安装cuda。CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台，是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。它通过利用图形处理器 (GPU) 的处理能力，可大幅提升计算性能。而所谓的GPU，则是图形处理器（graphics
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2024-03-26 09:53:34
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# 如何在Python中查看GPU有几张卡
## 一、流程图
```mermaid
gantt
title 查看GPU卡数量流程图
section 查看GPU卡数量
查看GPU卡数量: done, 2022-01-01, 1d
```
## 二、步骤
### 1. 安装必要的库
首先，我们需要安装必要的库来实现查看GPU卡数量的功能。在Python中，我们通常使用
原创
2024-04-16 04:02:11
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官网：https://github.com/tkestack/gpu-manager先夸赞一下腾讯的开源精神，再吐槽一下，官方README写的真是过于随意了。踩了一堆坑，终于部署并测试成功了。下面尽可能详细的记录一下全流程。这次用的k8s集群是用kubeadm搭建的，在部署gpu-admission自定义scheduler的时候也有些不同，后面会详细介绍。0、配置go环境0.1 go安装参考：ht
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2024-03-30 17:51:54
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不少的电动车电池用户发现电池在使用一段时间过后，电动车电池容量就会变小，影响电动车电池的使用寿命。那么?我们应该怎么判断电动车电池容量呢?接下来，小编就为大家介绍。 1、以电压表加负载来检测电池容量 怎么判断电动车电池容量?检测电池容量，仅使用电压表或万用表的电压挡不加负载来检查电池容量是否充足，是很难精确的。单单测量电压时，消耗电流极少，故而不会在电池内部产生大的压降，所以显示电压并不低
【计算机组成原理】学习笔记——总目录 【48】DMA：为什么Kafka这么快？引言一、理解 DMA，一个协处理器1、简介+应用场景2、具体使用原理二、为什么那么快？一起来看 Kafka 的实现原理1、引言2、正常需4次传输(从磁盘读数据发送到网络上去)3、Kafka将传输次数将为2次【均通过DMA传输】三、总结延伸【看这个总结就好了】四、总结【个人总结的重点】五、精选问答 引言过去几年里，整个计算
文章目录1. 基本知识1.1 显卡1.2 GPU1.3 CUDA1.4 cuDNN2. 显卡驱动安装3. CUDA安装及配置3.1 CUDA下载3.2 CUDA安装3.3 CUDA安装确认4. cuDNN下载及配置5. 环境变量配置6. tensorflow环境配置7. 测试2022/3/19更新 1. 基本知识1.1 显卡 显卡（Video card，Graphics card）全称显示接口卡
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2024-07-24 22:33:47
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环境：主机GPU问题描述：主机电源和GPU显卡功率的关系，如何规划适配电源解决方案：在规划配备电源时，需要考虑到GPU显卡的功率需求，以确保电源能够为整个系统提供足够的电力，并保证系统的稳定性和性能。以下是一些规划适配电源的方法和考虑因素：了解GPU显卡功率需求：首先要了解您计划使用的GPU显卡的功耗规格，通常可以在厂商网站或产品手册中找到。确保选购的电源具有足够的额定功率来支持GPU显卡工作。
GPU 已成为目前互联网行业内的一大刚需。就算不是做 AI 工具、大语言模型的团队，也有大量场景需要它，比如做游戏的团队，特别是那些需要顶级光影效果的游戏，还有那些鱼流媒体编解码相关的场景，比如视频的超分辨率算法等。但是，对于 AI 创业的团队，更加关注 GPU 的算力如何？我们之前还收到过开发者的询问“应该怎么对比 GPU 的算力？”。我们都知道 NIVIDA 每次的宣传时强调的指标都不完全相同
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2024-10-27 10:11:56
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MNN(Mobile Neural Network)是一个高性能、通用的深度学习框架，支持在移动端、PC端、服务端、嵌入式等各种设备上高效运行。MNN利用设备的GPU能力，全面充分“榨干”设备的GPU资源，来进行深度学习的高性能部署与训练。概述MNN自开源以来，一直以高性能、通用性、易用性等特性闻名于业界。近一年来，MNN GPU再发力，OpenCL后端针对移动端(Adreno/Mali GPU)
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2024-07-25 15:21:14
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本 demo 使用 activiti 框架实现了一个二级审批流程示例。包含前端和后端，后端用 springboot+activity 实现，前端用 vue+iview 实现。前后端是分离的。如果你只关注后端，那么你可以不实现前端，用 Postman 来测试后端即可。1. 流程图 流程图的 xml:<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<de
原标题：纯干货 | 一般人不知道的几个华为P10小技巧说到最近很火很火很火满大街刷屏的华为P10，不少人已经上手，然而对P10还是略显陌生。小编这里还有几个不为人知的小技巧，友谊的小船说开就开，今天就来造福群众分享给大家。一：想怎么插就怎么插全网通版的华为P10系列，两个卡槽可以随意插入任何一家运营商的卡。三网通用，怎么实惠怎么来。真正做到不论是什么手机卡，都能使用最快的网络服务，用户省去了网络制
# 实现Java审批流需要的表格设计及代码步骤
## 整体流程
为了实现Java审批流，我们需要设计合适的数据库表格，编写Java代码实现审批流程的各个环节。下面是实现Java审批流所需的表格及代码步骤：
```mermaid
pie
title Java审批流表格设计
"表1: 用户表" : 30
"表2: 审批流程表" : 20
"表3: 审批记录表" :
原创
2024-03-23 07:25:23
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GPU加速的功能暂时只支持Standard的计算，Explicit不支持驱动都设置完成可直接查看查看 环境变量设置安装显卡提前查询好主板是否与显卡兼容，在购买显卡。 本次使用的是Nvidia 2021 新推出的 RTX A4000显卡2。GPU特性RTX A000GPU显存带纠错码ECC DDR6 16GB显存带宽448GB/s图形总线PCI-E X16CUDA核心数6144单精度浮点计算19.2
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2024-04-22 12:52:47
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# CPU# 显卡 NVIDIA Tesla GPU系列P4、T4、P40以及V100参数性能对比2021-12-25 41简介： NVIDIA Tesla系列GPU适用于高性能计算（HPC）、深度学习等超大规模数据计算，Tesla系列GPU能够处理解析PB级的数据，速度比使用传统CPU快几个数量级，NVIDIA Tesla GPU系列P4、T4、P40以及V100是
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2023-10-17 22:04:29
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AI前线导读： 计算效率是人工智能的代表。在训练速度、准确性和能耗之间保持平衡并非易事，但最近硬件的进步让这个目标比以前更容易实现。举个例子：IBM本周将在NeurIPS上展示一些新的人工智能训练方法，性能超过此前的最优表现。这家位于纽约州阿蒙克的公司取得的第一个突破是加速数字技术，能够以8位实现全精度。第二个突破是用于模拟芯片的8位精密技术——这是IBM公司同类产品中实现的精度最高的技术，精确度
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2024-10-27 11:20:09
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需要GPU服务器的来看看之DGX-A100链接：http://www.aiserver.cn/DGX-A100 全球首个基于NVIDIA A100构建的AI系统 NVIDIA DGX ™ A100是适用于所有AI工作负载的通用系统，在全球首个5 petaFLOPS AI系统中提供了前所未有的计算密度，性能和灵活性。NVIDIA DGX A100配备了加速器NVIDIA A100 Tensor Co
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2024-03-15 12:38:33
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近期外媒传出消息指GPU芯片厂商NVIDIA和AMD可能被迫采取措施，对于给中国供应GPU芯片可能出现变化，恰在此时中国有芯片厂商表示已研发出7nm制程的GPU芯片，此举代表着国产GPU芯片的重大突破，NVIDIA和AMD采取措施反而是国产GPU芯片的机会。NVIDIA和AMD是全球独立显卡市场的巨头，在家庭电脑中，普遍都是采用Intel的集成显卡，毕竟家庭电脑使用高性能GPU的需求不强，需要AM
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2024-03-22 12:25:48
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探索机器学习新纪元：Arena —— 简化GPU集群管理的利器在深度学习和人工智能领域，训练复杂的模型通常需要大量的计算资源，特别是GPU集群。然而，面对Kubernetes这样强大的容器编排系统，数据科学家们往往会被其复杂性所困扰。为了解决这一问题，我们引入了Arena，一个专为数据科学家设计的命令行工具，旨在简化GPU集群上的机器学习任务管理和监控。项目介绍Arena是一个轻量级但功能强大的接
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2024-08-02 22:31:26
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产品渊源：随着人工智能技术的快速发展，各种深度学习框架层出不穷，为了提高效率，更好地让人工智能快速落地，很多企业都很关注深度学习训练的平台化问题。例如，如何提升GPU等硬件资源的利用率？如何节省硬件投入成本？如何支持算法工程师更方便的应用各类深度学习技术，从繁杂的环境运维等工作中解脱出来？等等。产品定位：为深度学习提供一个深度定制和优化的人工智能集群管理平台，让人工智能堆栈变得简单、快
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2024-04-22 12:42:36
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问题背景全球主要的容器集群服务厂商的Kubernetes服务都提供了Nvidia GPU容器调度能力，但是通常都是将一个GPU卡分配给一个容器。这可以实现比较好的隔离性，确保使用GPU的应用不会被其他应用影响；对于深度学习模型训练的场景非常适合，但是如果对于模型开发和模型预测的场景就会比较浪费。 大家的诉求是能够让更多的预测服务共享同一个GPU卡上，进而提高集群中Nvidia GPU的利用
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2024-04-27 16:07:06
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