本篇作者陶然Jina AI 架构研发工程师Jina(get.jina.ai) 是一个用于搭建多模态 AI 应用的框架，它全面地支持了云原生的生态，极大简化了处理基础设施的复杂性。使用 Jina，开发人员可以快速构建和部署复杂的多模态、跨模态应用。在机器学习领域，我们经常使用 GPU 来加速计算工作负载。但现在的企业和开发者都更热衷于“上云”。有了云计算，使用云服务，用多少付多少，也就能降低运营成本
GPU图形处理管线、图形硬件接口（OpenGL）与可编程图形渲染语言（CG）的关系 1. 现代的硬件设备已经可以使的所有的图形操作在硬件上进行，在图形渲染管线上的操作都是由GPU来完成的，除非在程序中显示调用的那些数学计算之外(这是在CPU上的)，所以默认的写的所有图形渲染程序都是由硬件加速的。GPU的图形处理管线如下： 2. 所有的图形硬件接口，如OpenGL和D3D都提供了程
【onnxruntime】【GPU】windows10下onnxruntime-win-x64-gpu-1.15.0 C++版本源码编译教程提示:博主取舍了很多大佬的博文并亲测有效,分享笔记邀大家共同学习讨论 文章目录【onnxruntime】【GPU】windows10下onnxruntime-win-x64-gpu-1.15.0 C++版本源码编译教程前言准备工具cuda/cudnncmake
Libgdx正式推出1.0版本，其中最重要的一个变化就是正式启用Gradle模板支持。
填写必要信息后会自动生成Gradle配置文件，通过Gradle可以创建Idea和Eclipse的项目文件，更可以快速升级和添加依赖。
但是很多人再使用的时候，特别是第一次接触Gradle，会遇到很多问题，最关键的一个就是速度慢。本文会介绍这个问题的原因和解决方法。
Gradle Wrapper Gr
作者 | 钰莹，核子可乐近日，英伟达（NVIDIA）宣布，将 Linux GPU 内核模块作为开放源代码发布。早在几天前，NVIDIA 开始在 GitHub 上陆续公开相关代码，目前该项目已经收获 7.7k star，众多网友对本次开源纷纷表示难以置信。英伟达开源 GPU 内核模块代码本次开源无疑可以帮助改善英伟达 GPU 在 Linux 环境下的体验，与操作系统的紧密集成是帮助开发人员开展调试、
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2024-05-06 10:57:28
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在GeForce 6800 Ultra中，有多达16组像素着色器流水线， 6组顶点着色器流水线。多条流水线可以在单一控制部件的集中控制下运行，也可以独立运行。在单指令多数据流（SIMD）的结构中，单一控制部件向每条流水线分派指令，同样的指令被所有处理部件同时执行。另外一种控制结构是多指令多数据流（MIMD），每条流水线都能够独立于其他流水线执行不同的程序。 GeForce 6800 Ultra的顶
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2024-03-24 09:45:33
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GPU计算的目的即是计算加速。相比于CPU，其具有以下三个方面的优势：l 并行度高：GPU的Core数远远多于CPU（如G100 GPU有240个Cores），从而GPU的任务并发度也远高于CPU；l 内存带宽高：GPU的内存系统带宽几十倍高于CPU，如CPU （DDR-400）带宽是3.2GB/秒，而GPU内存系统带宽可达147.1GB/秒；l 运行速度快：G
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2024-04-05 09:59:43
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为什么FPGA主频比CPU慢，却可以帮其加速？我们知道，FPGA的频率一般只有几百MHz，而CPU的频率却高达数GHz。那么，有不少网友心中就有一个疑问：“为什么FPGA主频比CPU慢，但却可以用来帮CPU做加速?”。今天，EDN就和大家系统性地讨论下这个问题。将FPGA主频与CPU相比不妥在开始之前，首先要明确一点，将FPGA的主频与CPU比较，实际是风马牛不相及的问题。FPGA和CPU是两种完
前言最近开始接触tensorflow，以前一直使用的使cpu版本，因为安装很简单。但是在在实现CNN的时候，因为cpu计算实在是太慢，所以准备安装gpu版本，碰到了许多的问题，尝试了各种方法，弄了大概两三天的样子，终于弄好了，真的是很头疼呢。这里为大家很详细的介绍一下tensorflow-gpu的安装教程，并且细数一下在安装过程中容易出现的坑，以及其相应的解决办法，喜欢的点个收藏或者赞吧!一、安装
前言最近在使用Google Colab 训练模型，分配的是 Tesla P100-PCIE-16G 显卡；这个显卡也不是很弱啊，但在训练模型时，发现很慢。比我本地的两张1080ti显卡（合起来也是16G）慢几倍了，感到非常困惑，后来看了很多文章，发现了是谷歌网盘驱动器读取数据集慢 导致的。。。。。。 关于之前使用Google Colab（错误示范）首先是把代码和数据集也下载放到了谷歌网盘
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2024-03-22 19:39:09
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写在前面google colab是google推出的无需任何配置、免费使用GPU，可以在浏览器中编写和执行Python代码的环境。使用完全类似于jupyter notebook。现对colab的使用做一个大概的梳理，colab的基本使用其自身的教程或其他网络教程。基本使用命令开启一个notebook后需要先挂载谷歌硬盘硬盘挂载命令#如果运行时环境断开需要重新挂载
from google.colab
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2024-08-23 14:35:48
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最近在整理模型加速的问题，使用到了GPU，但是有时候发现GPU的速度尽然比CPU还低，后来查找一些相关的资料后发现可能是由于两方面原因造成的：1. GPU的计算能力不行（毕竟对于笔记本自带的GPU而言其性能并不一定比CPU强）；2. GPU和CPU之间存在通讯问题，即数据的读取要在CPU中进行，读取后的数据再送入GPU中进行处理。针对第2个问题，考虑以队列的方式来解决，具体原因为：当数据在队列中传
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2024-02-21 14:16:13
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直接上干货吧。笔记本配置：Lenovo拯救者R720，8G，128G+1T,GTX10501.安装CUDA8.0下载软件后就可以开始安装了，由于本子默认显卡驱动高于CUDA8.0中的版本，所以会出现以下不兼容提示 此时，点击继续即可，注意：在后面的【
Matplotlib交互模式画图动态刷新延迟等问题一、引子二、问题三、测试分析四、解决方案 一、引子 最近在实验室优化基于 EPICS 协议的 Python 控制程序，其中，硅漂移探测器设备（silicon drifting detector, SDD）需要实时采集数据并图形化显示测试曲线。因此，在控制程序中使用到了 Matplotlib，以下代码片段为模拟实验数据采集过程，图1（a）为模拟实验
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2024-03-29 15:45:42
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目录 引言 解决方案 引言 之前有位群友在群里发了个问题，说使用pip安装第三方包遇到"Read timeout"。我相信很多时候，大家在使用pip都会遇到这个问题，所以，我想有必要写一遍文章来总结一下。具体如下： 解决方案 在这之前，你要明白一点，直接使用pip安装超时，绝大多数原因是pip源在外国，所以国内使用，网络就算稳定，也有一定超时。要想解
tensorflow多GPU并行计算TensorFlow可以利用GPU加速深度学习模型的训练过程，在这里介绍一下利用多个GPU或者机器时，TensorFlow是如何进行多GPU并行计算的。首先，TensorFlow并行计算分为：模型并行，数据并行。模型并行是指根据不同模型设计不同的并行方式，模型不同计算节点放在不同GPU或者机器上进行计算。数据并行是比较通用简便的实现大规模并行方式，同时使用多个硬
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2024-03-18 22:57:01
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内容来源：ATYUN AI平台今天在计算机视觉和模式识别（CVPR）会议上，NVIDIA公开了一系列新动向。NVIDIA DALI和NVIDIA nvJPEG首先是提供了用于数据增强和图像解码的新库。NVIDIA DALI：GPU加速数据增强和图像加载库，用于优化深度学习框架的数据管道NVIDIA nvJPEG：用于JPEG解码的高性能GPU加速库由深度学习支持的计算机视觉应用包括复杂
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2024-03-21 14:53:02
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试用阿里云GPU服务器进行深度学习模型训练最近在用PyTorch时发现在本地训练模型速度一言难尽，然后发现阿里云可以白嫖gpu服务器，只要没有申请过PAI-DSW资源的新老用户都可以申请5000CU*H的免费额度，三个月内有效。一、申请试用并创建实例点击试用，完成注册、实名、领取产品，然后前往控制台创建工作空间并授权授权完成，前往默认工作空间创建交互式建模（DSW）实例找到交互式建模（DSW）然后
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2024-08-21 09:44:10
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用ssh连其他linux机器，会等待10-30秒才有提示输入密码。严重影响工作效率。登录很慢，登录上去后速度正常，这种情况主要有两种可能的原因：1. DNS反向解析的问题OpenSSH在用户登录的时候会验证IP，它根据用户的IP使用反向DNS找到主机名，再使用DNS找到IP地址，最后匹配一下登录的IP是否合法。如果客户机的IP没有域名，或者DNS服务器很慢或不通，那么登录就会很花时间。解决办法：在
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2024-06-14 19:07:12
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Arm日前隆重宣布推出两款全新Mali GPU：Mali-G52和Mali-G31，为主流以及超高效能设备提供嵌入式解决方案。凭借全新的执行引擎设计，Mali-G52可在更小的芯片区域内实现更高性能，支持主流设备实现机器学习(ML)和增强现实(AR)等高级功能;而Mali-G31则是Arm迄今为止推出的最小的GPU，可支持用于数字电视(DTV)图形开发和复杂用户界面的最新一代API。或许你认为仅仅
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2023-10-06 21:55:17
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