconda安装Python和TensorFlow-GPU的整套解决方案，步骤简单，非常实用。如果还没有安装Anaconda、Python以及TensorFlow的同学，可以显将上述三者安装好。上一篇文章见链接： PhD Xu：用Anaconda安装Tensorflow-GPU，并与PyCharm相结合，极简实用教程（一）zhuanlan.zhi
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2024-03-03 23:22:58
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1 安装软件VS2015 CUDA 下载和安装方法这里不再赘述，如需要可参考之前文章。2 工程建立及配置2.1 工程建立采用通常方法建立工程即可，没有特殊要求。2.2 工程配置项目右键-生成依赖项-生成自定义，弹出“Visual C++ 生成自定义文件”对话框，勾选CUDA x.x，其中x.x是安装CUDA的版本号，确定3 CUDA源文件及设置注意：需要在GPU上运行的CUDA代码不能写在cpp里
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2024-04-26 16:13:18
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通常，深度学习模型都是运行在GPU(图像处理器单元），因为它有SIMD并行化指令，所以能够快速处理图片。SIMD全称Single Instruction Multiple Data，单指令多数据流，能够复制多个操作数，并把它们打包在大型寄存器的一组指令集。其实CPU也可以使用SIMD指令，只不过GPU更擅长使用SIMD并行指令，GPU拥有更好地性能。Python的numpy库中矩阵运算会运用SIM
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2024-03-16 15:35:17
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持续更新中……预计阅读时间：10分钟 编程大神大概率是不会犯这类错误的，新手可以看看。 之前踩过很多坑，今天我把它们总结起来，希望大家以后可以避开。一、总结经常出现的几类错误1.书写错误例如：inr s=101;
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2024-10-12 20:10:01
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文章目录作业启动原理交互式作业启动批处理作业启动分配式作业启动 作业启动原理 在slurm下，用户可以在三种模式下运行作业。第一种也是最简单的模式是交互模式，其中stdout和stderr实时显示在用户终端上，stdin和信号可以透明地从终端转发到远程任务。第二种模式是批处理或排队模式，在这种模式下，作业将排队，直到满足资源请求，此时slurm将作为提交用户运行作业。第三个模式分配模式，作业被分配
vLLM简介vLLM 是一个快速且易于使用的 LLM（大型语言模型）推理和服务库。vLLM 之所以快速，是因为：最先进的服务吞吐量通过 PagedAttention 高效管理注意力键和值内存连续批处理传入请求使用 CUDA/HIP 图快速模型执行量化：GPTQ[1]、AWQ[2]、SqueezeLLM[3]、FP8 KV 缓存优化的 CUDA 内核vLLM 灵活且易于使用，因为它：与流行的 Hug
CPU与GPUCPU（Central Processing Unit, 中央处理器）：主要包括控制器和运算器GPU（Graphics Processing Unit, 图形处理器）：处理统一的、无依赖的大规模数据运算数据迁移至GPU 其中图中的data通常有两种形式：Tensor(张量)Module(模型)**to函数：**转换数据类型/设备tensor.to(*args, **kwargs)mo
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2024-02-25 10:51:21
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目录前言开发环境一览显卡驱动安装下载驱动禁用nouveau安装驱动安装CUDA8.0第一个CUDA程序向世界问好最后前言在Linux下安装驱动真的不是一件简单的事情, 尤其是显卡驱动, 一失败直接进不去系统都是很可能的. 我在经历了无数折磨之后终于搭起了CUDA编程环境. 我是很心水老黄的, 但是, 我还是想说"So, Nvidia: FUCK YOU!"(Linux之父原话)(手动滑稽).200
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2024-05-23 13:26:21
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# Docker在GPU上运行
## 简介
在深度学习和机器学习领域，GPU通常被用来加速计算，提高模型训练的速度。Docker是一个轻量级的容器化工具，可以帮助开发者快速部署、运行和管理应用程序。本文将介绍如何在GPU上运行Docker容器，并提供相应的代码示例。
## GPU支持
在Docker中运行GPU应用程序需要确保以下两点：
1. 硬件支持：服务器或个人电脑需要安装有支持CU
原创
2024-04-20 04:21:41
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【论文阅读笔记】Deep Learning Workload Scheduling in GPU Datacenters:Taxonomy, Challenges and Vision
论文链接 GPU数据中心的DL工作负载调度：分类、挑战、展望AbstractDeep learning (DL) shows its prosperity in a wide variety of
通用字体 font-familyserif 衬线字体，在字符笔画的末端会有装饰线san-serif 无衬线字体，笔画末端没有装饰线monospace 等宽字体，每个字符的宽带相等cursive 草书体或手写体fantasy 其他字体，奇形怪状的字体字体大小 font-sizeCSS3 新增了一个rem（root em），相对单位，与 em 的区别是：rem 是相对于 HTML 的根元素进行字体大小
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2024-09-10 21:29:41
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文中的代码测试环境为MATLAB R2019a，CPU为Intel 8700，睿频至4.3GHz。1.预分配内存对于MATLAB新手来说，这是最容易犯的错误之一。MATLAB中的数组在使用之前不需要明确地定义和指定维数。当赋值的元素下标超出现有的维数时，MATLAB 就为该数组或矩阵扩维一次，这样就会大大降低程序的执行效率。因此，在循环前，预分配内存，可以有效提高程序执行速度。 function
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2024-09-29 15:10:49
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一、在线运行C/C++
码曰 - 让代码在云端多飞一会：这是一个支持C/C++，Java，Python等多种语言的在线编程，编译运行，粘贴分享的平台。你可以在这里输入你的代码，点击运行按钮，就可以看到输出结果。你也可以将你的代码保存为一个链接，或者生成一个二维码，方便与他人分享。
C 在线工具 | 菜鸟工具这是一个专门为C语言设计的在线工具，提供了在线编译运行，代码格式化，代码转换，代码测试等功能
在今天的博文中，我将深入探讨“如何判断Ollama运行是否在GPU上”的问题。这是一个在AI和深度学习领域特别重要的话题，尤其当我们需要充分发挥计算资源的时候。近年来，随着大规模神经网络模型的发展，能够有效利用GPU资源的能力，对于缩短训练时间和提升模型性能尤为关键。
### 问题背景
在深度学习的工作流程中，模型的训练和推理性能受到硬件的影响。Ollama作为一个高效的生成模型框架，其运行速度
