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。...（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...“GPU设备型号”，就会出现“操作选项”，选择解绑GPU。
因为马上要出去，先上几个关键图简单说一下，有什么不清楚的可以直接留言 nuget包 安装mvc 收工
问： 我已经成功地使用以下sed命令在Linux中搜索/替换文本： sed -i 's/old_string/new_string/g' /path/to/file 然而，当我在Mac OS X上尝试时...答： 在 Linux 系统上使用命令 man sed 查看手册， NAME sed - stream editor for filtering and transforming...在 MacOS 系统上使用命令 man sed 查看手册， NAME sed – stream editor 简介是流编辑器。...再翻到对 -i 选项的描述部分， 以类似于 -I 的方式就地编辑文件，但将每个文件与其他文件独立处理。...如果要同一个命令在两种系统上都成功执行，可写成： sed -i'' -e 's/old_string/new_string/g' /path/to/file #或者 sed -i'.bak' -e 's
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...现在集成了GPU的英特尔PC处理器，其功耗在40～65w，如果是面向服务器工作站的Xeon E3系列，可在一个65w的处理器上实现14到18路的1080P转码，而能达到相同性能的NVIDIA GPU所需的能耗大约在
，在单个 GPU 上实现数据高效的多模态融合 https://arxiv.org/abs/2312.10144 5.2 即插即用框架。...例如，我们在Flickr30K测试集上的文本到图像检索任务中，使用大约600倍更少的计算资源（大约51比约30002 GPU天）和大约80倍更少的图像-文本对（大约500万对400百万），仍然能够超越CLIP...事实上，在我们的所有实验中，每个步骤只需要一个 GPU。 配对数据的效率。通过将 ZX 和 ZY 设置为预先训练的单模态编码器的潜在空间，我们可以直接从它们已经编码的丰富的模态特定语义中受益。...我们强调，由于我们的融合适配器是在低维潜在空间上运行的，因此训练它们的计算成本是最小的，尽管在单个GPU上训练，我们可以使用大批量大小（在我们的V100 GPU上高达B = 20K），已经被证明有利于对比学习...批量大小的影响。如第6.1节所述，由于训练我们的融合适配器需要极少的计算量，即使在单个GPU上也可以使用更大的批量大小。
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。...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。...apt install gnome 如果在安装的过程中弹出了下面的选项，记得选 gdm3 ?...= 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...在 Ubuntu 系统上可以直接通过 apt install 命令安装，在 Debian 系统上需要通过源码编译： apt install libjpeg62-turbo-dev libpng-dev
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。...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。...我们在之前的工作之上做了一件事：使用 pip 而不是 Conda 来安装依赖项。因为它更容易设置并且不需要编译任何东西。先决条件带有 M1 或 M2 芯片的 Mac。16GB RAM 或更多。...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！
（除了会写之外还可以了解内部的MLIR相关的编译器知识，可以对GPU体系架构理解得更加深刻）。...GPU kernel的详细使用情况。...）速度有大幅提升，同时kernel的占比也明显更小，GPU kernel分布情况： 在GPU kernel的具体执行分布中，fused_recurrent_rwkv6_fwd_kernel已经是比例的最大的...Triton实现的版本在编译中发生了什么，但真的找到了放弃cuda的理由，毕竟不是专业做这个东西的，而Triton大家都可以写），后续应该会考虑在Triton kernel的基础上继续做优化以及训练性能验证...这样才可以只开N的大小否则就需要开N*N的大小导致SM上shared memory大小不够。
在查找资料的偶然间，我发现一个博客上有非常可爱的Live 2D模型，当时我就被打动了，马上开启审查元素，试图找出这个Live 2D模型的信息，可是找了半天没找到。...最后通过截图->谷歌图片的方式，终于一层一层的找到了相关资料，我正好有一个Hexo博客，所以今天就来在博客上添加一波Live 2D模型！...首先，安装npm包： npm install --save hexo-helper-live2d 然后在hexo的配置文件_config.yml中添加如下配置，详细配置可以参考文档： live2d:...live2d-widget-model-tsumiki live2d-widget-model-unitychan live2d-widget-model-wanko live2d-widget-model-z16 下载完之后，在Hexo...根目录中新建文件夹live2d_models，然后在node_modules文件夹中找到刚刚下载的live2d模型，将其复制到live2d_models中，然后编辑配置文件中的model.use项，将其修改为
同时，TADOC 复用数据和中间计算结果，使得原始文件不同部分的相同内容只能处理一次，从而节省了大量的计算时间。因此，在嵌入式 GPU 系统上应用TADOC是非常有益的。...挑战 尽管在嵌入式GPU上启用TADOC会带来显着的好处，但开发高效的启用GPU的TADOC极具挑战性。首先，TADOC将数据转化为规则，规则可以进一步表示为DAG。...细节 为了解决上述挑战，研究团队开发了G-TADOC，这是第一个直接在压缩时提供基于 GPU 的文本分析的框架，有效地在GPU上实现高效的文本分析，而无需解压输入数据。...为了利用GPU并行性，团队在GPU上开发了一种细粒度的线程级工作负载调度策略，它根据不同规则的负载自适应地分配线程资源，并使用掩码来描述规则之间的关系。 2....为了支持G-TADOC中的序列敏感应用，他们在每个规则中开发了头尾数据结构来存储规则开始和结束的内容，这需要一个轻量级的DAG遍历。 此外，团队添加了额外的新基准和数据集实验。
Mixtral-8x7B是最好的开源llm之一。但是消费级硬件上对其进行微调也是非常具有挑战性的。因为模型需要96.8 GB内存。而微调则需要更多的内存来存储状态和训练数据。...例如我们可以用AQLM将Mixtral-8x7B量化为2位，同时最小化模型性能的下降。 在本文中，我将展示如何仅使用16 GB的GPU RAM对使用AQLM进行量化的Mixtral-8x7B进行微调。...当我尝试使用标准QLoRA对Mixtral进行微调时，在相同的数据集上，它消耗了32 GB的VRAM，并且困惑并没有减少得那么好。...减少内存消耗 如果你只有一个带有16gb VRAM的GPU，微调Mixtral仍然是可能的。...正如我们在本文中看到的，对AQLM模型进行微调既快速又节省内存。
作为机器学习从业者，我们经常会遇到这样的情况，想要训练一个比较大的模型，而 GPU 却因为内存不足而无法训练它。当我们在出于安全原因不允许在云计算的环境中工作时，这个问题经常会出现。...并且由于梯度下降算法的性质，通常较大的批次在大多数模型中会产生更好的结果，但在大多数情况下，由于内存限制，我们必须使用适应GPU显存的批次大小。...梯度检查点通过在需要时重新计算这些值和丢弃在进一步计算中不需要的先前值来节省内存。 让我们用下面的虚拟图来解释。 上面是一个计算图，每个叶节点上的数字相加得到最终输出。...记录模型的不同指标，如训练所用的时间、内存消耗、准确性等。 由于我们主要关注GPU的内存消耗，所以在训练时需要检测每批的内存消耗。...使用梯度检查点进行训练，如果你在notebook上执行所有的代码。
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。...01 安装 这里主要介绍Linux+Anaconda+theano环境的安装说明，在CentOS或Ubuntu环境下，建议使用Python的Anaconda发行版，后续版本升级或添加新模块可用Conda...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。
微软Windows团队的AI已经公布了˚F IRST DirectML的预览作为后端PyTorch训练ML车型。...此版本允许在任何 DirectX12 GPU 和 WSL 上加速 PyTorch 的机器学习训练，释放混合现实计算的新潜力。...在这个名为“DML”的新设备中，通过在调用运算符时引入最少的开销来调用直接 ML API 和 Tensor 原语；它们的工作方式与其他现有后端非常相似。...PyTorch-DirectML 套件可以使用 GPU 机器学习库 DirectML 作为其后端，允许在 DirectX12 GPU 和 WSL（适用于 Linux 的 Windows 子系统）上训练模型...devblogs.microsoft.com/windowsai/introducing-pytorch-directml-train-your-machine-learning-models-on-any-gpu
一段时间后，你肯定会有升级电脑的想法。而其中很重要的一块是gpu运算需要一块好显卡。 但是当我看看价钱，再看看信用卡账单，我觉得人穷还是应该多忍忍。...gcloud init 然后会提示你登录，确认后会弹出登录页面，然后在弹出的网页选允许 To continue, you must log in....其中custom配置需要自己写一个配置文件，通过加载配置文件来运行，不能直接将配置以命令行参数的方式添加 详细的ml-engine命令参数参考 https://cloud.google.com/sdk...运行的中间数据存储在存储空间中。...支持可以算的上完美。
在本文中，介绍在Excel工作簿中添加复选标记的15种方法。 方法1：插入复选标记 可以使用功能区“插入”选项卡中的“符号”命令，如下图1所示。...图1 在图2所示的“符号”对话框中，选择“Wingdings”字体，滚动到底部，可以看到复选标记字符。...图3 方法2：添加复选标记的项目符号 在工作表中插入一个文本框，单击鼠标右键，在快捷菜单中选择“项目符号——选中标记项目符号”，如下图4所示。...方法4：使用CHAR函数创建复选标记 在单元格中，输入公式： =CHAR(252) 并将该单元格的字体设置为Wingdings。...图5 方法8：使用自动更正功能插入复选框 单击Excel左上角“文件——选项”命令，在“Excel选项”对话框左侧选择“校对”选项卡，单击对话框右侧的“自动更正选项”按钮，在“替换”框中输入一个单词，本例中为
一段时间后，你肯定会有升级电脑的想法。而其中很重要的一块是gpu运算需要一块好显卡。 但是当我看看价钱，再看看信用卡账单，我觉得人穷还是应该多忍忍。 ?...所以如果看完后有同学觉得自己装机更方便的话记住不要买amd的显卡（当然好像土豪也不会买amd的显卡…），另外不差钱的推荐上双TITAN X ?...gcloud init 然后会提示你登录，确认后会弹出登录页面，然后在弹出的网页选允许 To continue, you must log in....运行的中间数据存储在存储空间中。 ?...# 总结 google cloud对于自家的tensorflow支持可以算的上完美。如果学习的是其它深度学习框架则需要使用传统云服务器的方式，开虚拟机去跑任务。
接前文，在安装好Ubuntu 18.04双系统和解决了Windows与Ubuntu的时间同步问题后。正式进入正题了：构建GPU可使用的Kaggle Docker镜像(NVIDIA Only)。...请根据自己实际情况选择即可~ 按照显卡情况，在NVIDIA官网搜索下载。链接如下： 下载下来的驱动应该是后缀为.run的文件，放在一个路径合适的地方备用。...由于官方给的构建仓库中的gpu.Dockerfile部分镜像是需要访问外国网站，为了方便内地使用，结合GDG Kaggle Shanghai社区群里王大佬分享的Dockerfile经验，形成了这个gpu.Dockerfile...为了在构建镜像时直接写入了镜像。在gpu.Dockerfile最后注释掉的代码是涉及此部分的，需要的童鞋可以删掉注释直接使用。...下载此gpu.Dockerfile文件后，可覆盖官方文件，之后在官方构建仓库根目录运行下面命令进行构建。 sudo .
TPU 使这种计算的性能最大化； 可以在很短的时间内在 TPU 上训练在 GPU 上花费大量时间的模型。 此外，对于卷积神经网络（CNN）模型，Cloud TPU 大大缩短了达到准确率的时间。...从可用选项中选择用于创建实例，或单击“自定义实例”以对新实例的各种参数和容量进行精细控制。 选择具有或不具有 GPU 的实例。 如果实例是使用 GPU 创建的，请选择选项以自动安装 GPU 驱动。...如前面的屏幕快照所示，选择模型工具的名称以在“模型”选项卡上构建您的版本。...创建gcloud工具版本时，可以在框架名称中使用大写字母（例如，_SCIKIT-LEARN）添加下划线，也可以使用小写字母（例如，_scikit-learn）添加连字符。 所有方法导致相同的行为。...当考虑新的用例且初始数据集不可用时，这有助于收集训练和评估数据。 Google 一直致力于在互联网上众包数据集标签的过程。 当我们要处理需要标记的高度安全的数据时，标记服务也很方便。
有很多功能，同时在【转换】和【添加】两个菜单中都存在，而且，通常来说，它们得到的结果列是一样的，只是在【转换】菜单中的功能会将原有列直接“转换”为新的列，原有列消失；而在【添加】菜单中的功能，则是在保留原有列的基础上...，“添加”一个新的列。...但是，最近竟然发现，“合并列”的功能，虽然在大多数情况下，两种操作得到的结果一致，但是他们却是有本质差别的，而且一旦存在空值（null）的情况，得到的结果将有很大差别。...比如下面这份数据： 将“产品1~产品4”合并到一起，通过添加列的方式实现： 结果如下，其中的空值直接被忽略掉了： 而通过转换合并列的方式： 结果如下，空的内容并没有被忽略，所以中间看到很多个连续分号的存在...我们看一下生成的步骤公式就清楚了！ 原来，添加列里使用的内容合并函数是：Text.Combine，而转换里使用的内容合并函数是：Combiner.CombineTextByDelimiter。
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