简介利用tensorflow训练深度神经网络模型需要消耗很长时间，因为并行化计算就为提升运行速度提供了重要思路。Tensorflow提供了多种方法来使程序的并行运行，在使用这些方法时需要考虑的问题有：选取的计算设备是CPU还是GPU，每个CPU多少核的资源并行计算，构建图Graph时消耗资源如何分配等等问题。下面我们以Linux多核CPU的环境为例介绍几种常见方法来提升你的tensorflow程序
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2024-05-21 14:57:18
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随着深度学习模型的快速发展，使用多张 GPU 卡加速训练已经成为一项常见需求。特别是在使用 Ollama 模型时，充分利用 GPU 资源可以显著提高训练效率。然而，许多用户在这一过程中遭遇了各种挑战。本文将详尽记录如何解决“ollama使用多张gpu卡”的问题，带你一步步走过这个过程。
## 背景定位
在过去的几个月中，随着 Ollama 模型需求的增加，很多用户都希望能够在多张 GPU 上运行
本部分主要来看一下在使用延迟渲染基础上采用多重采样技术来解决抗锯齿问题，至于延迟渲染便不再赘述，有兴趣可参照之前实现了解vulkan_延迟渲染。一、实现原理：了解延迟渲染原理的话，你肯定会知道延迟渲染的缺陷之一便是：不能使用硬件AA（MSAA），所以使用了延迟渲染之后，UE4等引擎只支持FXAA跟TXAA。本部分我们主要是讲述在vulkan延迟渲染中实现MSAA：CPU端查看硬件支持的多从采样量级
# 使用PyTorch进行多GPU训练的指南
在深度学习的世界中，模型的训练往往涉及大量的计算资源。为了加快训练速度，很多研究者和工程师选择使用多张GPU。本文将介绍如何在PyTorch中使用多张GPU进行模型训练，并附上示例代码和图表解说。
## 1. 多GPU训练的基本概念
使用多张GPU进行训练可以大幅度提高模型的训练效率，尤其是在处理大规模数据集和复杂模型时。PyTorch提供了多种
原创
2024-09-19 03:42:57
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c/c++开发环境下YOLO4的配置方法和试运行本次试验配置环境如下:opencv 4.0 (踩坑警告: 推荐优先将其配置为系统变量)yolo4 下载官网: git clone https://github.com/pjreddie/darknet.gitCMAKE cmake-3.12.2-win64-x64cuda cudnn&nbs
多光源_Multiple lights我们在前面的教程中已经学习了许多关于Vulkan中光照的知识，其中包括冯氏着色(Phong Shading)、材质(Material)、光照贴图(Lighting Map)以及不同种类的投光物(Light Caster)。在这一节中，我们将结合之前学过的所有知识，创建一个包含六个光源的场景。我们将模拟一个类似太阳的定向光(Directional Light)光
在使用Ollama的时候，遇到多GPU的问题是我们在进行机器学习或深度学习时常见的挑战。本文将分享我在处理这个问题时的过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦，以及部署方案等。
## 环境配置
首先，我们需要设置一个多GPU的环境。在这一步骤中，使用Docker可以简化依赖项的管理。以下是我设置的步骤流程图：
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A[安装
最近做相关算法性能测试的时候，要测试单核的性能，故需要事先绑定指定的CPU核号。
所谓绑核，其实就是设定某个进程/线程与某个CPU核的亲和力（affinity）。设定以后，Linux调度器就会让这个进程/线程只在所绑定的核上面去运行。但并不是说该进程/线程就独占这个CPU
作者：武卓博士 英特尔AI布道师AI已成为助力千行百业智能化升级的关键技术，然而在行业实践中，如何在应用现场高效提升AI模型的精度和速度，已成为AI模型商业化落地的一大挑战。基于英特尔®视频AI计算盒打造一个从模型训练到优化部署的AI训推一体流水线(Train & Inference pipeline)便成为一个有效的解决方案。在本文中，我们将展示搭建一个AI训推一体流水线的关
认识FFMPEG FFMPEG堪称自由软件中最完备的一套多媒体支持库，它几乎实现了所有当下常见的数据封装格式、多媒体传输协议以及音视频编解码器，堪称多媒体业界的瑞士军刀。因此，对于从事多媒体技术开发的工程师来说，深入研究FFMPEG成为一门必不可少的工作，可以这样说，FFMPEG之于多媒体开发工程师的重要性正如kernel之于嵌入式系统工程师一般。几个小知识：FFMPEG项目是由法国人Fabric
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2024-10-16 07:25:04
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目录创建Spring容器：1、prepareRefresh()预处理刷新2、obtainFreshBeanFactory() 创建并获取BeanFactoryrefreshBeanFactory():3、prepareBeanFactory(beanFactory)：BeanFactory进行一些设置4、postProcessBeanFactory(beanFactory);BeanF
2019 年 12 月，我们宣布了 IMG A 系列，该系列作为有史以来速度最快的 GPU IP，我们自豪地将其描述为“万物 GPU”。这或许是不太成熟的命名，因为随着IMG B系列的到来，我们拥有了一个全新的GPU系列，它是一切的理想选择！Imagination每年都会发布新的GPU，但毫不夸张，IMG B系列的推出是近年来最激动人心的事情。B 系列有很多特性，我们一点一点来说。与以往一样，我们
一、 前言长期在做数据处理的工作，经常跑一些数据处理的脚本，因为需要跑的文件太大，为了充分的利用服务器的计算资源。往往需要编写多线程，多进程任务来缩短数据处理的时间(当然还有利用GPU运算也可以大大的缩短数据处理的时间)。一般来说，使用python编写多进程脚本有利于利用服务器的多核资源实现并行运算。二、实验环境python3..7Anaconda 集成环境操作系统：linux(cenos7.3)
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2024-09-27 13:24:22
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文章目录前言一、pgu是什么？下载地址二、使用步骤1.安装库2.制作按钮弹窗3.制作事件触发弹窗4.两种模式完整代码总结 前言现在用pygame制作小游戏的人越来越多，但是pygame它是没有弹窗机制的 一般解决这个问题我们会使用tkinter库或者pgu库两种方式 其中pgu库还没有很适合新手的一个手册介绍，只有下载文件中的一些函数的例子与说明，因此本文主要介绍pgu由按钮与设定事件触发的两种
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2024-03-17 09:48:35
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ollama如何使用多张显卡计算
在当今计算密集型的应用环境中，尤其是在深度学习和大规模数据分析的领域，我们经常需要利用多张显卡以提高计算效率。ollama作为一个高效预测平台，支持用户利用多张显卡进行高效计算，然而，许多用户在这一过程中可能会遇到一些困难。
### 问题背景
随着计算需求的增长，尤其是在机器学习和人工智能的应用中，资源投放的合理性和效率就显得尤为重要。使用多张显卡，可以提高
CUDA 动态并行1.cuda执行模型 最近开始学习cuda，在研读完GPU硬件结构与CUDA编程接口后，对cuda的理解如下：cuda执行过程分为五个部分。1.分配主机内存与设备显存；2. 将数据从内存复制到显存；3.执行核函数；4.将数据从显存复制到内存；5.释放主机内存与设备显存。 图1 cuda执行流程
核函数kernel<<<grid,block>>
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2024-07-19 09:34:27
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我使用的keras是基于Tensorflow后端的框架(建议大家使用这个)1、keras 调用gpu方法如果linux服务器中keras 没有默认gpu操作的话，那么在代码前面加入这三行命令即可选择调用的gpu：os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1"（其中0.1是选择所调用的gpu）gpu_options = tf.GPUOptions(allow_g
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2024-03-07 09:28:30
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10系的显卡换成30系显卡后，之前配好的深度学习环境出现了兼容问题，索性重装系统，从零开始配环境，过程中也出现了各种对新显卡不兼容的情况，以下的配置是本人摸索最终成功的版本，特此记录一下。 首先就是安装ubuntu18.
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2024-04-02 17:41:50
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神经网络模型拆分Distributed Machine Learning Federated Learning针对神经网络的模型并行方法有：横向按层划分、纵向跨层划分和模型随机划分横向按层划分将神经网络每两层间的连边参数、激活函数值和误差传播值存储于一个工作结点。前馈时，每一个节点要先向前一个结点索要一层的数据，经过自身的计算后，再把数据存到自身的末层上，供下一层发出索要数据的申请。后
