CUDA版本10.1cuDNN版本10.1OpenCV版本3.4.5Visual Studio2017darknet版本用的是AlexeyAB版本，链接如下：darknet1.CUDA，OpenCV，VS2017的安装安装过程略。可以看我之前的文章：WINDOWS下OpenCV+Contrib+CUDA配置（CUDA10.1,VS2017,opencv3.4.5）切记把opencv3.4.5\op
Pytorch定义网络结构识别手写数字，可以对网络中的参数w和b进行手动定义的（参考上一节），也可以直接用nn.Linear定义层的方式来定义，更加方便的方式是直接继承nn.Module来定义自己的网络结构。1.nn.Linear方式1 import torch
2 import torch.nn as nn
3 import torch.nn.functional as F
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做deeplearning离不开python。除了tensorflow，torch之外，一些经常用的基础操作也要熟练掌握，python太庞大了，涉及到太多数据结构和方法了。都记下来，也太难了吧！当然熟记一些基础操作也是十分必要的，我之前总想着，等有时间再一起整理，也是经过导师指导，开始整理。 目前，来看用到啥，补充啥了，之后会系统整理。列表操作 列表合并，转字符串等参见IO。 对于列表操作，经
DXF库(dxflib)使用指南 作者：Andrew Mustun 版权：2004-2005 RibbonSoft公司. 保留所有权利。 日期：2005年3月 原文：http://www.ribbonsoft.com/dxflib/manual.pdf 源码：http://www.ribbonsoft.com/archives/dxflib/dxflib-2.0.4.8-2.src.tar.gz
第一步 配置主机虚拟化通过iommu 特性将物理设备透传到vm里面，iommu的driver是vfio提供。
OS环境: ubuntu20.04 LTS
GPU版本：NVIDIA Corporation TU104
bios需要开启vt-d
host需要隔离该gpu
需要将这一组iommu同时bind到vfio-pci driver上安装包apt install qemu-kvm qemu-u
原创
2022-06-23 12:48:04
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在信息爆炸的时代，如何从海量数据中精准定位所需信息成为关键挑战。传统基于关键词匹配的稀疏检索方法（如TF-IDF、BM25）因无法理解语义关系，在复杂场景下表现受限。**密集检索（Dense Retrieval）** 通过将文本映射到低维向量空间，利用向量相似度捕捉语义关联，彻底改变了这一局面。FlagEmbedding作为FlagOpen开源社区的核心项目，提供了从模型架构到工程落地的完整解决方...
cudatoolkit和cudnn一样可以正常跑深度学习，我觉得这是最简单的方法了，比后面在系统中独立安装CUDA和cuDNN省事的多多多多，下面来看具体的步骤（需要提前安装好Anaconda工具）： 0.查看tensorflow所需的CUDA、cuDNN环境： &
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2024-05-13 21:05:31
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大佬博客是JeanCheng，,有情趣的自己去看 1.服务器体系（SMP，NUMA，MPP）与共享存储器架构（UMA和NUMA） UMA和NUMA两种模型是共享存储型多处理机，均匀存储器存取模型可以将内存以连续方式组织起来 ，传统的多核运算使用SMP模式：将多个处理器与一个集中的存储器和io总线相连，所有处理器只能访问同一个物理存储器，SMP被称为一致存储访问UMA结构体系，一致性意味着无论什么时
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2024-10-23 20:55:59
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在Bert网络中，通过使用图算融合技术和算子自动生成技术相结合，可以实现整网的14.8%性能提升。想知道具体技术细节吗？快来看看吧~为什么需要算子自动生成技术？有过深度学习项目实践经验的同学会有类似的需求：以计算机视觉为例，我们可能会使用TensorFlow深度学习框架在Nvidia GPU上训练ResNet神经网络来解决图像分类任务。在这种情况下我们可以使用CUDA和cuDNN库中的函数来完成网
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2024-07-25 20:20:38
57阅读
一.概念介绍SMP Symmetric Multi-Processor 对称多处理器 NUMA Non-Uniform Memory Access 非一致存储访问结构 MPP Massive Parallel Processing 海量并行处理结构SMPCPU 服务器中多个CPU对称工作，无主次或从属关系。 CPU共享相同的物理内存，每个 CPU访问内存中的任何地址所需时间是相同的
使用openGL图形库绘制，都需要通过openGL接口向图像显卡提交顶点数据，显卡根据提交的数据绘制出相应的图形。 openGL绘制方式有：直接模式，显示列表，顶点数组，顶点索引。 直接模式：最简单，最直接的模式，但是性能是最差的，因为每绘制一个基本图元都需要提交一次数据；glBegin(GL_TRIANGLE_STRIP);
glColor3ub(255, 0, 0);
目录一 、实验目标二 、实验分析2.1 规划节点2.2 基础准备三 、应用系统基础服务安装3.1 修改主机名3.2 配置本地YUM源3.3 安装基础服务3.3.1 安装Java环境3.3.2 安装Redis缓存服务3.3.3 安装Elasticsearch服务3.3.4 安装Nginx服务3.3.5 安装Mariadb服务3.3.6 安装ZooKeeper服务3
前言： 最近开始下决心好好的学习tensorflow了，以前用的是cpu版本的tensorflow，装好python3.5直接pip install tensorflow就可以跑起来了。想着自己是N卡又试了试GPU版本的，其中遇到了不少的坑，结果花了我一天的时间。下面是我的安装以前环境配置的全过程（win10(x6
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2024-03-22 16:22:58
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标题：Kubernetes中配置GPU使用指南
摘要：本文将介绍如何在Kubernetes集群中配置GPU以加速计算任务。首先，我们将讨论Kubernetes GPU配置的整体流程，并使用代码示例指导刚入行的开发者完成这个任务。
---
## 1. 整体流程
下表展示了在Kubernetes中配置GPU的几个关键步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 步骤一：安装GPU驱动
原创
2024-01-19 10:24:41
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在进行“ollama gpu配置”时，一些基本的配置和环境准备是必不可少的。在本篇博文中，我将一步步记录下从环境搭建到排错的整个过程。
首先，我需要列出必要的前置依赖安装，确保能够顺利进行配置。
```bash
# 更新包管理器
sudo apt update
# 安装NVIDIA驱动程序和CUDA工具包
sudo apt install nvidia-driver-460 cuda
#
最近换了64位的主机，准备把之前做过的程序都整理一下，然后遇到这种问题首先给win7 64为配置opencv2.4.9配置过程就不细说了，可以参考http://wiki.opencv.org.cn/index.php/%E9%A6%96%E9%A1%B5情况一：在配置链接库的时候就都选择x64文件下的文件，但是在vs2010中对应的cv函数识别不出来这里需要注意的是虽然系统是64位，但是vs中可能
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2024-09-13 18:23:19
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据了解，微软发布了Project Brainwave ，这是一个基于 FPGA 的低延迟深度学习云平台。微软官方测试数据显示：当使用英特尔的 Stratix 10 FPGA，它不需要任何 batching 就能在大型 GRU达到 39.5 Teraflops 的性能。微软公司表示——该系统是为实时 AI 而设计。Project Brainwave 的系统可分为三个层面：高性能分布式系统架
OpenVINO号称支持CPU INT8的推理已经好久了 Introducing int8 quantization for fast CPU inference using OpenVINO 号称在mobilenet-ssd上 i7-8700能有1.36X的性能提升。但是前几个版本的calibration tool的变化实在太大了，从native C++变成python to
1.首先安装CUDA（会自动安装NVIDIA显卡驱动）a.首先安装一些依赖sudo apt-get update
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install --n
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2024-02-25 10:48:11
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目录一、创建虚拟环境二、下载安装包三、遇到的坑前言 文章主要介绍安装GPU版本的Pytorch，自己在安装种也遇到了不少坑，在这里一一例举。前提是安装好Anaconda和Pycharm和CUDA。不推荐通过官网获取命令直接安装，如果不换源，下载速度慢，我换了清华源后，下载的CUDA版本的，清华源由于没有CUDA版本，每次都会自动装CPU版本，若
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2023-09-20 06:57:21
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