近日，据美联社官网报道，MapD Technologies将MapD Core数据库发布到了开源社区。MapD是使用图形处理单元（GPU）以毫秒为单位分析数十亿行数据的先驱，比传统的基于CPU的数据库快几个数量级。MapD Core数据库及其可视化库开源让每个人都可以使用这个世界上最快的分析平台。Todd是MapD Technologies创始人兼首席执行官，据其博客介绍，他们在5年前开始MapD
转载
2024-04-22 22:49:07
39阅读
1 GPU运行机制总述市面上有很多GPU厂家，他们产品的架构各不相同，但是核心往往差不多，整明白了一个基本上就可以触类旁通了。1.0 GPU计算流程（CPU协同GPU计算）一个典型的计算流程是这样的:数据从CPU的内存拷贝到GPU的内存
CPU把计算指令传送给GPU
GPU把计算任务分配到各个CUDA core并行处理计算结果写到GPU内存里, 再拷贝到CPU内存里.1.1 Host与Devic
转载
2024-03-29 12:24:05
261阅读
一、GPU 利用率的定义本文的 GPU 利用率主要指 GPU 在时间片上的利用率，即通过 nvidia-smi 显示的 GPU-util 这个指标。统计方式为：在采样周期内，GPU 上面有 kernel 执行的时间百分比。二、GPU 利用率低的本质常见 GPU 任务运行流程图如下： 如上图所示，GPU 任务会交替的使用 CPU 和 GPU 进行计算，当 CPU 计算成为瓶颈时，就会出现 GPU
转载
2023-11-16 21:30:49
100阅读
大家好，我是Mr数据杨。就像三国时代的各个王国选择了最适合的战略，首先需要做的是Python版本的选择。这就像当时的曹操、刘备、孙权需要选择合适的战略，是否积极扩张还是先稳固自身的基础。同样地，选择最适合的Python版本是第一步。接着来到了NVIDIA配置流程。这有点像诸葛亮给蜀国建立了一套完善的规章制度。也需要配置好硬件环境，让Python可以在NVIDIA显卡上顺畅运行，发挥出最大的潜能。再
转载
2023-07-24 23:45:34
690阅读
matlab在运行一些大型程序时会比较慢，如果你的电脑正好有一张不错的显卡，那么为什么不用显卡来加速matlab运行呢？本文将讲解如何使用gpu来加速matlab运行程序，并总结适合gpu加速的matlab程序。准备工作：电脑上要有显卡，显卡要有cuda core。目录1. 认识你电脑的GPU2. 内存数据搬运3. GPU加速举例4. GPU加速方法5. 适合GPU加速的程序1. 认识你电脑的GP
博主因为工作其中的须要。開始学习 GPU 上面的编程，主要涉及到的是基于 GPU 的深度学习方面的知识，鉴于之前没有接触过 GPU 编程，因此在这里特地学习一下 GPU 上面的编程。有志同道合的小伙伴。欢迎一起交流和学习，我的邮箱:
caijinping220@gmail.com 。使用的是自己的老古董笔记本上面的 Geforce 103m 显卡，尽管显卡相对于如今主流的系列已经很的弱，可是对
转载
2023-07-12 14:07:37
223阅读
目录 1.指定gpu训练1.1 .解决方法1.1.1 从终端直接指定(推荐使用，简单方便)1.1.2 python代码中设定：1.1.3. 使用函数 set_device1.2.查看是否运行成功 2. 使用tmux在ssh断开后继续运行程序2.1 安装tmux2.2 新建会话2.3 会话中执行程序2.4 进入指定会话中2.5 退出当前界面进入正常模
转载
2024-03-24 20:09:13
86阅读
目录cuDNN 深度神经网络的gpu加速库背景介绍使用torch.distributed 分布式通讯包timm 预训练库用法示例基于Apex的混合精度加速什么是混合精度计算from apex import amp两种用于管理配置的模板库1、argparse 解析命令行参数和选项使用步骤创建解析对象为对象添加参数parse_args()和parse_known_args()的区别：2、ya
转载
2024-03-26 08:51:15
62阅读
Citrix的图文，貌似不太受欢迎啊，阅读量少得可怜，今天这篇是讲桌面虚拟化，如果阅读量还是不行的话，我就得换主题了。闲话少讲，先交待案例背景：1、XenServer 已安装，IP地址为：192.168.100.2012、虚拟化服务器一台A：windows server 2019 主域控制器，IP地址为：192.168.100.23、虚拟化服务器一台B：windows server 2019 ，加
编辑推荐:本文主要通过一下几个方面介绍：使用SQLDMV查找慢速查询、通过APM解决方案查询报告、SQL Server扩展事件、SQLAzure查询性能洞察等相关内容。本文来自博客园，由火龙果软件Anna编辑、推荐。1.使用SQL DMV查找慢速查询SQL Server的一个重要功能是内置于其中的所有动态管理视图(DMV)。它们有数十种，可以提供有关各种主题的丰富信息。有几个DMV提供有关查询统计
转载
2023-12-22 14:08:17
7阅读
**实现PyTorch GPU运行的步骤和代码示例**
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你了解如何在PyTorch中使用GPU来加速计算。GPU是图形处理器单元的缩写，它可以在训练深度学习模型时提供比CPU更快的计算速度。下面是整个流程的步骤和相应的代码示例：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入PyTorch和torchvision库 |
| 2
原创
2024-04-29 10:45:43
127阅读
作者:Keiboc一、为什么要装驱动一般情况下，只要你下载了LINUX的最新发行版本，比如Fedroa Core 6,它都会自带驱动，能认识你的显卡及其它硬件，甚至GF7600等刚开始普及的显卡。但自带的驱动默认都没有开启3D加速，若想用3D功能则需要安装官方提供的Linux版本的驱动。在正式开始之前，请确认你是否需要安装驱动，因为当更改驱动时很容易会进不了X－window界面，只能在文字界面下，
我们先从主机最重要的部件 CPU 开始，聊聊如何通过提升 CPU 缓存的命中率来优化程序的性能。任何代码的执行都依赖 CPU，通常，使用好 CPU 是操作系统内核的工作。然而，当我们编写计算密集型的程序时，CPU 的执行效率就开始变得至关重要。由于 CPU 缓存由更快的 SRAM 构成（内存是由 DRAM 构成的），而且离 CPU 核心更近，如果运算时需要的输入数据是从 CPU 缓存，而不是内存中
转载
2024-10-20 13:58:57
46阅读
llamacpp是一个高效的LLM（大语言模型）运行框架，支持在CPU与GPU之间的无缝切换。本文将详细记录如何解决在GPU上运行llamacpp时遇到的问题，从技术原理到实际案例，展示整个过程。
随着深度学习和自然语言处理领域的快速发展，GPU加速已经成为提高模型训练和推理速度的关键方法。然而，在配置llamacpp运行GPU时常会遇到一些挑战，比如依赖库的选择、环境配置等。下面是解决“lla
写在前面在配置了多次之后，为了加深印象，进行此次总结。事实表明硬件环境越好配置起来越顺利。第一次配置是在独显是GT610M的笔记本上进行配置，问题非常多。- ０、对系统进行更新sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade- 1、安装NVIDIA驱动方法一（很简洁，但很有用）： 直接在Ubuntu系统设置，软件和更新里面，选择中国的
SyncedMemory类主要负责在主机（CPU）和设备（GPU）之间管理内存分配和数据同步工作，封装了CPU和GPU之间的数据交互操作。补充一点GPU的相关知识：对CUDA架构而言，主机端的内存被分为两种，一种是可分页内存（pageable memroy）和页锁定内存（page-lock或 pinned）。可分页内存是由操作系统API malloc()在主机上分配的，页锁定内存是由CUDA函数c
转载
2024-09-06 09:04:01
95阅读
注：shift+prt sc sys rq 组合键 截取屏幕部分NVIDIA driver install:1：NVIDIA官网下你机器所支持硬件的驱动 ： lspci | grep VGA2.搜索对应型号的NVIDIA驱动 下载：3.卸载原有驱动 a：sudo apt-get remove --purge nvidia* (针对deb文件) &nbs
目录前言一、微调大模型1.LORA微调1.1 选择基础大模型1.2 下载基础大模型2.选择数据集3.lora微调3.1安装依赖3.2编写训练脚本3.2.1 指定模型路径3.2.2加载tokenizer3.2.3加载数据集3.2.4处理数据集3.2.5加载模型3.2.6设置Lora训练参数3.2.7设置训练参数3.2.8开始训练3.2.9完整的训练脚本4.将checkpoint转换为lora5.合并
1. 引言随着硬件如GPU/CPU/ASIC的进步，当今实现SHA1碰撞的难度有多大？2017年2月，阿姆斯特丹CWI研究所和谷歌实现了SHA1碰撞。为实现SHA1碰撞，需要：总计900万兆（即百万的五次幂，具体为9,223,372,036,854,775,808）次SHA1计算。要完成攻击的首个阶段需要单一CPU计算6500年。要完成攻击的第二阶段需要单一GPU计算110年。 虽然这些数字看似非
安妮 编译GPU内存太小可能是神经网络训练过程中最大的拦路虎。不怕，用这个OpenAI推出的gradient-checkpointing程序包，对于前馈模型来说，仅仅需要增加20%的计算时间，这个程序包，GPU就能适应十倍大的模型。还有这种操作？训练神经网络对内存的要求随着网络的深度和batch-size呈线性增长。在内存有限的情况下，如果想训练深层模型，并且增加batch-size，很多研究人员
