jvm gpu Oracle在3月21日的一次演讲中透露，未来Java编程语言的发展将强调对包括GPU和容器在内的现代计算平台的支持。除其他事项外，该公司的计划还要求确保Java为GPU和硬件加速提供强大的支持。 ，这对于支持机器学习和人工智能工作负载至关重要。 Oracle的Java SE（标准版）开发团队希望配置Java，以便JVM能够了解哪些工作负载应在GPU上运行，哪些工作负载应在CPU
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2023-09-12 21:32:00
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引言Out Of Memory, 一个炼丹师们熟悉得不能再熟悉的异常，其解决方法也很简单，减少输入图像的尺寸或者Batch Size就好了。但是，且不说输入尺寸对模型精度的影响，当BatchSize过小的时候网络甚至无法收敛的。下图来源知乎:深度学习中的batch的大小对学习效果有何影响？作者使用LeNet在MNIST数据集上进行测试，验证不同大小的BatchSize对训练结果的影响。我们可以看到
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2024-07-10 04:36:33
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文章目录Docker的学习笔记0.监视显卡1.从官网镜像获取镜像文件2.对容器内的文件并编辑保存2.1 VIM方法2.2 拷贝并更新回容器-本地更新2.3 官方教程-上传到仓库3 Docker文件操作3.1 文件组成3.2 构建镜像3.3 转换成容器4 Nvidia-Docker文件操作4.1 为什么要用Nvidia-Docker4.2 安装必要的组件4.3 下次还想用这个容器怎么办 Docke
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2023-11-22 11:11:16
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第一篇链接：LLM 参数，显存，Tflops? 训练篇(1) (qq.com) 第一篇我们讲完了Self-Attention层的算力要求和每一步生成的形状， 上节课我们讲的红框里的内容，我们继续从下往上看, 两个LN层就别看了也没啥特别多的可学习对象（跟MHA和FFN相比），其实还有什么drop out啥的
原创
2024-03-03 10:04:43
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上篇文章链接LLM 参数，显存，Tflops? 训练篇(3) (qq.com) 上上篇文章链接 LLM 参数，显存，Tflops? 训练篇(2) (qq.com) 上上上篇文章链接 LLM 参数，显存，Tflops? 训练篇(1) (qq.com)
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2024-03-07 09:43:11
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Java I/O流复习（三）1.转换流(重点掌握)字节流转字符流，称作转换流，包括：
解决文件的乱码，即编码和解码不统一，或者是字节缺失，长度不一InputStreamReader—> 将字节流转换为字符流。是字节流通向字符流的桥梁。如果不指定字符集编码，该解码过程将使用平台默认的字符编码，如：GBK/UTF-8。OutputStreamWriter—> 将字节流转换为字符流。是字节
如果你要训练一个模型大概会考虑哪些因素？ 模型多大？参数 占用显存多少，能不能装的下 我需要多少算力来支撑 本文就针对一个标准的Transfomer模型的套路和大家简单说一下 &nb
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2024-02-28 09:42:10
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上篇文章链接 LLM 参数，显存，Tflops? 训练篇(2) (qq.com) 上上篇文章链接 LLM 参数，显存，Tflops? 训练篇(1) (qq.com) 书接前文 上节课我们推导出来了算力的公式，主要是前向计
原创
2024-03-06 09:21:06
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上篇文章链接 LLM 参数，显存，Tflops? 训练篇(4） (qq.com) 上上篇文章链接LLM 参数，显存，Tflops? 训练篇(3) (qq.com)上上上篇文章链接 LLM 参数，显存，Tflops? 训练篇(2) (qq.com)上上上上篇文章链接 LLM 参数，显存，Tflops? 训练篇(1) (q
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2024-03-08 08:47:54
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一、KSM（Kernel SamePage Merging） 1、KSM简介 KSM允许内核在多个进程（包括虚拟机）之间共享完全相同的内存页，KSM让内核扫描检查正在运行中的程序并且比较他们的内存，若发现相同的内存页，就将相同的内存页合并成单一的内存页，标识为“写时复制”。 如果有进程试图去修改被标识为“写时复制”的合并的内存页时，就为该进程复制出一个新的内存页供其使用。2、KSM提高内存的速
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2024-03-26 11:34:59
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文章目录前言一、显存位宽二、显存带宽三、显存容量参考资料 前言记录下关于显卡的知识一、显存位宽显存位宽是显存在一个时钟周期内所能传送数据的位数，位数越大则在周期时间内所能传输的数据量越大，这是显存的重要标准之一。市场上的显存位宽有64、128、192、256、384、448、512（极个别极品高端显卡）位七种，人们习惯上叫的64位显卡、128位显卡等等就是指其相应的显存位宽。对于一般的显卡而言，
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2023-11-02 09:06:57
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最近在工业界与学术界，最热门的方向莫过于预训练语言模型。而具有百亿乃至千亿参数的大规模预训练语言模型，更是业界与学术界发力的热点。但现在大模型的应用却有着较高的门槛，排队申请或需要付费的API、较长的模型响应速度、推理所需要的较为昂贵的算力资源……种种因素都影响着大模型的快速应用与落地。对于普通的研究者与开发者来说，大模型可以说是看得见，却很难摸得着。近日，清华大学自然语言处理实验室团队与北京智源
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2024-04-21 06:58:16
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超参数什么是超参数，参数和超参数的区别区分两者最大的一点就是是否通过数据来进行调整，模型参数通常是有数据来驱动调整，超参数则不需要数据来驱动，而是在训练前或者训练中人为的进行调整的参数。例如卷积核的具体核参数就是指模型参数，这是有数据驱动的。而学习率则是人为来进行调整的超参数。这里需要注意的是，通常情况下卷积核数量、卷积核尺寸这些也是超参数，注意与卷积核的核参数区分。神经网络中包含哪些超参数？用于
自动测试分数达到ChatGPT的99.3%，人类难以分辨两者的回答……这是开源大模型最新成果，来自羊驼家族的又一重磅成员——华盛顿大学原驼（Guanaco）。更关键的是，与原驼一起提出的新方法QLoRA把微调大模型的显存需求从>780GB降低到。开源社区直接开始狂欢，相关论文成为24小时内关注度最高的AI论文。以Meta的美洲驼LLaMA为基础，得到原驼650亿参数版只需要48GB显存单卡微
前言训练模型时，一般我们会把模型model，数据data和标签label放到GPU显存中进行加速。但有的时候GPU Memory会增加，有的时候会保持不变，以及我们要怎么清理掉一些用完的变量呢？下面让我们一起来探究下原理吧！一、pytorch训练模型只要你把任何东西（无论是多小的tensor）放到GPU显存中，那么你至少会栈1000MiB左右的显存（根据cuda版本，会略有不同）。这部分显存是cu
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2023-08-10 11:28:24
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深度学习中 GPU 和显存分析深度学习最吃机器，耗资源，在本文，我将来科普一下在深度学习中：何为“资源”不同操作都耗费什么资源如何充分的利用有限的资源如何合理选择显卡并纠正几个误区：显存和GPU等价，使用GPU主要看显存的使用？Batch Size 越大，程序越快，而且近似成正比？显存占用越多，程序越快？显存占用大小和batch size大小成正比？0 预备知识nvidia-smi是Nvidia显
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2024-08-21 11:29:21
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GPU分析办法：java先定位问题缘由、后寻找解决办法、最后验证多种办法的解决效果。卡顿问题快速定位的方法：linux1. 打开开发者模式中GPU呈现模式分析，查看是那种颜色条高： android2. 若是是蓝色偏高，说明是单位消息里CPU太耗时，得把方法的执行都打出来看看哪一个耗时。canvas3. 若是红色偏高，说明GPU忙不过来。优化过渡绘制，使用离屏
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2024-02-24 10:30:02
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问题1.什么是超参数？有哪些深度学习模型中的超参数？2.什么是激活函数？有什么要使用非线性激活函数？3.sigmod-logistic函数的优缺点4.logistic 和 tanh函数的对比和优缺点5.relu的优缺点6.batch_size的概念和值的选择？ 1.什么是超参数？有哪些深度学习模型中的超参数？超参数也是一种参数，不是一个已知常量。一种手工可配置的设置，需要为它根据已有或现有的经验
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2024-06-12 23:05:58
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作者：游凯超 在大语言模型时代，不仅语言模型变得越来越大，而且几乎所有的模型都想变得越来越大，试图在模型变大之后观察到一些涌现出来的能力。模型变大之后，最突出的问题就是显存不够用了。本文对深度学习训练过程中的显存占用问题进行一些具体分析，加深我对训练过程的理解，能够进行一些简单的显存优化操作。如果读者们有更多的相关资料、优化技巧，欢迎在评论区补充。显存占用概述深度学习训练过程中的显存占用，大致可以
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2024-08-21 09:42:30
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一：安卓端辉光不显示问题问题描述：项目中使用unity的PostProcessing package实现辉光的功能，在pc上辉光效果一切正常，但是打出apk在真机测试时，辉光基本没效果。解决思路：PostProcessing Bloom效果需要有HDR支持才能正确显示。项目切到安卓平台时，Unity的Graphics使用的是默认设置，是不支持HDR的： 此时需要手动勾选HDR，并将HDR模式设置成
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2023-10-19 06:43:04
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