目录一、MindSpore深度学习框架环境与配置介绍1、MindSpore深度学习框架介绍2、MindSpore环境搭建与配置二、MindStudio开发平台简介与安装1、MindStudio开发平台简介2、MindStudio安装三、训练工程创建及其相关配置四、Rotate模型介绍1、模型简介2、数据集介绍3、模型迁移 五、使用MindStudio对RotatE模型训练、评估和导出1、
技术日新月异，物联网、人工智能、深度学习等遍地开花，各类芯片名词CPU，GPU, TPU, NPU层出不穷…它们都是什么？又有着什么千丝万缕的关系和区别？接下来，统一介绍一下：01 CPUCPU最早用于计算机的控制单元和运算单元，随着计算机技术的发展，CPU逐渐成为了计算机系统中最重要的部分，担负着整个计算机系统的核心任务。CPU由多个结构组成，其中包括运算器（ALU, Ari
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2024-08-30 13:53:32
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1. CPU - 中央处理器：全能指挥官角色定位：计算机系统的“大脑”和“控制中心”。它负责执行操作系统、应用程序的各种指令，管理整个
深度学习最近取得的成功势不可挡：从图像分类和语音识别到图片标注、理解视觉场景、视频概述、语言翻译、绘画，甚至是生成图像、语音、声音和音乐！ 随着我们的家变得越来越智能，你会发现许多设备都会需要连续地使用深度学习应用、收集和处理数据。所以我们需要新的硬件，一个比 Intel Xeon 所驱动的服务器更加高效的硬件。一个英特尔服务器 CPU 可能会消耗 100-150 瓦功率并需要一个有着冷却装置的超
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2024-09-06 19:52:24
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一、并行编程模型介绍共享内存模型： 并行程序中的进程或线程可以通过对共享内存区的读写操作来实现互相间的通信。该模型关注并行任务的划分以及映射到进程或线程的指派分配。适用于共享存储多处理器。该类型主要有OpenMP、基于POSIX线程库的多线程程序等。消息传递模型： 各个并行任务之间不能通过程序地址的访问获得另一任务的数据，必须显式提出数据通信请求才能在任务间交互信息。该模型关注数据的分布情况。
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2024-04-24 10:53:20
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在这节课中你将了解到FortiASIC芯片和Fortinet的夹层卡是如何加速FortiGate的性能的。 专用硬件的加速处理与一般CPU的传统处理不同。 在完成这一课程之后，你应该具备这些实用技能，你可以使用这些技巧来优化配置，以增强网络和安全性能。 你将能够描述Fortinet的芯片组，识别IP会话的卸载，配置异常检测，加速基于流程的检查，并配置TCP SYN代理的SYN洪水检测。 让我
具体步骤 1.安装并配置好caffe及python接口（前提工作）2.从Github上下载Faster R-cnn的源代码 使用命令：git clone –recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git 必须加上 –recursive，递归下载所有相关链接中的内容。3.生成Cython模块 进入faster-rcnn目录
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2024-10-17 08:15:41
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PyTorch是业界流行的深度学习框架，用于开发深度学习训练脚本，默认运行在CPU/GPU上。为了使这些脚本能够利用昇腾AI处理器的强大算力执行训练，需要对PyTorch的训练脚本进行迁移。首先，我们了解下模型迁移的全流程： 通过上图可以看出，模型迁移包括“脚本迁移 –> 模型训练 –> 精度调优 –> 性能调优 –> 模型
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2023-09-06 14:06:12
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悄然间，AI技术正在带来愈发清晰的时代变革。如今我们习惯了生活中的人脸识别和语音交互，知道了各行各业都能与AI结合，见证了所有科技公司都开始谈论和使用AI。然而这样一场大浪潮中，大部分人其实还是迷茫的：AI未来到底能发展到什么高度？为了理想中的高度，今天需要什么？AI给每一个人带来了何种机遇？这些问题来临时，大家更希望看到领军者在做什么，从而找到一条可以参考和借鉴的路。毫无疑问，在新的国际环境和技
前期准备工作已经完成，接下来我们就准备VINS在NX的落地。 1.下载源码编译 首先VINS_gpu版本需要引入OpenCV CUDA版本的加速，由于我们的NX镜像已经安装好CUDA，这里就不在赘叙，需要的自行google查找资料。下面开始安装VINS源码。 mkdir -p vins_gpu/src cd vins_gpu/src git clone https://github.com/pjr
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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在现代的计算机视觉和深度学习领域，使用 GPU（图形处理单元）和 NPU（神经处理单元）来加速模型训练和推理已经成为了非常普遍的需求。然而，在使用 Ollama 进行模型调用时，我们经常会遇到“ollama无法调用GPU和NPU”的问题。下面我将分享解决这一问题的过程，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。
## 环境准备
首先，确保您的技术栈与 Ollama 和使用
YOLOv5 Windows环境下的C++部署（GPU） 文章目录YOLOv5 Windows环境下的C++部署（GPU）前言1、环境介绍2、环境配置3、.torchscript.pt版本模型导出4、c++中调用模型并进行推理5、可能遇到的问题参考： 前言最近在学习pytorch模型的c++部署，查阅网上资料时发现了很多优秀的博主写的详细的教程，但大部分是以前的版本，所以在此整理记录一下新版的yo
谁又能说不是？ 市值两年上涨7倍，芯片供不应求，屡战英特尔，坚持怼谷歌，是当前AI大红大紫中的实力玩家，也是AI大潮中最闪亮耀眼的明星缩影。 创立24年来，从游戏芯片供应商，到AI芯片垄断者，英伟达俨然历史钦定。 不过，回溯英伟达的风云际会，历史进程纵然功不可没，个人奋斗更是不容忽视——没有濒临破产时的豪赌，没有在CUDA上百亿美元的押注，又怎会有如今风光无限的英伟达和黄教主。
CPU、GPU、TPU前言一、CPU和GPU的区别CPU 基于低延时的设计：GPU是基于大的吞吐量设计。CUDAcuDNN二、什么类型的程序适合在GPU上运行？三、TPU —— 为机器学习而生四、神经网络如何运算CPU 如何运行GPU 如何工作TPU 如何工作TPU 好处：成本降低至 1/5 前言做深度学习，有感而发，总结一下CPU和GPU的区别以及介绍一下TPU！一、CPU和GPU的区别CPU
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2024-03-21 12:48:27
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在Android开发中，利用硬件的NPU（神经处理单元）和GPU（图形处理单元）来规划和执行复杂计算任务，能够显著提高性能，特别是在需要大量并行计算的场景，如机器学习和图形渲染等。本文将围绕“Android如何利用硬件的NPU GPU”这一主题，从多个维度深入探讨。
## 问题背景
在某个Android应用的开发过程中，用户反馈应用在图像处理和机器学习推理时存在性能瓶颈，导致界面卡顿，影响用户
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2018-10-26 20:30:00
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每日英文 Rain falls because the clouds can no longer handle it's weight; just like tears fall, because the heart just cannot handle the pain.雨水落下来是因为天空无法承受它的重量，眼泪掉下来是因为心再也无法承受那样的伤痛。 每
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2024-07-16 06:40:17
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一、基础理论概述1. 有三种 preemption model 和适用场景非强占式内核(服务器)
强占式内核(低延迟桌面)
voluntary kernel preemption(桌面)2. 动态功耗 = C * Freq * Voltage^2 其中Freq 是CPU运行频率，Voltage是CPU核心的电压3. RT和DL视角下的负载均衡：n个runnable的RT task平均分
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2024-04-22 14:02:58
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汽车相关上次关于TOPS的问题，似乎得到很多的关注，这里就多讲点自动驾驶芯片的内容真真假假的TOPS-不要太较真了133 赞同 · 22 评论文章上次也聊到了，讨论自动驾驶芯片的意义并非单纯理解芯片原理，更需要理解计算并非是一个软件工作而是一个软硬件配合的工作。很多算法在不同的芯片上都可以实施，但是量产过程中需要在灵活性以及成本功耗之间做出权衡。而如果要做到这点，你必须理解芯片。芯片的概念结构当下
