文章目录1. Docker安装2. Docker简介3. Docker创建镜像4. Docker容器的启动和使用4. Docker镜像打包和删除 1. Docker安装docker安装教程docker官网下载地址2. Docker简介趁着等待安装成功的时间，我们了解一下Docker的三个基本的概念：Image(镜像) ：镜像可以看作是一个特殊的文件系统，除了提供容器运行时所需的程序、库、资源、配
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2023-08-10 14:22:28
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# 使用 Docker 实现 NPU 的指南
随着人工智能和机器学习应用的日益普及，使用 Docker 来管理和部署 NPU（神经处理单元）的环境显得尤为重要。本文将指导您完成如何配置和运行一个 NPU Docker 容器的过程。我们将覆盖整个流程，包含每一步所需的代码和详细解释。
## 流程概述
在开始之前，我们可以先概述一下整个流程，下面是所需的步骤：
| 步骤号 | 步骤描述
原创
2024-09-11 05:55:35
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关于 Docker 是什么，有个著名的隐喻：集装箱。但是它却起了个“码头工人”（ docker 的英文翻译）的名字。这无疑给使用者很多暗示：“快来用吧！用了 Docker ，就像世界出现了集装箱，这样你的业务就可以随意的、无拘无束的运行在任何地方（ Docker 公司的口号： Build ， Ship ， and Run Any App ， Anywhere ），于是码头工人就基本都可以下岗了。”
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2024-07-02 22:46:47
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# 如何在Docker容器中调用NPU
在当今的深度学习和人工智能领域，使用NPU（神经处理单元）来加速运算是非常普遍的需求。为了在Docker容器中使用NPU，我们需要遵循一系列的步骤。本文将详细介绍整个流程和每一步需要的代码。
## 流程概述
以下是实现Docker容器调用NPU的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装Docker及NPU驱动
文章目录搭建环境第一部分 安装python3 pip3 curl第一步 安装pip3第二步 安装curl第二部分 安装docker一键安装docker第二步 查看docke版本第三步 安装docker加速器第四步 重启docker服务，使docker加速器生效第五步 安装docker-compose命令第三部分 安装vulhub环境第一步 下载Vulhub环境压缩包第二步 解压压缩包第三步 进入
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2024-03-31 17:23:14
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# 在RK Docker中使用NPU的指南
在当今的人工智能（AI）和机器学习（ML）领域，使用专门的硬件加速是提高模型推理性能的一种高效方式。RK（Rockchip） 设备支持CUDA计算的NPU（神经网络处理单元）可被很好地集成到Docker中，为开发者提供了一个便捷的开发、测试和部署环境。本文将带你一步步实现“在RK Docker中使用NPU”。
## 操作流程
以下是整个操作的概览，
1、部署 Nginx经过之前的学习，我们已经掌握了 docker 的常用命令，现在就用这些命令完成一个简单的 nginx 环境搭建。 1. 在docker hub上搜索nginx版本 2. 下载 docker pull nginx 3. 运行 docker run -d --name mynginx -p 12345:80 nginx 4. 测试 curl localhost:123452、我们
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2023-09-24 16:57:59
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传统的前端代码手工部署流程如下：传统的手工部署需要经历：1.打包，本地运行npm run build打包生成dist文件夹。2.ssh连接服务器，切换路径到web对应目录下。3.上传代码到web目录，一般通过xshell或者xftp完成。传统的手工部署存在以下缺点：1.每次都需要打开xshell软件与服务器建立连接。
2.当负责多个项目且每个项目都具有测试环境和线上环境时，容易引起部署错误。
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2024-02-02 05:51:33
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自从物联网(IoT)出现以来，边缘智能颇具颠覆性的创新，以及边缘计算应用都逐渐变得非常普遍，例如人脸识别，语音识别，物体识别，或者汽车上用的车辆识别系统都有它的身影。当然，这对算力的要求逐渐提高，NPU的性能也更受到注重，也作为了CPU与GPU外的下一个性能指标。 本文介绍的是米尔于2021年底发布的新品——MYC-JX8MPQ核心板，作为AI领域的里程碑CPU模组，它基于N
NPU（神经处理器单元）是一种专门用于加速深度学习应用的硬件。它可以在训练和推理过程中提供高效的计算能力，从而大大提高深度学习应用的性能。本文将介绍如何使用NPU编程。了解NPU架构NPU是什么NPU是神经网络处理器Neural Processing Unit的缩写，是一种专门用于加速人工智能应用的芯片。它可以在较短的时间内完成大量的计算任务，从而提高了人工智能应用的效率和速度NPU有什么用NPU
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2023-10-10 21:51:50
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在芯片相关的产品和设计中，我们经常能听到各种类型的处理器，比如APU、BPU、CPU、GPU、NPU、TPU等，这让刚入门的工程师眼花缭乱。本期干货分享，我们邀请到爱芯AI技术专家刘哥，针对NPU的技术原理进行讲解。几种常见的“U”关于各种“U”，举一些常见例子：CPU：X86的处理器，买电脑时听到的i5、i7。手机SoC里面的几核ARM处理器等；GPU：游戏显卡，手机内嵌GPU等；TPU：用来做
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2023-11-14 14:55:00
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StringIO的行为与file对象非常像，但它不是磁盘上文件，而是一个内存里的“文件”，我们可以像操作磁盘文件那样来操作StringIO。这篇文章主要介绍了Python StringIO模块，此模块主要用于在内存缓冲区中读写数据。模块中只有一个StringIO类，所以它的可用方法都在类中，此类中的大部分函数都与对文件的操作方法类似。--------------------------------
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2024-08-09 14:28:49
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1、创建容器 使用docker run创建容器。docker run $IMAGE:TAG # 运行 or 下载镜像 完整的命令：  
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2023-09-30 22:41:01
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技术背景在前面一篇博客中，我们介绍过MindSpore-CPU版本的Docker部署以及简单的案例测试，当时官方还不支持GPU版本的Docker容器化部署。经过MindSpore团队的努力，1.2.0版本的MindSpore-GPU终于推出了Docker版本的安装解决方案： 在本文中我们将针对这一方案进行直接的测试，并补充其中一些很有可能被忽略的细节，接下来直接上手。 更换华为云镜
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2024-06-06 15:46:38
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Docker刚刚发布了新的Docker Engine v1.12。 这是自v1.9以来最重要的版本。 那时，我们得到了Docker网络，最终使容器可以在集群中使用。 借助v1.12，Docker正在使用全新的集群编排方法进行自我改造。 向Swarm说再见，它是一个依赖于外部数据注册表的单独容器，欢迎使用新的Docker Swarm 。 现在，管理集群所需的一切都已合并到Docker Engin
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2023-11-20 06:49:47
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第一次写Nuttx系统的驱动，用惯了rt-thread、FreeRTOS等RTOS或裸机的驱动编写。写Nuttx驱动感觉好蹩脚，顺便记录一下（by the way: 先完成，再完善）Nuttx驱动分类Nuttx作为类linux的RTOS，驱动结构、风格与linux很相似1. 字符驱动例如串口设备、ADC、DAC、CAN、Timer、PWM、编码器、RTC、看门狗、按键等等2. 块设备驱动3. 特殊
从NPU-SLAM-EDA技术分析参考文献链接://mp.weixin../s/XFtGmGJE9tWCbsPgaCyXJQhttps://mp.weixin../s/eUGDEqnP5d1bnlerfabyVghttps://mp.weixin../s/ExsUyaTLW2UDUhVmcyaQawhttps://mp.weixin../s/Kmp
概述深度学习模型中费时的算子是往往是卷积操作，而卷积的本质是矩阵的乘加计算，所以通过硬件加速矩阵的乘加运算就能达到加速深度学习训练与推理的目标；本文旨在形象化的解释Google TPU与Nvidia TensorCore对矩阵乘加的加速过程 Nvidia TensorCore NV TensorCore 加速矩阵乘加运算示意图
Nvidia官方给出的TensorCore
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2024-03-23 10:09:23
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一、编译环境1、目标系统：ubuntu 22.04 LTS
2、投屏器SDK下载：
链接：https://pan.baidu.com/s/1OJQafxm38FnbshMEu432Og
提取码：o6p3
下载下来后，输入命令cat rv1126.zip.001 rv1126.zip.002 rv1126.zip.003 rv1126.zip.004 rv1126.zip.005 > rv11
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2024-06-04 04:54:15
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# 使用 NPU 架构的实现流程
## 介绍
在本文中，我将教给你如何使用 NPU 架构来实现你的项目。NPU（神经处理单元）是一种专门设计用于加速人工智能（AI）任务的硬件架构。使用 NPU 可以大大提高人工智能应用的性能和效率。下面是一个包含实现流程的表格和每个步骤所需的代码。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 安装 NPU 相关的软件
原创
2023-12-18 09:37:39
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