宿主机系统建议安装server版，通过ssh远程使用环境安装NVIDIA显卡驱动、CUDA、cudnnLXD的安装与初始化安装LXDsudo apt-get install lxd zfsutils-linux bridge-utilsLXD 实现虚拟容器ZFS 用于管理物理磁盘，支持LXD高级功能bridge-utils 用于搭建网桥配置ZFS查看可用磁盘和分区sudo fdisk -l可以看到
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2024-03-29 06:49:43
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CCE GPU虚拟化采用自主研发的xGPU虚拟化技术，能够动态对GPU设备显存与算力进行划分，单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。
原创
2024-04-01 10:35:11
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UCS（On-Premises）结合volcano的AI作业管理及智能调度能力、xGPU的GPU虚拟化能力，帮助用户快速在IDC构建云原生的AI基础设施，更细粒度的使用GPU资源。
原创
2023-08-21 10:43:01
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安装说明平台：目前可在Ubuntu、Mac OS、Windows上安装 版本：提供gpu版本、cpu版本 安装方式：pip方式、Anaconda方式 Tips:在Windows上目前支持python3.5.xgpu版本需要cuda8,cudnn5.1一、安装环境TensorFlow即可以支持CPU，也可以支持CPU+GPU。前者的环境需求简单，后者需要额外的支持。Te
安装说明平台：Window、Ubuntu、Mac等操作系统版本：支持GPU版本和CPU版本安装方式：pip方式、Anaconda方式attention：在Windows上目前支持python3.5.xGPU版本可支持CUDA9.0、Cudnn7.0安装过程CUDA简介CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA
使用确定性策略梯度玩乒乓球,网上很多案例抄写下来,实际使用发现都无法收敛,花了很多时间纠错,然后从parl提供的代码作为核心参考,收集了其他案例中的优点,自己在tensorflow2中实现了算法,并测试成功收敛 0.99累计奖励 + 0.01 最新奖励 = -1.0 时的训练结果图片 环境:CPU: AMD Ryzen 9 5900XGPU: NVIDI
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2024-10-11 19:05:28
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安装说明平台：目前可在Ubuntu、Mac OS、Windows上安装 版本：提供gpu版本、cpu版本 安装方式：pip方式、Anaconda方式 Tips:在Windows上目前支持python3.5.xgpu版本需要cuda8,cudnn5.1安装进度2017/3/4进度： Anaconda 4.3（对应python3.6）正在安装，又删除了，一无所有了 2017/3/5进度：
TensorFlow在Win10上的安装教程和简单示例 安装说明平台：目前可在Ubuntu、Mac OS、Windows上安装 版本：提供gpu版本、cpu版本 安装方式：pip方式、Anaconda方式 Tips:在Windows上目前支持python3.5.xgpu版本需要cuda8,cudnn5.1一、安装环境TensorFlow即可以支持CPU，也可以支持C
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2024-09-02 08:09:10
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使用确定性策略梯度玩乒乓球,网上很多案例抄写下来,实际使用发现都无法收敛,花了很多时间纠错,然后从parl提供的代码作为核心参考,收集了其他案例中的优点,自己在tensorflow2中实现了算法,并测试成功收敛 0.99累计奖励 + 0.01 最新奖励 = -1.0 时的训练结果图片 环境:CPU: AMD Ryzen 9 5900XGPU: NVIDI
Sora也好，ChatGPT也好，大模型训练的背后是由高算力芯片所组成的大规模运算网络。Meta等巨头一出手就是几十万个高算力芯片，近千亿的投资来建设数据中心。而作为终端的AI产品，比如AI PC，AI手机，AI汽车，AI智能家居，依赖的就是终端产品内的算力芯片。 图1: 典型的8xGPU算力系统 ...
目录Tensorflow 2.xGPU 支持安装 NVIDIA 驱动1. 使用包管理工具2. 手动下载安装安装 CUDA 库安装 cuDNN 库添加库路径更新 cuDNN 的坑 Tensorflow 2.x在 Tensorflow 还是 1.x 版本的时候， 还是区分 cpu和 gpu 版本的， 安装时需要分别安装，现在的 2.x 版本已经不需要这么麻烦，直接就可以支持 cpu 和 gpu.GP
FlexRender™（混合延迟和直接渲染模式）QTI作为Adreno 3x，4x和5x的一部分推出了其新的FlexRender解决方案。 FlexRender是指GPU在间接渲染（合并或延迟渲染）和直接渲染到帧缓冲区之间切换的能力。直接渲染和延迟渲染模式均具有优势。 Adreno 3x，4x和5xGPU旨在通过以动态方式在两种模式之间切换来最大化性能。 GPU通过分析给定渲染目标的渲染并自动选择
