总体目标每个人的环境互相不影响每个人分配10个端口，其中第一个端口是ssh连接的端口(内网连接)要能用GPU跑深度学习实验可以用不同版本的cuda（暂未实现，实现了再写）可以ssh连接（目前内网可以）外网可以ssh连接（内网穿透用frpc可以实现，但每个人的配置不一样，目前没法统一配置）最好有一个图形化的管理界面（GitHub没找到，哪天有闲自己写一个吧），类似这种探索过程照着nvidia-doc
这个项目是通过小车上安放Ultra96和摄像头，在行进过程中摄像头所摄入的目标和道路边缘进行识别，并通过WIFI完成与远端主机的通信与控制。 Ultra96板通过USB摄像头采集图像信号，利用Ultra96强大的DNNDK IP神经网络处理能力进行目标识别。利用DNNDK 的 SSD神经网络硬件加速方案和先进的剪枝技术，在计算机上进行模型的选择、训练和验证。然后运用DNNDK IP将深度模型的浮点
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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通过 ip route table 与 ip rule 命令分离路由表，解决同一 Linux 主机同网段双网卡路由冲突只能用一个的问题。
背景实验室的服务器集群，每台机器安装有 2 个 InfiniBand（简称 IB）网卡，支持 RDMA 也兼容 TCP/IP 。实验室的 IB 网卡 IP 地址 (IPoIB) 约定格式为：172.16.[主机编号].
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2024-03-25 12:56:16
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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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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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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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什么是CPU与GPU，它们之间有什么关系一、CPU1. 核心功能2. 工作原理3. 组成部分4. 发展历程5. 性能指标6. 架构种类7. 发展趋势8. 应用领域二、GPU三、CPU与GPU的关系 什么是CPU与GPU，它们之间有什么关系一、CPUCPU，全称是“Central Processing Unit”，中文名为“中央处理器”。它是计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执
一、环境准备硬件：台式机或者笔记本一台软件：已安装好ubuntu16.04LTS系统注：最好在独立的电脑上做研究和开发，不要使用虚拟机之类的，省的遇到问题，无法解释。以下使用的机台式机是：Z840工作站，显卡为 NVIDIA Quadro P4000二、安装显卡驱动点击“系统设置-->详细信息”，在“图形”看到自己电脑上的显卡。如果“图形”处没有显卡的型号，则需要进行显卡驱动的安装。（NVI
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2024-04-23 18:58:11
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基于 NVIDIA Ampere GPU 架构 的 NVIDIA A100 提供了一系列令人兴奋的新功能：第三代张量核心、多实例 GPU （ MIG ）和第三代 NVLink 。安培张量核心引入了一种新的用于人工智能训练的数学模式：张量浮点 -32 （ TF32 ）。 TF32 旨在加速 FP32 数据类型的处理， FP32 数
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2023-07-04 20:59:00
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声明： 本文部分内容来自网络。由于知识有限，有错误的地方还请指正。本帖为自己学习过程的记录帖，如果对您有帮助，我将荣幸之至。 什么是显卡？ 显卡接在电脑主板上，它将电脑的数字信号转换成模拟信号让显示器显示出来。
原始的显卡一般都是集成在主板上，只完成最基本的信号输出工作，并不用来处理数据。随着显卡的迅速发展，就出现了GPU的概念，显卡也分为独立显卡和集成显卡（
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2024-03-20 20:37:10
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今天分享的这篇Paper来自Los Alamos National Laboratory(LANL), Los Alamos国家实验室的项目, 他们提出了新的GPU model, 也是开源项目, PPT-GPU (Performance Prediction Toolkit) GPU model. 预测误差在10%以内, 可扩展, 比GPGPU-Sim快450倍, 而且更精确.Background
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2024-05-14 21:55:37
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1、延迟问题： 从上表可以看出，在同等核心频率下，DDR2的实际工作频率是DDR的两倍。这得益于DDR2内存拥有两倍于标准DDR内存的4BIT预读取能力。换句话说，虽然DDR2和DDR一样，都采用了在时钟的上升延和下降延同时进行数据传输的基本方式，但DDR2拥有两倍于DDR的预读取系统命令数据的能力。也就是说，在同样100MHz的工作频率下，DDR的实际频率为200M
你好！在这篇文章中，我想向Flash Stage3D的开发者展示如何利用一个有用的工具：Intel GPA。 通俗的说Intel GPA是一个用于测试产品性能和质量的工具。例如，这个工具可以运行在游戏或3D应用程序中用来看看它们是如何工作的。利用这新的技术和构建巧妙的解决方案，我可以随心所欲的做一些测试。关于这一点，我很高兴介绍与Intel GPA相关的几篇文章：“LA Noire”，“Unre
摘要：从显存优化，计算优化两个方面来分析一下如何进行深度学习模型推理优化。作者： ross.xw。前言深度学习模型的开发周期，包括训练阶段和部署阶段。训练阶段，用户需要收集训练数据，定义自己的模型结构，在CPU或者GPU硬件上进行训练，这个过程反复优化，直到训练出满意精度的模型。有了模型之后，我们需要将模型服务部署运行，我们期望服务延迟越低越好，吞吐越高越好。这里会从显存优化，计算优化两个方面来分
引言经过三个月的开发，项目通过了所有测试并上线，然而，我们发现项目的首页几乎无法打开，后台一直发生超时错误，导致CPU过度负荷。在这次项目开发过程中，我制定了一份详细的技术优化方案。考虑到客户无法提供机器硬件配置，我们只能从软件方面寻找解决方案，以满足客户的预期。同时，我还准备了一个简单的项目复盘，如果你对此感兴趣，也可以一起查看。初期优化在进行第一次优化时，我们发现SQL的基本书写存在问题。通过
在其他同学的文章中已经介绍过了，阿里新的自动语音识别系统的第一个落地点，被选定在客服电话语音识别上。这个落地项目非常难，首先就在于我们面对的语音数据非常多样化：比如各种随意的对话、不完整的句子、各种话题以及各种传输差异和环境噪声。面对如此复杂的语音数据，我们后端的语音识别声学模型就一定要尽可能的覆盖各种可能的场景，包括各种对话、各种声道、各种噪音甚至各种口音，而要覆盖这些场景，就要求我们用海量的数
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2024-08-28 22:04:05
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显卡是一台电脑出CPU之外我们最长关心的硬件，尤其是对广大的游戏玩家来说，显卡对于游戏的重要性是非常重要的，那么， 显卡的作用 是什么呢?下面一起来看看吧。 一、显卡简介 1、显卡 显卡又称视频卡、视频适配器、图形卡、图形适配器和显示适配器等等。显卡架接在主机与 显示器 之间，主要作用是控制电脑的图形输出，负责将CPU送来的的影象数据处理成显示器认识的格式，再送到显示器形成图象，因此显卡的性
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2024-07-23 08:17:01
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当你在深度学习中使用 GPU 时,你会一次又一次地为它带来的速度提升而感到惊叹：在一般问题中能获得相对于 CPU 快 5 倍的速度提升，在一些更大的问题中还能获得相对快 10 倍的速度提升。在 GPU 的帮助下，你可以更快地试验新的想法、算法和实验，并迅速得到反馈——哪些是可行的、哪些是不可行的。如果你对深度学习是认真的，那么你一定要使用 GPU。但是，你应该选择哪一种呢？在这篇博客中我将指导你选
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2024-05-28 11:12:42
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