Apache CarbonData 是一个支持索引和物化视图的ACID数据湖，在5月初正式发布了2.0 RC2，这个版本在索引、物化视图、数据湖能力、ACID等方面均有增强。我们可以先快速浏览一下这个版本。索引和物化视图能力：详单查询：二级索引、BloomFilter索引、Lucene索引、空间索引、Segment级别MINMAX索引，实现PB级别秒级详单查询；复杂查询：物化视图、时序聚合、分桶索
目录参考链接0 查询NVIDIA GPU算力（可跳过）1 创建虚拟环境2 在线安装GPU版本 参考链接强力推荐?Pytorch1.10安装记录（CUDA11.3）
RTX3050ti、3060等系列显卡正确安装cuda、cudnn,配置Pytorch深度学习环境（避免由于版本不适应导致重装）0 查询NVIDIA GPU算力（可跳过）通过如下链接可以查询到NVIDIA显卡对应的算力，如果你的GPU
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2023-12-08 09:42:16
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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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3080/3090 pytorch gpu计算环境安装指南 ubuntu20.0430系列显卡安装pytorch gpu计算环境需要解决的核心问题环境介绍安装驱动 cuda cudnn安装pytorchconda安装源码编译安装安装 PyTorch Geometric 本文档写于2020年10月22日，若有任何官方安装包更新 请使用官方轮子进行安装 30系列显卡安装pytorch gpu计算环
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2023-11-16 10:19:07
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文章目录计算机配置1 安装Anaconda2 CUDA和Cudnn的下载和安装3 pytorch库的安装4 其它库的安装5 配置完成一些小Tips更新：关于Pytorch 2.0安装 我的RTX3060显卡部署Pytorch深度学习环境步骤与心得，深度学习框架使用的是Pytorch，操作系统Windows 10。 大家知道深度学习环境的配置并不是一件简单的事，因为需要使用显卡的GPU进行运算。而
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2023-10-24 14:11:15
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# 深度学习对算力和显存要求的比较
## 引言
在深度学习的世界里，算力（计算能力）和显存（显存容量）是两个非常重要的概念。理解这两者之间的区别，对于刚入行的小白来说是非常关键的。本文将通过一个简单的步骤流程，教会你如何评估深度学习对算力和显存的要求。
## 流程步骤
以下是一个评估深度学习对算力和显存要求的步骤流程：
| 步骤 | 描述
# PyTorch 算力入门指南
在机器学习和深度学习的世界中，PyTorch 是一个非常流行且强大的框架，它允许我们使用多种硬件资源来提升模型的计算能力。特别是在处理大型模型和数据时，使用 GPU（图形处理单元）可以显著提高计算速度。本篇文章将为刚入行的小白介绍如何实现“PyTorch 算力”。
## 流程概述
在我们开始之前，让我们先了解实现 PyTorch 算力的一般步骤。下表总结了整
文章目录token和byte有换算关系吗？大模型开源链接和大模型套件大模型对推理算力需求4-bit Model Requirements for LLaMA昇思和业界开源大模型关于算力、训练时长不同参数量下算力需求典型大模型下算力需求常见小模型参数量推理训练算力需求分析训练推理参考 token和byte有换算关系吗？盘古一个token=0.75个单词，1token相当于1.5个汉字； 以中文为例
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2024-05-13 16:31:16
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国内免费GPU算力1. 百度：飞桨PaddlePaddlehttps://ai.baidu.com/support/new
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2023-07-30 17:42:13
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Pytorch刚更新到1.9，今天就简单的尝试了一下，发现之前1.8中的很多bug都已经修复了（之前torch1.8+CUDA11问题较多），推荐使用。PyTorch官网：https://pytorch.org/ 文章目录查询NVIDIA GPU算力（可跳过）创建虚拟环境在线安装（CPU/GPU）安装CPU版本安装GPU版本离线安装（CPU/GPU）安装CPU版本安装GPU版本 查询NVIDIA
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2023-12-03 21:16:14
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前言该系列博客是对斯坦福CS224n系列课程的学习笔记，主要用于记录课程主要知识，加深个人理解。另外此系列博客只记录每一讲中个人认为重要的内容，不包含全部内容。文章若有错误之处，请各路大神批评指正。 文章目录前言什么是自然语言处理（NLP）NLP的层次NLP的应用什么是深度学习为什么发展深度学习为什么NLP很难关于Deep NLP总结 什么是自然语言处理（NLP）自然语言处理是计算机科学、人工智能
# PyTorch版本算力的探讨与实践
在深度学习的领域里，PyTorch 已经成为了最流行的深度学习框架之一。许多研究者和工程师使用它来构建和训练复杂的模型。随着技术的不断发展，PyTorch 的版本更新也在不断引入新的功能和性能优化。本文章将探讨 PyTorch 版本对于算力的影响，并通过一段简单的代码示例来展示如何使用 PyTorch 进行算力测试。
## PyTorch 版本的演变
低CUDA算力显卡用上高版本pytorch（ubuntu18.04源码编译特定版本pytorch（v1.10.0））一 电脑配置二 正常情况下源码编译步骤三 我的编译过程及出现的问题首先 安装前置然后 获取源码最后 配置编译四 总结类比 本文是本人jyzzzzzzz原创，记录了我源码编译特定版本pytorch的大致过程与出现的问题，大量内容为个人情况，不一定适用与其他人。下文中，本人实际作的正确
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2024-07-20 07:43:39
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# 使用 PyTorch 实现显卡算力表的指南
在机器学习与深度学习的领域中，了解 PyTorch 的不同版本对显卡的支持至关重要。初学者可能在这方面感到困惑，因此我将逐步指导你完成这一过程，并帮助你创建一个表格，展示支持的 PyTorch 版本与相应显卡算力的关系。
## 整体流程
首先，我们来概述整个项目的流程。以下是基本步骤：
| 步骤 | 描述
文章目录1. libtoch 的简介与安装1.1 libtorch官方下载1.2 libtorch CMakeLists配置2. libtorch中常用函数写法2.1 libtorch与 std::vector/数据指针等数据量的转换2.2 python与C++对照写法3. 实际用例3.1 写测试用例测试libtorch函数3.2 用libtorch实现tensorRT的plugin3.2.1
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2023-12-10 18:09:50
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安装pytorch及报错记录安装pytorch1.4-cuda10.1安装命令import torch报错1import torch报错2报错3：undefined symbol: _ZN2at19UndefinedTensorImpl10_singletonE报错4：RuntimeError: set_sizes_contiguous is not allowed on a Tensor cr
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2024-01-12 02:20:09
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目标检测是以图像分类为基础的，希望大家对图像分类有一个不错的掌握，目标检测最难的是代码模块的理解，建议多看多查。目标检测可以分为两个大分支：One-Stage：SSD、YOLOTwo-Stage：FASTer-RCNN One-stage：是基于anchors直接进行分类以及调整边界框Two-Stage：1通过专门的模块生成候选框（RPN），寻找前景以及调整边界框（针对anchors）&
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2024-09-23 06:45:07
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查看PyTorch支持的算力
在机器学习和深度学习的世界中，PyTorch是一个非常流行的框架，而了解你的硬件支持的算力对于模型的训练和推理至关重要。本文将详细介绍如何查看PyTorch支持的算力，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和服务验证等步骤。
首先，我们需要进行环境预检，确保我们的硬件和软件环境具备运行PyTorch的基本条件。我们可以创建一个思维导图，来展示主要的检
GPU进入数据中心约有8~10年，这些年内 GPU显存的容量、GPU P2P带宽、GPU性能都在不断提升。据不完全统计， 每年GPU显存大约有一倍的变化， P2P带宽有1.5倍到2倍的变化，而且性能变化更多。由于性能的变化，会引起GPU功耗的变化， GPU功耗变化从最早的40瓦一直到现在的400瓦、500瓦，以及到未来的700瓦等等，这种变化会引起算力提
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2023-12-28 05:01:04
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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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