在以前过去，GPU 主要用于渲染视频和玩游戏。但是现在随着技术的进步大多数大型项目都依赖 GPU 支持，因为它具有提升深度学习算法的潜力。...Nvidia的开源库Rapids，可以让我们完全在 GPU 上执行数据科学计算。在本文中我们将 Rapids优化的 GPU 之上的DF、与普通Pandas 的性能进行比较。...因为我们只需要很少的磁盘空间但是需要大内存 GPU (15GB)，而Colab 正好可以提供我们的需求。我们将从在安装开始，请根据步骤完成整个过程。...重新启动后运行下面命令，确定安装是否成功: import condacolab condacolab.check() 下面就是在colab实例上安装Rapids了 !...Pandas的几乎所有函数都可以在其上运行，因为它是作为Pandas的镜像进行构建的。与Pandas的函数操作一样，但是所有的操作都在GPU内存中执行。
ParallelX的联合创始人Tony Diepenbrock表示，这是一个“GPU编译器，它能够把用户使用Java编写的代码转化为OpenCL，并在亚马逊AWS GPU云上运行”。...大部分GPU云服务提供商在HPC云中提供GPU，但我们希望能够以比较低廉的价格使用云服务中的GPU。毕竟，这正是Hadoop的设计初衷——便宜的商用硬件。”...在更好地理解ParallelX编译器能够做哪些事情之前，我们需要了解现在有不同类型的GPU，它们配备了不同的并行计算平台，例如CUDA或OpenCL。...Tony提到，ParallelX所适用的工作场景是“编译器将把JVM字节码转换为OpenCL 1.2的代码，从而能够通过OpenCL编译器编译为Shader汇编，以便在GPU上运行。...在我们测试中，使用我们的流水线框架，I/O吞吐几乎能够达到GPU计算吞吐能力的水平。”
造成这种情况一般由两个原因： 开发板上主控 SOC 的性能比较弱，没有带 3D 图形加速(即 GPU)功能，比如 i.MX6ULL 开发板上的 SOC 带了 GPU，但是没有用起来。...这篇文章主要讲如何在运行 mainline linux kernel 的 RK3399 开发板上开启 GPU 加速：RK3399 集成了 Mali-T860 GPU，所以我们可以利用 linux kernel...关于 mainline linux kernel 在 RK3399 上的适配可以参考：在 RK3399 上部署最新的 Linux 5.4 和 U-Boot v2020 .01 这篇文章。...= root quiet_success 其实到这里，我们已经可以在 RK3399 上使用 Debian 桌面系统了，但是你会发现并没有那么流畅，因为 GPU 还没有真正的使用起来，通过以下方法可以快速判断...GPU 有没有在工作： cat /proc/interrupts 查看 jpu 和 job 产生的中断数量，如果 gpu 在工作，会频繁产生中断 运行 top 命令，观察 cpu 利用率，如果 GPU
Stable Diffusion 是开源的，所以任何人都可以运行和修改它。这就是其在开源之后引发了大量创作热潮的原因。...您可以在 Replicate 云中运行 Stable Diffusion，但也可以在本地运行它。除了生成预测之外，您还可以对其进行破解、修改和构建新事物。...让它在 M1 Mac 的 GPU 上运行有点繁琐，所以我们创建了本指南来向您展示如何做到这一点。...这一切归功于为GitHub 上的Stable-Diffusion做出贡献的每个人，并在这个 GitHub Issue中解决了所有问题。我们只是他们伟大工作的使者。...在该页面上下载sd-v1-4.ckpt（~4 GB）并将其保存models/ldm/stable-diffusion-v1/model.ckpt在您在上面创建的目录中。运行！
昨天刚刚找了一个基于Django的开源微型论坛框架Spirit，部署在自己的小服务器上。...在脚本之家搜索到了一篇名为在Apache服务器上同时运行多个Django程序的方法，该文章声称可以在apache的配置文件中使用SetEnv指令来部署多站点Django, 但是在wsgi.py中已经存在...，里面解释到 在绝大多数情况下，如果需要在程序运行过程中设置环境变量，使用os.environ.setdefault函数是没有任何问题的，但是有两种场景下setdefault会造成意外的问题，需要慎用：...也是因为上述这一点，如果进程A先设置了环境变量（如ENV=VAL1），而A启动了子进程B，子进程B会继承A进程的所有与环境变量，会导致B运行的时候，程序运行环境里已经存在环境变量ENV，导致如果此时用...setdefault函数对该环境变量设置另一个不同的值（如VAL2），也会因为同样的原因导致无法设置为新值 因此，在程序运行中设置系统环境变量的最安全方法还是： os.environ'ENV' = 'VAL
对于解决大量数据的问题，使用Theano可能获得与手工用C实现差不多的性能。另外通过利用GPU，它能获得比CPU上快很多数量级的性能。...作者：吴茂贵，王冬，李涛，杨本法 如需转载请联系大数据（ID：hzdashuju） Theano开发者在2010年公布的测试报告中指出：在CPU上执行程序时，Theano程序性能是NumPy的1.8倍，...而在GPU上是NumPy的11倍。...这种变量的值在多个函数可直接共享。可以用符号变量的地方都可以用共享变量。 但不同的是，共享变量有一个内部状态的值，这个值可以被多个函数共享。它可以存储在显存中，利用GPU提高性能。...updates的作用在于执行效率，updates多数时候可以用原地（in-place）算法快速实现，在GPU上，Theano可以更好地控制何时何地给共享变量分配空间，带来性能提升。
最近测试了华为的虚拟化软件在GPU上面的情况，将遇到的一些问题总结在这里。 硬件平台及软件版本介绍： 虚拟化服务器：DP2000，相当于华为的RH 2288HV5。 GPU：NVIDIA A40。...A40比较新，在华为的服务器兼容部件里面没有查到，在超聚变的兼容部件里面可以查到。 图片 2、虚拟化软件与GPU之间的兼容性，以及推荐的GPU虚拟化软件版本。...现在华为的虚拟化安装，可以先安装一台CNA，在通过CNA上安装一个安装软件，通过web界面，给其他服务器安装CNA，以及VRM，比之前在本地电脑上运行安装工具方便很多。...1、提前给要待封装的模板设置IP和开启远程桌面，因为绑定Gpu资源组在开机之后，自带的VNC，登录不进去，只能通过远程桌面或者其他第三方VNC工具登录。...（最好使用第三方VNC，否则填写License服务器时，显示有问题） 2、在安装好以及填好License服务器地址，激活成功后，在关机解绑时，没有发现解绑选项，在GPU资源组，右上方的“设置中”，勾选掉
即使对于有经验的开发人员，管理本地 Python 开发环境仍然是一个挑战。尽管有详细的软件包管理策略，但仍需要采取另外的步骤来确保你在需要时运行所需的 Python 版本。...最近，我试图在 macOS 上运行一个依赖于 Python 3.5.9 的项目，而我的系统上并没有安装这个版本。...Mac 上与现有的 Python 版本一起运行？...要正确设置 pyenv，可以在 Bash 或 zsh 中运行以下命令： $ PATH=$(pyenv root)/shims:$PATH 现在，如果你检查 Python 的版本，你会看到它是 pyenv...总结 默认情况下，运行多个 Python 版本可能是一个挑战。我发现 pyenv 可以确保在我需要时可以有我需要的 Python 版本。 你还有其他初学者或中级 Python 问题吗？
只要我们的内存够大，我们就可以在CPU上运行上运行Llama 2 70B。但是CPU的推理速度非常的慢，虽然能够运行，速度我们无法忍受。...能否在高端消费级GPU，如NVIDIA RTX 3090或4090，上运行呢，如果我们将Llama 2 70b量化到4位精度，仍然需要35 GB的内存(700亿* 0.5字节)，如果有2个GPU，那么肯定是可以的...gpu上运行模型。...使用ExLlamaV2在GPU上运行Llama2 70b ExLlamaV2还提供了运行混合精度量化模型的脚本。 chat.py脚本将把模型作为聊天机器人运行，并且可以提供交互。...所以在影响较小的地方，我们降低模型的精度，就可以在单个消费级GPU上运行大型模型(如Llama2 70b)。
nuttx在riscv的qemu上运行体验 1.前言 2.环境准备 2.1 安装riscv32交叉编译工具链 2.2 安装qemu 2.3 获取Nuttx源代码 2.4 安装kconfig-frontends...3.编译和运行 3.1 编译 3.2 运行 3.3 调试 4.总结 1.前言 继阿里推出阿里OS,华为推出鸿蒙OS，腾讯的TencentOS tiny之后，小米也高调的推出Xiaomi Vela。...各大互联网公司都在做自己的物联网操作系统，物联网操作系统已呈现百花齐放百家争鸣的态势。这篇文章主要讲Nuttx的使用。 11月5日，在小米开发者大会（MIDC 2020）上，小米Vela正式问世。...本文主要介绍在riscv32的qemu上体验nuttx的编译和执行过程。 2.环境准备 编译和运行环境在Ubuntu20.04平台上。...对于rtos来说，实时性至关重要，实时性指标不仅仅是响应迅速，而是时间可预测，也就是也预制程序执行的下个流程，要求时间的确定性。
TPU芯片介绍 Google定制的打机器学习专用晶片称之为TPU（Tensor Processing Unit），Google在其自家称，由于TPU专为机器学习所运行，得以较传统CPU、 GPU降低精度...但是Kaggle和谷歌在它的一些比赛中分发了免费的TPU时间，并且一个人不会简单地改变他最喜欢的框架，所以这是一个关于我在GCP上用TPU训练PyTorch模型的经验的备忘录(大部分是成功的)。 ?...注意，在TPU节点上也有运行的软件版本。它必须匹配您在VM上使用的conda环境。由于PyTorch/XLA目前正在积极开发中，我使用最新的TPU版本: ? 使用TPU训练 让我们看看代码。...如前所述，我只能使用单核运行进行推理。 直接在jupyter笔记本上运行的DataParallel代码对我来说非常不稳定。它可能运行一段时间，但随后会抛出系统错误、内核崩溃。...总结 总而言之，我在PyTorch / XLA方面的经验参差不齐。我遇到了多个错误/工件（此处未全部提及），现有文档和示例受到限制，并且TPU固有的局限性对于更具创意的体系结构而言可能过于严格。
Cassandra可以安裝在很多系统上， 我是安装在windows server 2008 R2上，安装相当简单，只要把下载下来的压缩包解压缩放到一个目录下就可以了，这里主要是记录下使用体验： Cassandra...在windows上安装要设置两个系统参数： JAVA_HOME : 一般是 C:\Program Files\Java\jre6 CASSANDRA_HOME : 看你解压缩到那个位置就写那个，我的是D...在windows上Cassandra 不知道怎么设置成按Windows 服务方式运行，所以就另外开一个命令行来操作。...去查可用的命令，记得运行 cassandra-cli.bat 时要加个参数 --host 指定 cassandra node 的位置，不然就玩不转了。...Thrift这个是Cassandra自带的最简单的一类API，这个文件在apache-cassandra-0.5.1.中包含了。可以直接使用。
在多个公开时序知识图谱（TKG）基准数据集上，新模型 CyGNet 在未来事实（链接）预测任务上均实现了 SOTA 结果。 知识图谱在知识驱动的信息检索、自然语言理解和推荐系统领域有着广泛的应用。...更具体地说，在整个 24 年的 ICEWS 数据集中（即 1995 年至 2019 年），超过 80% 的事件在过去已经发生过了。这些现象更进一步强调了利用已知事实预测未来事实的重要性。...最后，研究者在 ICEWS18、ICEWS14、GDELT、WIKI 和 YAGO 等 5 个公开 TKG 基准数据集上进行了广泛的实验，结果表明 CyGNet 在未来事实（链接）预测任务上优于以往 SOTA...CyGNet 模型在预测未来事实的链路预测任务上的表现超过所有 baseline 模型，这说明了 CyGNet 可以通过结合复制机制和生成机制有效地建模时序知识图谱数据。 ?...实验结果证明 CyGNet 能有效的结合生成模式和复制模式。 ? 总结 时序知识图谱预测在现实中是一个重要且有挑战性的问题。传统的方法大多侧重于通过对时序信息进行精细复杂的建模来提高预测的准确性。
前言 Python 在机器学习方面有天然的优势，那么我们今天也来涉足一下机器学习方面的技术，以下是在学习过程中的一些笔记，里面有大量的注释说明，用于理解为什么这样操作。...涉及到的数据见资源共享的文章--机器学习-数据集(预测房价) 代码实现如下： Numpy & Pandas & Matplotlib & Ipython #NumPy(Numerical Python)...,模型的预测价格和真实价格有较大的差距.那么寻找合适的参数值是咱们须要作的事情 print(train.head()) #预测函数为 h(x) = wx + b #偏差的平方和函数： def mean_squared_error...print(cost) #linspace函数原型：linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None) #作用为：在指定的大间隔内...他将返回“num”个等间距的样本，在区间[start, stop]中。其中，区间的结束端点可以被排除在外，默认是包含的。
kubernetes应用越来越广泛，我们kubernetes集群中也会根据业务来划分不同的命名空间，随之而来的就是安全权限问题，我们不可能把集群管理员账号分配给每一个人，有时候可能需要限制某用户对某些特定命名空间的权限...，比如开发和测试人员也可能需要登录集群，了解应用的运行情况，查看pod的日志，甚至是修改某些配置。...resources: - daemonsets - deployments - ingresses - replicasets verbs: - get - list - watch 在default...2，在default命名空间创建 ServiceAccount 创建ServiceAccount后，会自动创建一个绑定的 secret ，后面在kubeconfig文件中，会用到该secret中的token...type: kubernetes.io/service-account-token [root@VM-0-225-centos ~]# echo xxxx |base64 -d ### XXX代表上一步查询到的
文 / 赵军 整理 / LiveVideoStack 大家好，今天与大家分享的主题是FFmpeg在 Intel GPU上的硬件加速与优化。...6、Intel GPU Intel GPU从Gen 3的Pinetrail发展到Gen 9.5的Kabylake，每一代GPU的功能都在增强，在Media上的能力也在增强。...从上面看来，转码的例子更为复杂，首先进行硬件解码，而后在GPU中进行de-interlace与Scall和HEVC编码，实际上整个过程是一个硬件解码结合GPU中的Deinterlace/Scale和随后的...它实际上是一个历史遗产，在FFmpeg中，很早便实现了H.264的软解码，在此基础上，如果想使能GPU的解码能力则需要面临以下两个选择：可以选择重新实现有别于软解码的另一套基于GPU解码实现，可以考虑为需要完整实现一个类似...另外，对于硬件编码，有一些客户可能在图像质量上有更高的需求，现在英特尔的GPU在低码率上处理效果还有提升空间，但在处理中高码率文件时，其评测结果与X264相比并无明显的差距。
3､克隆TensorFlow:https://github.com/tensorflow/tensorflow.git 4､下载TensorFlow核心静态库，运行:tensorflow/contrib...5､编译生成iOS工程静态库，运行:tensorflow/contrib/makefile/build_all_iso.sh 。...8､下载工程Pod依赖库，运行:pod install。 9､运行工程，点击：tf_camera_example.xcworkspace。...10､在Xcode选中iPhone作为打包设备，Run。 计划帮助1万个人把程序跑起来，如有疑问，可以加我微信咨询，请注明:移动AI。...欢迎推荐上海机器学习工作机会，我的微信：qingxingfengzi
对于寻求满足可扩展性、可靠性和性能需求的企业来说，在 Kubernetes 上运行 MongoDB 是一个明智的选择。这两种技术的集成解决了企业在管理大规模动态环境时面临的一些最关键的挑战。...让我们探讨在 Kubernetes 上运行 MongoDB 作为企业为未来优化其数据基础设施的推荐策略的五大理由。...此外，通过 Kubernetes 有效地管理集群中的资源，您的 MongoDB 占用空间可以有效运行，并且没有性能或可用性问题，但资源占用空间却小得多。...更快的开发 作为一名开发人员，在 Kubernetes 上运行 MongoDB 提供了几个关键优势，可以简化您的工作流程并增强整体开发体验。...这种跨开发、测试和生产的一致性最大程度地减少了“在我的机器上运行”的问题，从而减少了部署问题，并腾出更多时间用于开发新功能或改进现有功能。 下一步是什么？
看中了一款很多星星的github的项目，想把这个项目拉到自己的电脑上运行查看项目效果，该怎么做？...图片.png 2：把克隆下来的项目放在D盘 git clone https://github.com/lzxb/vue-cnode.git 以管理员身份打开cmd，进入D盘，执行克隆项目到本地的命令 ?...图片.png 3：在项目里安装依赖： npm install 使用命令cd vue-cnode进入克隆下来的项目里，安装依赖，不要直接在D盘里安装，这样会出现错误，安装成功提示： ?...图片.png 5：打开浏览器，在浏览器输入http://localhost:3000/， 如下图所示，可以查看GitHub上的这个开源的项目了。 ?...坚持总结工作中遇到的技术问题，坚持记录工作中所所思所见，欢迎大家一起探讨交流。
📷 1、点击[微信] 📷 2、点击[属性] 📷 3、点击[目标] 📷 4、点击[复制] 📷 5、点击[桌面] 📷 6、点击[新建] 📷 7、点击[文本文档] 📷...
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
