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GPU 加速

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Docker 镜像库国内加速的几种方法

概述在国内,拉取Docker镜像速度慢/时不时断线/无账号导致限流等,比较痛苦😣.这里提供加速/优化的几种方法。梳理一下,会碰到以下情况:国内下载速度慢/时不时断线:是因为网络被限制了。没有公共镜像库账号导致限流:是因为DockerHub等主流镜像库,近年来纷纷开始对未登录的匿名用户进行限流,限制拉取的速度,以及一定时间内拉取的镜像数量。为了解决以上问题,有这么几种方法:针对国内下载速度慢/时不时断线,可选方法如下:配置国内可用/速度尚可的DockerRegistryMirrors自建DockerRegistryMirror/Proxy,并配置为MirrorDockerDaemon配置prox

微调 LLaMA 2 模型:通过 QLoRA 充分利用单 GPU 效率 Meta LLaMA 2 微调过程综合指南

介绍科技巨头Meta于2023年7月18日发布了LLaMA2,这是他们最新版本的大型语言模型(LLM),成为头条新闻。我相信Llama2在进一步推动人工智能技术方面取得了巨大飞跃,人们将关注私人领域未来对聊天机器人的微调将超过一般聊天机器人。1这些尖端模型从2023年1月到2023年7月在大量2万亿代币上进行了训练,在推理、编码、熟练程度和知识测试等各种基准测试中表现出了卓越的性能。这些模型提供三种不同的选项,参数大小为7B、13B和惊人的70B,可免费用于商业和研究用途(英语)。为了满足不同的文本生成需求并促进对这些模型的有效微调,Meta采用了QLoRA(量化LLM的高效微调),这是一种创

在 WSL2 中使用 NVIDIA Docker 进行全栈开发和深度学习 TensorFlow pytorch GPU 加速

在WSL2中使用NVIDIADocker进行全栈开发和深度学习TensorFlowpytorchGPU加速0.背景0.1起源生产环境都是在k8dpod中运行,直接在容器中开发不好嘛?每次换电脑,都要配配配,呸呸呸新电脑只安装日常用的软件不好嘛,环境变量配配配,各种日常软件和开发软件到处拉💩虚拟机呗,怎么调用GPU是个问题,hyper-v好像是可以魔改配置实现,又得改改改。改好了本地能跑了,生产给你报错报错错错错到处拉💩,文件弄乱了怎么办,容器直接销毁重建就完事,分分钟解决。电脑重装再配环境也遭不住0.2.容器化开发之后宿主机电脑随便换,随便重装。重装之后我只要上网+wsl--install+g

缓存技术:加速应用,提高用户体验

本文总结前期某个系统中使用到的缓存使用经验---仅此而已,效果还不错。缓存技术在系统架构设计中扮演着至关重要的角色,它不仅可以显著提高系统的性能,还可以改善用户体验。在本文章中,我们将探讨不同类型的缓存、缓存失效以及缓存淘汰等关键概念,帮助在后期的架构设计中更好地理解如何利用缓存来优化你的系统。一、缓存类型缓存的类型有很多种,我们来简单聊聊其中的几种:应用服务器缓存:在这种情况下,缓存会被放在应用服务器的请求节点上,就像是服务器自己的小本子一样。每当有请求到达这个节点,它都会先看看自己本地有没有相关的数据,如果有,就直接返回这个数据,不用再费力去找了。如果本地没有,那就得去硬盘上找一下,并把找

全球哄抢H100!英伟达成GPU霸主,首席科学家揭秘成功四要素

如今的英伟达,稳坐GPU霸主王座。ChatGPT诞生后,带来生成式AI大爆发,彻底掀起了全球的算力争夺战。前段时间,一篇文章揭露,全球对H100总需求量超43万张,而且这样的趋势至少持续到2024年底。过去的10年里,英伟达成功地将自家芯片在AI任务上的性能提升了千倍。对于一个刚刚迈入万亿美元的公司来说,是如何取得成功的?近日,英伟达首席科学家BillDally在硅谷举行的IEEE2023年热门芯片研讨会上,发表了关于高性能微处理器的主题演讲。在他演讲PPT中的一页,总结了英伟达迄今为止取得成功的4个要素。摩尔定律在英伟达的「神奇魔法」中只占很小的一部分,而全新「数字表示」占据很大一部分。英伟

ios - 平滑地加速正在运行的旋转动画

我使用这段代码来旋转任何View:funcrotateAnimation(theView:UIView,duration:CFTimeInterval=20.0,repeatCount:Float=200,toValue:CGFloat=CGFloat(.pi*2.0)){letrotateAnimation=CABasicAnimation(keyPath:"transform.rotation")rotateAnimation.fromValue=0.0rotateAnimation.toValue=toValuerotateAnimation.duration=durationr

使用OpenCV和CUDA实现更好的模型加速

作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介随着计算机视觉技术的发展和应用领域的广泛拓展,人们越来越多地将注意力集中在如何提升机器视觉系统的性能上。近年来,深度学习(DeepLearning)和高性能计算(HighPerformanceComputing,HPC)等新兴技术正朝着成为主流的方向发展。基于深度学习的图像处理方法已经取得了非凡的成果,但同时也带来了新的计算复杂性、算法困难和硬件要求等挑战。而基于GPU硬件平台的高性能计算方法则被认为能够提升这些关键性能指标,尤其是在图像处理任务上。本文旨在通过结合OpenCV和CUDA,以及其他相关技术点,来展示如何利用图像处理能力的强大潜力,从而提升模型

ios - 加速度计、陀螺仪和磁力计

我是CoreMotion的新手,我很困惑。有人可以用简单的术语解释这些输入衡量的是什么以及它们如何有用吗? 最佳答案 加速度计通过“感觉”施加到设备上的运动力来测量相对于重力的运动。运动力可以描述为设备的加速度和减速度,因此得名该传感器。陀螺仪通过悬浮元素报告其相对于设备的旋转来测量旋转变化。当设备旋转时,这个悬浮的元素不会旋转,因此它会发出一份报告,告诉您手机旋转了多远。磁力计从北/南磁场中获取旋转位置的概念,罗盘使用这些磁场来了解它们相对于两极的位置。此数据(主要)用于帮助陀螺仪,因为这些东西会受到float和惯性的影响。结合起

使用GPU搭建支持玛雅(Maya)和Adobe AI,DW,PS的职校云计算机房

背景学校为职业学校,计算机教室需要进行Maya、Adobe Illustrator、AdobeDreamweaver、AdobePhotoShop等软件的教学。每个教室为35用户。资源需求为4核、8G内存、80G硬盘。基于桌面虚拟化VDI技术的机房在成本、可管理性方面,相对于传统胖终端的机房,具有独特的优势。不足之处是由于没有GPU,对于3D应用的支持较差。如果没有DirectX和OpenGL的支持,这些软件将无法运行,或者无法流畅运行。GPU虚拟化技术使得多个虚拟机可以共享物理的GPU,提供了资源利用率,降低了GPU的成本。相对于每个胖终端配置显,GPU虚拟化技术,通过在服务器上集中部署高性

github 拉取下载慢,我教你如何加速

一、获取当前github站点DNS解析地址IP地址查询:https://fastly.net.ipaddress.com/查询以下三个链接的DNS解析地址github.comassets-cdn.github.comgithub.global.ssl.fastly.net通过修改系统hosts文件的办法,绕过国内dns解析,直接访问GitHub的CDN节点,从而达到github访问加速的目的。不需要海外的服务器辅助。GitHub在国内访问速度慢的问题原因有很多,但最直接和最主要的原因是GitHub的分发加速网络的域名遭到dns污染,下载网站上任何东西的时候会下半天,有时还会失败需要从头再来,多