9 月 26 日，NVIDIA英伟达在北京举行GTC大会，NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋在演讲中展示了能够加快人工智能大规模采用速度的全新技术，并介绍了为云服务商、电商和智慧城市提供的各项计算平台服务。 发布AI 推理软件TensorRT 3：可每秒识别 5,200 张图片为满足市场需求，NVIDIA发布了 TensorRT 3 AI 推理软件，该软件能够在生
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2024-06-16 09:30:45
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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
机器推理在深度学习的影响下，准确性越来越高、速度越来越快。深度学习对人工智能行业发展的贡献巨大，这得益于现阶段硬件计算能力的提升、互联网海量训练数据的出现。本篇文章主要介绍深度学习过程中如何选择合适的GPU显卡，如果你是深度学习新手，希望这篇文章对你有帮助。推理用到的硬件分两种，一种是专业AI硬件公司出的AI芯片，一种就是我们平时熟知的GPU显卡了，前者不太适合入门学习，而后者无论从入门难度还是性
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2024-05-07 14:52:08
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近来做模型移植，接触到移动端推理框架，做一个总结：1. Android NNAPI：一个基于安卓系统的可在移动设备上运行与机器学习相关的计算密集型操作的C语言API，NNAPI降为更高层次的构建和训练神经网络的机器学习框架（Tensorflow Lite，Caffe2等等）提供底层支持。这些API将会集成到所有的Android 8.1（以及更高版本）设备上。NNAPI高几层的系统架构如下图所示：2
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2024-03-21 22:05:54
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简介TensorRT是一个高性能的深度学习推理（Inference）优化器，可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理。TensorRT可用于对超大规模数据中心、嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速。TensorRT现已能支持TensorFlow、Caffe、Mxnet、Pytorch等几乎所有的深度学习框架，将TensorRT和NVIDIA的GPU结合起来，能在几乎所有的框架中进行快速和高
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2024-05-16 14:22:02
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背景：近年来，随着移动端算力的不断提升和深度学习研究的快速发展，特别是小网络模型不断成熟以及数据安全的要求越来越高，越来越多的原本在云端执行的推理转移到移动端上来实现。移动平台的深度学习推理涉及硬件平台、驱动、编译优化、模型压缩、算子算法优化以及部署，适合系统业务开发的高效推理框架成为业界迫切需求和开发重点。很多企业都在研发面向移动端的开源深度学习框架。当前国内外主流开源移动端推理框架：小米MAC
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2024-07-30 16:40:36
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对于5G手机来说，在应对高速率的5G网络传输以及数据处理速度上，双模5G芯片在热量产生速度上明显要比4G芯片要快很多，为此前不久发布的双模5G手机荣耀V30、红米K30 5G也分别采用了大直径的铜管散热，带来了不错的手机散热体验。同时即将在1月7日正式发布的realme真我X50双模5G手机也带来了全新的散热方案。接下来一起走近对比一下吧。 realme真我X50、红米K30 5G，以
1. 实时查看nvidia GPU使用情况（适用于Linux和Windows）$ nvidia-smi # 显示当前GPU使用情况
$ watch -n 1 -d nvidia-smi # 每隔1s刷新一次,时间参数可以更改2.使用多GPU加速训练torch.cuda.is_available() 返回True表示有GPU。torch.cud
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2024-04-04 13:00:38
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本帖经过多方整理，大多来自各路书籍《GPGPU编程技术》《cuda高性能》
1 grid 和 block都可以用三元向量来表示：
grid的数组元素是block block的数组元素是grid 但是1.x计算能力的核心，grid的第三元必须为1.block的X和Y索引最大尺寸为512 2 通过__launch
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2024-04-22 23:00:59
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前言上一篇《PaddleOCR C++动态库编译及调用识别（一）》中把PaddleOCR的动态库编译完也调用成功，也考虑了几个可以优化的方法，本来也是想按自己的想法做的优化，过程中也踩到了不少的坑，慢慢填吧。这篇文章算是做了一个踩坑的记录。上篇提的优化方向上图中可以看到，上一篇说过的两个优化方向：替换通用的OCR识别模型分割华容道图片，单张识别替换通用的OCR模型01下载通用OCR模型这个比较简单
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2024-08-12 10:23:54
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ONNXRuntime是微软推出的一款推理框架，用户可以非常便利的用其运行一个onnx模型。ONNXRuntime支持多种运行后端包括CPU，GPU，TensorRT，DML等。可以说ONNXRuntime是对ONNX模型最原生的支持。虽然大家用ONNX时更多的是作为一个中间表示，从pytorch转到onnx后直接喂到TensorRT或MNN等各种后端框架，但这并不能否认ONNXRuntime是一
TensorRT 文章目录TensorRT训练和推理的区别TensorRTTensorRT 优化和性能TensorRT 工作原理Python APIImporting TensorRT Into PythonCreating A Network Definition In PythonBuilding An Engine In PythonSerializing A Model In Python
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2024-08-24 19:04:07
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影响范围，现象“我的后羿怎么动不了！” “”应用启动怎么那么慢？” “滑动的时候怎么那么卡？”影响用户体验基础知识1. CPU 性能// 获取 CPU 核心数
cat /sys/devices/system/cpu/possible
// 获取某个 CPU 的频率
cat /sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/cpuinfo_max_freq现代芯片不仅带
前言：参考TensorRT官方文档学习的笔记记录 Tensor是一个有助于在NVIDIA图形处理单元（GPU）上高性能推理c++库。它旨在与TesnsorFlow、Caffe、Pytorch以及MXNet等训练框架以互补的方式进行工作，专门致力于在GPU上快速有效地进行网络推理。 如今现有的一些训练框架（例如TensorFlow）已经集成了TensorRT，因此可以将其用于加速框架中的推理。另外
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2024-03-27 09:17:03
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** 基于Tensorflow-gpu的深度学习训练框架搭建教程**前言由于个人PC以及工作站的硬件配置差别很大、这将导致显卡驱动与tensorflow-gpu不兼容的问题。本文是在win10系统下一站式深度学习训练框架的搭建流程，主要内容包括GPU驱动版本匹配、下载安装、系统环境变量配置、tensorflow-gpu版本匹配以及安装测试。下列是一次成功案例的各文件版本： 1、GPU型号：Gefo
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2024-04-15 11:13:51
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一、传统的提高计算速度的方法faster clocks (设置更快的时钟）more work over per clock cycle(每个时钟周期做更多的工作)more processors(更多处理器)二、CPU & GPUCPU更加侧重执行时间，做到延时小GPU则侧重吞吐量，能够执行大量的计算更形象的理解就是假如我们载一群人去北京，CPU就像那种敞篷跑车一样速度贼快，但是一次只能坐两
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2024-04-08 10:12:12
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目录1、常用设定2、模型训练2.1、单GPU训练2.2、使用多个GPU进行训练3、模型推理1、常用设定1）默认使用4个GPU的分布式训练。2）ImageNet上所有pytorch样式的预训练主干都是由open-lab团队自己训练的，参考文章https://arxiv.org/pdf/1812.01187.pdf。其中ResNet样式主干基于ResNetV1c变体，其中输入主干中的7x7转换被三个3
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2024-08-23 07:56:00
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这个系列我们来聊聊序列标注中的中文实体识别问题，第一章让我们从当前比较通用的基准模型Bert+Bilstm+CRF说起，看看这个模型已经解决了哪些问题还有哪些问题待解决。以下模型实现和评估脚本NER问题抽象实体识别需要从文本中抽取两类信息，不同类型的实体本身token组合的信息（实体长啥样），以及实体出现的上下文信息（实体在哪里）一种解法就是通过序列标注把以上问题转化成每个字符的分类问题，labe
文字检测关键要点: 配置文件、预训练模型、数据加载实际使用过程中，建议加载官方提供的预训练模型，在自己的数据集中进行微调，关于检测模型的微调方法也可以选择加载backbone预训练模型再训练，不过收敛速度会很慢 微调指令(推荐):python3 tools/train.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_student.yml \
ollama 使用gpu推理windows
在进行自然语言处理和模型推理时，许多开发者都希望能够利用GPU来加速计算。在Windows平台上运行Ollama等工具时，如何实现GPU推理成为了一个关键的技术问题。
### 背景定位
随着人工智能技术的快速发展，深度学习模型越来越大，计算复杂度也随之提高。传统的CPU推理速度常常成为瓶颈，因此需要将推理过程转移到GPU上进行加速。在这一点上，我面
