序言Vulkan 的设计理念 开放性 和 轻量化;Vulkan 将 “绘制物体” 描述成为多个不同缓存和多组不同的流水线之间的关联和组合;Vulkan 将实现引擎在底层接口兼容性测试和调试工作部分转移到了算法封装和框架设计上;vulkan 的介绍、 概念 、术语 ，与 openGL 的不同点vulkan 的原始概念由AMD 的 Mantle API 设计和实现的， AMD将 Mantle
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2024-04-28 19:53:35
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通常在程序开始之前并不知道需要多大的显存，程序会去申请GPU的显存的50%比如一个8G的内存，被占用了2G，那么程序会申请4G的显存（因为有足够的剩余显存）如果此时显存被占用7G，那么程序会申请剩下的所有的1G的显存。也许你的程序根本用不着这么多显存，200M也许就够了，这时候如果程序能按照需求去申请就好了，幸运的是，这样的方法是存在的：import tensorflow as tf
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2024-03-22 14:32:58
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前言在数据越来越多的时代，随着模型规模参数的增多，以及数据量的不断提升，使用多GPU去训练是不可避免的事情。Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式，本文简单讲解下使用Pytorch多GPU训练的方式以及一些注意的地方。这里我们谈论的是单主机多GPUs训练，与分布式训练不同，我们采用的主要Pytorch功能函数为DataParallel而不是DistributedPar
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2023-08-05 18:30:02
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在当前的深度学习和计算密集型任务中，如何高效利用多个GPU成为了一个重要的技术挑战。Ollama是一个优秀的GPT工具，其性能在很大程度上依赖于GPU资源的合理分配和使用。为了有效发挥多个GPU的优势，本文将系统化地探讨在Ollama环境下多个GPU使用的相关问题及解决方案。
## 协议背景
在深入理解Ollama多个GPU问题之前，我们首先必须认识到不同协议和层级在计算资源管理中的重要性。以
BERT & GPT
近年来，随着大规模预训练语言模型的发展，自然语言处理领域发生了巨大变革。BERT 和 GPT 是其中最流行且最有影响力的两种模型。在本篇博客中，我们将讨论 BERT 和 GPT 之间的区别以及它们的演变过程。1.起源 年， 首次推出 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformer
首先搞清楚php-fpm与cgi的关系cgi cgi是一个web server与cgi程序（这里可以理解为是php解释器）之间进行数据传输的协议，保证了传递的是标准数据。php-cgi php-cgi是php解释器，就是上文提到的cgi程序。Fastcgi Fastcgi是用来提高cgi程序（php-cgi）性能的方案/协议。 cgi程序的性能问题在哪呢？"PHP解析器会解析php.ini
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2024-10-20 20:43:06
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PBO(Pixel Buffer Object): opengl2.0之后才有的，PBO设计的目的就是快速地向显卡传输数据，或者从显卡读取数据，我们可以使用它更加高效的读取屏幕数据。 单个PBO读取屏幕数据效率大概和 glReadPixels() 差不多，双PBO交换读取效率会很高。原因是使用PBO时，屏幕上的数据不是读取到内存，而是从显卡读到PBO中，或者如果内部机制是读取到内存中，但这也是
Multi-Process Service(MPS)原理： 一个GPU卡上同时只能执行一个context；因此多进程同时往一个GPU卡上提交任务时，同时只能有一个任务跑起来，没法多任务并行； MPS服务：多进程提交的任务先提交至MPS服务进程，该进程会把所有任务使用同一个context但不同的stream, 提交给该块GPU卡，使得可以多任务并行
ollama选择多个GPU的描述
在深度学习和大型语言模型训练中，利用多个GPU可以显著提高训练速度和效率。然而，使用“ollama”来选择多个GPU执行任务并非易事。本文将以一系列步骤和理论支持，探讨如何解决在ollama中选择多个GPU的问题。
### 背景定位
随着深度学习技术的迅猛发展，GPU的使用已成为标准。大约在2012年，NVIDIA发布了Kepler架构，推动了GPU在深度学
【OpenGL】傅老师OpenGL学习【ClassOne】 环境搭建跟着视频下载了两个库，在VS种添加库【ClassTwo/Three】第一个窗口https://learnopengl-cn.github.io/01%20Getting%20started/03%20Hello%20Window/double buffer双缓冲：因为若只有一个buffer，容易造成画面的闪烁，因为屏幕图形的绘制是
之前跑大量的深度学习代码时，用的 tensorflow 的版本比较古老，但若直接更新则会使得我们原本大量的代码需要重新编写，才能在本电脑上运行。因此可以选择另一种方式来进行 “更新”：在原基础上，再配置一个 Python 的完整环境，并在里面安装 tensorflow-gpu 2.0.本实现方式参考了网上的一些教程（在文章的末尾有参考链接），并且是建立在安装 Anoconda 的基础上。创建新环境
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2024-05-07 11:33:04
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## 实现多个Docker共享GPU的流程
为了实现多个Docker容器共享GPU资源，我们需要进行以下步骤：
流程图如下：
```mermaid
flowchart TD
A[安装NVIDIA容器运行时] --> B[配置NVIDIA容器运行时]
B --> C[创建GPU共享的Docker网络]
C --> D[运行第一个Docker容器]
D --> E
原创
2023-12-18 07:52:56
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既然可以用Loadlin.exe来引导硬盘安装程序，那么用Grub/Lilo也行。对于使用Linux比较熟练的兄台，我想只要看到上面这句话就够了。不过考虑到这是我第一次写关于linux的文章，我就忍不住想多写些字，同时我也希望linux初学者也可以看明白，所以我会写详细些。当我们从网上下完需要的linux的光盘镜像文件iso后，目前为止所有的文档指出有3种安装linux的方法。第一就是刻盘，第二是
工作小计-GPU编码以及依赖库已经是第三篇关于编解码的记录了。项目中用到GPU编码很久了，因为yuv太大，所以编码显得很重要。这次遇到的问题是环境的搭建问题。需要把开发机上的环境放到docker中，以保证docker中同样可以进行GPU的编码。1 定位问题docker是算法部门提供的，天然带了cuda，gpu驱动等环境。但是代码调用解码器时，未找到对应的硬解码器。 定位问题，先确定是否真的不支持编
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2024-09-28 14:00:55
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文章目录PreparationStep1: 安装Nvidia驱动Step2 安装CudaStep3: 安装CudnnStep4: 安装Tensorflow-gpu包Step5: 测试案例IssuesIssue1Issue2Issue3Issue4Other: Linux 服务器版 NVIDIA 驱动安装1. Download Linux Server Version Drive2. Instal
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2024-09-01 22:43:35
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多磁头技术：通过在同一碟片上增加多个磁头同时的读或写来为硬盘提速，或同时在多碟片同时利用磁头来读或写来为磁盘提速，多用于服务器和数据库中心。下面是学习啦小编带来的关于电脑装了固态硬盘还能再装机械硬盘吗的内容，欢迎阅读!电脑装了固态硬盘还能再装机械硬盘吗?可以无需对系统做任何改动，直接安装机械硬盘即可。需要将固态硬盘连接到第一个SATA接口，将第二块硬盘连接到后面的SATA接口。如图所示：主板上有4
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2024-07-07 15:50:32
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文章目录Pytorch 多卡训练一、多卡训练原理二、单机多卡训练三、多机多卡训练后端初始化初始化init_method初始化rank和world_size四、模型保存参考链接 Pytorch 多卡训练一、多卡训练原理多卡训练流程一般如下：指定主机节点主机节点划分数据，一个batch数据平均分到每个机器上模型从主机拷贝到各个机器每个机器进行前向传播每个机器计算loss损失主机收集所有loss结果，
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2023-08-05 18:30:12
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Chromium以多进程架构著称，它主要包含四类进程，分别是Browser进程、Render进程、GPU进程和Plugin进程。之所以要将Render进程、GPU进程和Plugin进程独立出来，是为了解决它们的不稳定性问题。也就是说，Render进程、GPU进程和Plugin进程由于不稳定而引发的Crash不会导致整个浏览器崩溃。本文就对Chr
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2024-05-27 13:49:45
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目录说明单GPU/CPU情况多GPUDataParallelDistributedDataParallel1. 使用 torch.distributed.init_process_group 初始化进程组2. 使用 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 创建分布式并行模型3. 创建对应的 DistributedSampler和BatchSampler
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2023-07-06 16:22:20
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本篇记录如何使用多张GPU 显示卡，加速TensorFlow Object Detection API 模型训练的过程。虽然TensorFlow Object Detection API 已经有支援多张GPU 卡平行计算的功能，但是缺乏说明文件，所以我自己也不是非常确定该怎么用，以下只是我目前尝试出来的方式，仅供参考。 这里我们接续之前的TensorFlow Object Detection AP
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2024-05-13 09:50:59
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