第一步：安装Visual Stdio 2017第二步：下载Open CV安装包，下载地址：[https://opencv.org/]第三步：配置环境变量1.将Open CV安装包解压缩，如下：2.添加环境变量右击【此电脑】桌面图标->属性->高级系统设置->环境变量->找到系统变量中的Path，如下图：点击编辑->新建->输入路径，如下图：第四步：在VS 201
安装tensorflow-gpu版本 首先需要知道tensorflow-gpu的要求 这个可以上官网查 ensorflow-gpu 2.0.0-alpha0的要求如下： 这里边都说了有关 显卡驱动的 ，cuda的，cudnn的 当把这三个都安装好，再安装tensorflow-gpu就行了。 （现在的显卡一般都能用，只要不是七八年前的就行，算力大于3.1 就行https://developer.nv
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2024-05-06 16:00:09
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前言随着大模型越来越庞大，LLaMA 2 (70B), Guanaco-65B, BLOOM-176B，这些模型的训练要求以远远超过单机可承受的范围。本篇我们介绍一种新技术 「petals」，不同于之前的联邦学习或是传统分布式训练，它能将模型拆分到更小的颗粒度，每个节点仅下载一小片神经网络并行计算，大大加速了训练和推理速度，再也不用羡慕 H100*8 了。另外近期自从遭遇联想售后修坏了3090的主
注：本来一开始用的346版本，结果出问题；换成了3.4.16一、显卡加速环境准备默认安装的英伟达显卡驱动是没有配置显卡加速的。要在程序中可以使用显卡加速需要先配置环境需要准备：1.显卡 rtx 2060（如何查看显卡是否支持硬件加速并选择合适的软件版本）2.英伟达CUDA Toolkit: cuda_11.1.1_456.81_win10.exe3.CUDNN:cudnn-windows-x86_
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2024-03-27 13:52:20
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NVIDIA的CUDA是指什么?NVIDIA的CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种并行计算平台和编程模型，旨在利用NVIDIA图形处理器（GPU）的强大并行计算能力。CUDA使开发人员能够使用C语言、C++、Fortran等编程语言来编写能够在GPU上并行执行的程序。CUDA的主要目标是充分发挥GPU的大规模并行性能，使其不仅用于图形处理，还用于
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2024-09-20 20:43:37
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算力：企业所有可调用计算资源的总和，涵盖软硬件，本地及远程资源。硬件包括PC，工作站和服务器等物理计算设备，智能仪器（比如示波器），以及其配套附件。软件包括操作系统（Windows系列，Linux等），开发环境（IDE，编译器等），行业软件（如Matlab，CAD等），办公等其他辅助类工具。以上可以算作本地资源，远程资源是指虽然不由企业自己运营，但可以获取的计算服务，比如高速渲染，快速数据库检索，
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2023-10-20 10:59:14
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# 电脑测试深度学习算力
## 引言
深度学习已经成为人工智能领域的热门技术，广泛应用于图像识别、语音处理、自然语言处理等领域。深度学习算法的计算复杂度较高，通常需要大量的计算资源，尤其是计算密集型的计算任务。因此，在选择适合的硬件设备进行深度学习任务前，我们需要测试一下我们电脑的深度学习算力。
## 什么是深度学习算力
深度学习算力是指计算设备执行深度学习任务的能力。它通常与硬件设备的计算性
原创
2023-11-14 05:21:59
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Ubuntu14.04+caffe+cuda 环境搭建以及MNIST数据集的训练与测试一、ubuntu14.04的安装： ubuntu的安装是一件十分简单的事情，这里给出一个参考教程： http://jingyan.baidu.com/article/76a7e409bea83efc3b6e1507.html二、cuda的安装： 1、首先下载nvidia cuda的仓库安装包（我的是ub
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2024-10-31 15:51:15
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一、Java中的位运算代码如下：1 package Morts107;
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3 public class Test107 {
4 public static void main(String[] args) {
5 int z;
6 z = 13>>1;//00001101(13)----------------[右移1位]
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2024-07-07 16:36:50
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Pytorch刚更新到1.10，今天就简单尝个鲜，之前在使用1.9中有很多的UserWarning，在新版本中都已经修复了（强迫者的福音），推荐使用。关PyTorch官网：https://pytorch.org/ 文章目录0 查询NVIDIA GPU算力（可跳过）1 创建虚拟环境2 在线安装（CPU/GPU）2.1 安装CPU版本2.2 安装GPU版本2.2.1 检查GPU驱动版本2.2.2 更新
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2023-11-16 09:58:19
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在结果一致的情况下，算法流程的不同会导致计算量上的显著差异。算法复杂度包括时间复杂度和空间复杂度。不同排序算法的时间复杂度不同，而空间复杂度指的是在运行中需要额外开辟的储存空间。对于矩阵乘法来说，其空间复杂度不随问题规模的增大而增大，该算法不需要额外的临时存储空间。 计算机的运行速度通常以GFLOPS,TFLOPS和PFLOPS来衡量，分别代表每秒的十亿次，万亿次和千万亿次浮点数操作。2016年
计算平台的两个指标1. 算力算力：也称为计算平台的性能上限，指的是一个计算平台倾尽全力每秒钟所能完成的浮点运算数，单位是FLOP/s(floating-point operations per second)，FLOPS它常被用来估算电脑的执行效能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。2. 带宽上限带宽上限：也即计算平台的带宽上限，指的是一个计算平台倾尽全力每秒所能完成的内存交换量，单位是
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2023-09-27 13:05:16
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1、 DEP01A 智能盒子是一款支持运行深度学习神经网络算法的智能边缘计算终端设备，内部集成了多个可灵活配置的高算力AI处理模块，每个模块具备2T算力，最多可以扩展4个模块，具有轻量化、高性能、低功耗、可灵活配置算力、接入方便等特点，广泛应用于人脸识别、智能安防、行为分析等各个领域。 2、 DEP02A 边缘计算设备是一款基于 RK3568 设计的搭载英码
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2023-11-01 22:49:24
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所谓算力，简而言之就是设备的计算能力（Computing Power）。小至手机、PC，大到超级计算机，没有算力就没有各种软硬件的正常应用。以PC而言，搭载的CPU、显卡、内存配置越高，一般来说算力就越高。
一个高效的算力网络需要确保数据传输的高速度、低延迟和高可靠性，同时还需要考虑网络的可扩展性、安全性和管理方便性。以下是一些关键的网络技术和考虑因素：1. 高性能网络架构Clos网络拓扑：提供高度的可扩展性和冗余，适合大规模数据中心。Spine-Leaf架构：提高网络容错能力和负载均衡，适用于现代数据中心。2. 高速网络技术100Gbps或更高速率的以太网：支持更高的数据吞吐量。InfiniBand
原创
2023-11-15 11:10:12
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前面一篇教程中，我们实现了Zhang的快速并行细化算法，从算法原理上，我们可以知道，算法是基于像素8邻域的形状来决定是否删除当前像素。还有很多与此算法相似的细化算法，只是判断的条件不一样。在综述文章， Thinning Methodologies-A Comprehensive Survey中描述了各种细化算法的实现原理，有兴趣可以阅读
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2024-04-22 15:11:10
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算力:在AI摄像头里面经常有1T，0.5T等等比特币中的算力：算力（也称哈希率）是比特币网络处理能力的度量单位。即为计算机（CPU）计算哈希函数输出的速度。比特币网络必须为了安全目的而进行密集的数学和加密相关操作。 例如，当网络达到10Th/s的哈希率时，意味着它可以每秒进行10万亿次计算。1 kH / s =每秒1,000哈希1 MH / s =每秒1,000,000次哈希。1 GH / s =
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2024-02-09 20:39:37
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深度学习中FLOPS和FLOPs的区别与计算FLOPSFLOPs单位换算Params和FLOPs的计算CONV标准卷积层FC全连接层NVIDIA GPU的浮点计算能力GPU的计算能力的衡量指标描述GPU计算能力的指标 我们在购买GPU或者计算目标检测模型复杂度的时候，一般会遇到FLOPS和FLOPs这两个指标，在此加以区分。 FLOPSFLOPS(全部大写)是floating point op
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2024-06-03 20:53:15
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当万事万物都离不开算力时，一个崭新的算力经济时代正在到来。
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2021-08-07 15:52:08
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作为「史上最强 GAN 图像生成器」，BigGAN 自去年 9 月推出以来就成为了 AI 领域最热词。其生成图像的目标和背景都高度逼真、边界自然，简直可以说是在「创造新物种」。然而 BigGAN 训练时需要的超高算力（128-512 个谷歌 TPU v3 核心）却让很多想要参与制图狂欢的开发者望而却步。
今日，BigGAN 论文的第一作者、来自英国 Heriot-Wat
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2023-12-17 16:40:48
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