因为工作业务需求的关系，需编译onnxruntime引入项目中使用，主项目exe是使用的vs2017+qt5.12。onnxruntime就不用介绍是啥了撒，在优化和加速AI机器学习推理和训练这块赫赫有名就是了。有现成的别人编译好的只有dll动态库，当然我们显然是不可能使用的，因为BOSS首先就提出一定要让发布出去的程序体积尽量变少，我肯定是无法精细的拆分哪一些用到了的，哪一些代码是没用到的，还多次强调同时执行效率当然也要杠杠滴。所以下面就开始描述这几天一系列坎坷之路，留个记录，希望过久了自己不会忘记吧，如果能帮助到某些同行少走些弯路也最好：1.Clonerepo诧一听你可能会觉得一个大名鼎鼎
目录前言CPU是什么？GPU是什么？GPU与CPU的区别GPU的由来并行计算GPU架构优化GPU和CPU的应用场景作者：小牛呼噜噜|https://xiaoniuhululu.com计算机内功、JAVA底层、面试相关资料等更多精彩文章在公众号「小牛呼噜噜」前言大家好，国庆马上就要过去了，这不偷偷地进来学习了一波。之前小牛学过一点深度学习的知识，做了几个项目，发现CPU来训练就很慢，但是后来用装有GPU的电脑来训练，就明显快的飞起，感觉很神奇。此时心里有个疑问，CPU造价那么昂贵，性能比起内存、机械硬盘、固态硬盘，快的不是一个数量级的，这个GPU竟然比CPU还要厉害？让我们一起进入计算机的世界，
目录前言CPU是什么？GPU是什么？GPU与CPU的区别GPU的由来并行计算GPU架构优化GPU和CPU的应用场景作者：小牛呼噜噜|https://xiaoniuhululu.com计算机内功、JAVA底层、面试相关资料等更多精彩文章在公众号「小牛呼噜噜」前言大家好，国庆马上就要过去了，这不偷偷地进来学习了一波。之前小牛学过一点深度学习的知识，做了几个项目，发现CPU来训练就很慢，但是后来用装有GPU的电脑来训练，就明显快的飞起，感觉很神奇。此时心里有个疑问，CPU造价那么昂贵，性能比起内存、机械硬盘、固态硬盘，快的不是一个数量级的，这个GPU竟然比CPU还要厉害？让我们一起进入计算机的世界，
首先说明本文并不是安装教程，网上有很多，这里只是自己遇到的一些问题我是以前安装的tensorflow-gpu的，但是发现现在的学术论文大部分都是用pytorch复现的，因此才去安装的pytorch-gpu查看自己安装的CUDAnvcc-V这里我提供一个安装tensorflow时所用的CUDA对应表 安装cuDNN时版本一定要对应正确 安装完CUDA时要改一下环境变量 只用添加这个就好，其他三个CUDA会自动为你添加 我的是cuda-11.2但是官网没有配套的，直接就挑自己喜欢的下就行StartLocally|PyTorch 这里强调：千万不要相信在其他网站上的下载命令。有可能你下载的就是
DPU：第三颗主力芯片英伟达吹爆的DPU到底是啥？真能做到与CPU、GPU比肩？2020年，NVIDIA在GTC战略发布中将DPU定义为，继CPU和GPU之后“第三颗主力芯片”，正式拉开DPU大发展的序幕。作为主力芯片新物种，DPU市场空间正快速扩张。DPU非单一芯片，由基础网卡进化而来，是具备网络能力，同时融入通用计算能力，可进行安全与存储卸载功能的下一代智能网卡，是智能网卡发展的下一形态。DPU相较于普通网卡的主要特征，是具有独立计算单元，能够完成特定基础设施功能操作，带来显著性能提升。如果说CPU是计算生态的底座，主力芯片的基石；GPU是从图形处理到数据处理芯片蜕变，而DPU则是因数据中
首先说明本文并不是安装教程，网上有很多，这里只是自己遇到的一些问题我是以前安装的tensorflow-gpu的，但是发现现在的学术论文大部分都是用pytorch复现的，因此才去安装的pytorch-gpu查看自己安装的CUDAnvcc-V这里我提供一个安装tensorflow时所用的CUDA对应表 安装cuDNN时版本一定要对应正确 安装完CUDA时要改一下环境变量 只用添加这个就好，其他三个CUDA会自动为你添加 我的是cuda-11.2但是官网没有配套的，直接就挑自己喜欢的下就行StartLocally|PyTorch 这里强调：千万不要相信在其他网站上的下载命令。有可能你下载的就是
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全平台GPU通用AI视频补帧超分教程本教程只发布于https://www.cnblogs.com/Icys注意：本教程需要一定的命令行和视频编码知识，请谨慎食用。软件准备realcugan-ncnn-vulkanrife-ncnn-vulkanffmpeg这些文件UP主将打包好放到群里，大家也可以自己去下载文件准备首先把下载的这些文件无脑丢一起最好放在一个剩余空间比较大的地方，否则到时候缓存文件会把你磁盘撑爆掉。在这个文件夹下面建立一个名为workspace的文件夹。在workspace中，把你想要处理的视频文件命名为source.mp4(按照你原来文件夹灵活改后缀，当然之后的命令里的后缀也需
全平台GPU通用AI视频补帧超分教程本教程只发布于https://www.cnblogs.com/Icys注意：本教程需要一定的命令行和视频编码知识，请谨慎食用。软件准备realcugan-ncnn-vulkanrife-ncnn-vulkanffmpeg这些文件UP主将打包好放到群里，大家也可以自己去下载文件准备首先把下载的这些文件无脑丢一起最好放在一个剩余空间比较大的地方，否则到时候缓存文件会把你磁盘撑爆掉。在这个文件夹下面建立一个名为workspace的文件夹。在workspace中，把你想要处理的视频文件命名为source.mp4(按照你原来文件夹灵活改后缀，当然之后的命令里的后缀也需
作者刘旭，腾讯云高级工程师，专注容器云原生领域，有多年大规模Kubernetes集群管理经验，现负责腾讯云GPU容器的研发工作。背景目前TKE已提供基于qGPU的算力/显存强隔离的共享GPU调度隔离方案，但是部分用户反馈缺乏GPU资源的可观测性，例如无法获取单个GPU设备的剩余资源，不利于GPU资源的运维和管理。在这种背景下，我们希望提供一种方案，可以让用户在Kubernetes集群中直观的统计和查询GPU资源的使用情况。目标在目前TKE共享GPU调度方案的基础上，从以下几个方面增强GPU设备的可观测性：支持获取单个GPU设备的资源分配信息。支持获取单个GPU设备的健康状态。支持获取某个节点上
