DHT是什么DHT全称叫分布式哈希表(Distributed Hash Table)，是一种分布式存储方法。在不需要服务器的情况下，每个客户端负责一个小范围的路由，并负责存储一小部分数据，从而实现整个DHT网络的寻址和存储。各种博客已经有很多关于DHT介绍，这里就不详细列举了加入DHT网络可以做什么老司机开车(神秘代码)P2P资源共享DHT网络的其中一种协议实现(Kademlia)要加入一个DHT
DirectML是微软发布的一套基于DirectX12的机器学习底层推理API。本文对DirectML做了初步介绍，它的优点来源。和其他推理引擎WinML、ONNXRuntime、TensorRT也做了比较。初识DirectML1. DirectML是什么？DirectML是微软发布的一套基于DirectX12的机器学习底层推理API，具有与DirectX12接口相似的风格。所有与DirectX1
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2024-05-21 23:23:27
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1. AI1.1 初识DirectMLDirectML是微软发布的一套基于DirectX12的机器学习底层推理API。本文对DirectML做了初步介绍，它的优点来源。和其他推理引擎WinML、ONNXRuntime、TensorRT也做了比较。1.2 DirectML 1.8 版本更新内容https://github.com/microsoft/DirectML/blob/master/Rele
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2024-07-31 20:23:21
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[toc]最近在研究动态障碍物避障算法，在 Python 语言进行算法仿真时需要实时显示障碍物和运动物的当前位置和轨迹，利用 Anaconda 的 Python 打包集合，在 Spyder 中使用 Python3.5 语言和 matplotlib 实现路径的动态显示和交互式绘图(和Matlab功能类似)。本博客初稿完成于2017年，多平台维护不易，内容更新于 个人网站，请移步阅读最新内容。背景知识
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2024-07-20 19:56:43
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本文将和大家介绍如何在 C# dotnet 里面的控制台应用里面，使用 DirectML 将 Phi-3 模型在本地运行起来
原创
2024-10-12 12:16:38
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DirectML 是什么 DirectML 是微软提供的类似于CUDA的基础计算框架, 不同于CUDA必须使用N卡GPU, DirectML要求
原创
2024-03-13 11:27:49
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微软近日开源了 TensorFlow-DirectML 项目，它是 Tensorflow 的一个分支，利用 DirectML 在 Windows 10 和 WSL 上提供硬件加速。DirectML 是微软计划为 WSL2 提供的两种 GPU 计算功能之一。它本身能够通过广泛支持的硬件和驱动程序为常见的机器学习任务提供 GPU 加速，包括来自 AMD、Intel、NVIDIA 和 Qual
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2024-04-05 13:46:29
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ONNX Runtime 是一个跨平台高性能推理引擎，可运行不同框架转为 ONNX 格式的模型，通过深度分析与优化计算图提升效率。在 Windows ARM 设备上，它针对硬件特性优化，结合微软 DirectML API，充分利用 GPU 并行计算能力加速 AI 推理。两者深度融合，灵活调整参数以满足实时性或高精度需求，在文本分类、图像识别、智能安防等领域显著提升性能，为多样化应用场景提供高效支持。
摘要：ONNX Runtime与DirectML结合为Windows ARM设备提供了高效的AI推理能力。ONNX Runtime作为跨平台推理引RM设备上的AI应用开辟了新可能。
环境变量，可以让 Ollama 优先使用 GPU。如果遇到问题，建议检查 GPU 驱动、CUDA/DirectML 的安装状态，
最近我看了微软的 AI 训练营之后，似乎有点了解 Windows Machine Learning 和 DirectML 的概念，于是我尝试实践一下，用 W
原创
2024-10-12 11:59:07
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测试机子配置： 1：AMD RX6600(显存8g)+i5 12600KF 16g内存 (台式机) 2：RTX 3070 laptop(显存8g)+i7 10870H 32g内存 (HP暗夜精灵笔记本) 两台电脑平均性能差不多，当然N卡肯定更好一点这边我们还是MS大发好，用MS的DirectML推理框架推理，虽然据小道消息反馈DML推理效率远不如Cuda，但是要知道DirectML的兼容性好啊，除
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2024-08-06 13:12:06
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作者：武卓，张晶目录1.1 英特尔锐炫™独立显卡简介1.2 蝰蛇峡谷简介1.3 搭建训练PyTorch模型的开发环境1.3.1 Windows 版本要求：1.3.2 下载并安装最新的英特尔显卡驱动1.3.3 下载并安装Anaconda1.3.4 安装PyTorch1.3.5 安装torch-directml1.3.6 安装其它支持软件包1.4 在英特尔独立显卡上训练PyTorch ResNet50
零、前言 你可能遇到的问题：tensorflow调用不了GPU，使用CUDA明明能检测出来显卡，却是使用不了，python装最新的就好吗，除了CUDA还有什么办法调用gpu（A卡用户看这里），如何正确使用TensorFlow-DirectML-Plugin插件,etc。一、 废话 &nbs
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2024-07-02 12:23:53
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之前的深度学习的初步学习阶段，一直是直接使用和鲸社区的服务器镜像，本地则是cpu版本的tensorflow和pytorch。现在实际尝试做项目发现本地的cpu版本太慢了，课题组的服务器又没有显卡于是开始尝试对我个人电脑进行深度学习gpu环境的搭建我的电脑是amd的gpu，5700xt，19年的老卡，但总比cpu跑的快。WSL配置来自官方文档：适用于 TensorFlow 2 的 DirectML
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2024-10-30 13:41:28
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