GPU云服务器,如需使用OpenGL/DirectX/Vulkan等图形加速能力,需要安装GRID驱动并自行购买和配置使用GRID License(实测有的3D软件在机器安装Grid驱动后就不报错了,否则打开软件报错,但是软件实际运行的渲染效果怎样,是否跟license有关,需要业务自己去验证)。
NVIDIA vGPU 12.0版本-vGPU版本名称变化 - 注: 2021年1月生效
GPU机器有2种,一种是GPU云服务器,一种是裸金属GPU,裸金属只能用公共镜像列表里的镜像
背景:https://cloud.tencent.com/document/product/560/103035
A10双显卡的Server2022机器,我用Octane Bench压的时候,任务管理器性能页签里的GPU使用率上去一丢丢,但是nvidia-smi.exe命令显示的使用率却是99%左右。
渲染型,得用渲染型驱动,即grid驱动,这个安装文件不是普通客户能从nvidia官网直接下载的,都是nvidia跟企业客户单独签合同售卖grid驱动和对应license的
PaddleOCR 是一个丰富、领先和实用的 OCR 工具库,旨在帮助开发者训练更好的模型并将其应用到实际场景中。该项目具有以下特点和优势:
GitHub Copilot 是 GitHub 去年 6 月推出的人工智能模型,这是一个利用机器学习技术为开发者提供代码建议和代码补全的工具,能够帮助开发者更快完成编程任务。但由于 GitHub Copilot 训练使用的数据集,以及该工具如今成为了一款向开发者收费的商业性产品,GitHub Copilot 也引发了一些争议。
OpenAI Evals 是一个用于评估 LLMs (大型语言模型) 或使用 LLMs 作为组件构建的系统的框架。它还包括一个具有挑战性 evals 的开源注册表。Evals 现在支持通过 Completion Function Protocol 评估任何系统,包括 prompt chains 或 tool-using agents 的行为。通过 Evals,我们旨在尽可能简单地构建 eval,并编写尽量少的代码。“Eval” 是用于评估系统行为质量的任务。
在前面的一篇文章中介绍了Intel、AMD、NIVIDA三个厂家的GPU虚拟化技术,有兴趣的可以看看本号之前的文章,今天就具体的实践一下英伟达的vGPU。
本篇文章,我们聊聊如何在 Windows 环境下使用 Docker 作为深度学习环境,以及快速运行 SDXL 1.0 正式版,可能是目前网上比较简单的 Docker、WSL2 配置教程啦。
腾讯云异构计算实例搭载GPU、FPGA等异构硬件,具有实时高速的并行计算和浮点计算能力,适合于深度学习、科学计算、视频编解码和图形工作站等高性能应用,InstanceTypes分享腾讯云NVIDIA GPU实例配置性能包括CPU、内存、使用场景及购买注意事项等信息:
https://github.com/tkarras/progressive_growing_of_gans
https://cloud.tencent.com/document/product/560/103609#ba755a95-aafa-46ea-b344-61a5e8889e2a
ultimatevocalremovergui 是一个使用深度神经网络的人声去除器的图形用户界面。 该项目提供了以下主要功能、关键特性和核心优势:
GPU虚拟化驱动:NVIDIA-GRID-Linux-KVM-470.63-470.63.01-471.68
Nvidia said the U.S. government told the company on Aug. 26, about a new license requirement for future exports to China, including Hong Kong, to reduce the risk that the products may be used by the Chinese military.
这段时间,不论是 NLP 模型,还是 CV 模型,都得到了极大的发展。有不少模型甚至可以愉快的在本地运行,并且有着不错的效果。所以,经常有小伙伴对于硬件选择,基础环境准备有这样、那样的问题。
相关文章: 有了这个办法,跑AI任务再也不用在机器上插GPU卡了 随着科技进步和产业变革的加速演进,人工智能(AI)已经成为兵家必争之地。在政府、学术机构、企业等各个层面,AI都受到高度重视,其在学术研究、技术创新、人才教育等方面的发展都呈现全新发展态势。作为AI市场中的重要组成,以 GPU 技术为主的 AI 加速市场也得到了快速的发展,与此同时,由于 GPU 硬件价格昂贵,传统使用 GPU 算力的独占式使用方式缺乏灵活性和经济性,同时随着云原生技术的发展,细粒度,快速交付切分 GPU 算力需求,急需经济
本篇文章聊聊,如何快速上手 Stable Diffusion XL Turbo 模型的文生图和图生图实战。
oil.nvim 是一个类似于 vim-vinegar 的文件浏览器,允许您像普通 Neovim 缓冲区一样编辑文件系统。其主要功能包括支持常见插件管理器、通过适配器抽象进行所有文件系统交互以及提供 API 来执行各种操作。该项目的关键特点和核心优势包括:
介绍如何在CDSW中安装集成CUDA9.2版本的tensorflow模块,以及在GPU环境下运行tensorflow案例。代码参考上一篇文章《0690-TensorFlow之车牌识别案例》,CDSW的GPU的支持与CUDA编译参考之前的文章《如何在CDSW中使用GPU运行深度学习》和《0490-如何为GPU环境编译CUDA9.2的TensorFlow1.8与1.12》。
在 用 PaddleNLP 结合 CodeGen 实现离线 GitHub Copilot 和 GitHub Copilot 开源替代品 —— FauxPilot 中,我们分别使用 PaddleNLP 和 FauxPilot 将 CodeGen 模型代理为可通过 HTTP 请求访问的接口,并通过 VS Code 插件在 IDE 中获得与 GitHub Copilot 类似的 AI 辅助编码能力。
如何用NVIDIA Jetson TX1构建更好的自动化机器培训视频 视频内容 官网资源汇总(可以点击阅读原文获得下载地址链接) Embedded 首页 https://developer.nvidia.com/embedded-computing 软件概览 https://developer.nvidia.com/embedded/develop/software L4T BSP Release Page https://developer.nvidia.com/embedded/linux-tegr
简单聊聊可以在端侧运行的 Mini CPM 2B SFT / DPO 版本的模型。
本文介绍如何使用GPU服务器提交一个渲染作业,高效率完成blender的动画图片渲染,并导出渲染图片。具体操作步骤如下:
先安装grid驱动,然后安装cuda环境时注意不要安装显卡驱动,否则会冲掉grid驱动
打开自带的网球案例,见到GPU渲染的图标不是灰色,此时便可以进行GPU渲染,至此使用 Tesla P40 显卡进行Keyshot渲染算是成功。
NVIDIA 发布了基于新一代 Ampere 架构的多款 GPU 加速器 A100、A10,相较于上一代有显著的算力提升。腾讯云作为国内领先的云计算服务商,是业内率先推出搭载 A100、A10 的 GPU 云服务器的云厂商之一,进一步提升客户的训练、推理效率。
今天一早,营长像往常一样打开手机,来Reddit上看看大家都在讨论啥。 网友Ouitos被人抄代码并改License的声讨,顿时激起了营长的义愤。 仔细看看,搞事的这货竟然还是英伟达!! 根据网友Ou
Cataclysm:Dark Days Ahead 是一个回合制的生存游戏,设定在一个后启示录世界中。尽管有些人将其描述为 “僵尸游戏”,但 Cataclysm 远不止于此。在这个残酷、持久、程序生成的世界中努力生存下去吧!搜寻死亡文明的遗物,找到食物、装备或者幸运地发现一辆油箱满满的车来逃离危险。与各种强大怪兽作斗争,从僵尸到巨型昆虫再到杀手机器人以及更奇异和致命的东西,并对抗其他想要你拥有之物的人...
从https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,下载 cuda_9.1.85_387.26_linux.run文件
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Pi-hole 是一个通过自己的 Linux 硬件实现网络广告拦截的 DNS 陷阱,无需安装任何客户端软件即可保护设备免受不需要的内容干扰。
这个项目是一个全面的 Python 速查表,主要功能包括列出了各种 Python 编程中常用的数据结构、类型、语法和系统操作等内容。该项目的核心优势和关键特点包括:
这个项目是 Azure Resource Manager QuickStart Templates,它包含了社区贡献的所有当前可用的 Azure 资源管理器模板。维护着一个可搜索的模板索引,并提供如何使用或向该存储库做出贡献的 Contribution guide。
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硬件环境: 自己的笔记本电脑 CPU:i5-4210M GPU:NVIDIA Geforce 940M
心血来潮,在笔记本安装了Ubuntu 18 用于日常学习,于是有了下面的安装记录。
Streamline是一个arm的profile工具,用于检测CPU和GPU的各种信息,就类似NVIDIA Visual Profiler的工具,这里介绍如何在ubuntu16.04的系统下安装并使用它。
LangFlow 是一个使用 react-flow 设计的 UI,用于无缝地实验和原型化 LangChain 流程。
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深度学习环境部署的方法有很多种,其中Docker化深度学习环境和项目是一个很不错的选择。这里写过一些深度学习主机安装和部署的文章,这篇文章记录一下相关的通过Docker来部署和测试深度学习项目的一些经验(Ubuntu16.04)。
在安装之前首先就是要禁用Nouveau的驱动,禁用该驱动的方法参照这篇https://www.linuxidc.com/Linux/2019-02/157171.htm。
作为一名机械工程师,我使用SolidWorks软件已有多年的经验,该软件是一个功能强大的CAD软件,被广泛应用于制造业。在我使用SolidWorks软件的过程中,我深刻地体会到它的优点和缺点,下面我将分享我的使用经验和心得。
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