前言本文是之前做云计算实验整理的内容，借博客保存一下！使用不同方法对算法加速还是很有意思的！实验题目自选一张图片，按照实验指南说明在jetson05节点上基于OpenMP和CUDA对图片进行边缘提取实验，记录梯度向量幅度的最小值和最大值，比较串行算法和并行算法的运行时间，并提交处理后的边缘提取结果图片。试一下：如果编译时开启优化选项（比如选择“-O3”级别的优化），串行算法和并行算法的运行时间分别有什么变化。使用提供的opencl-examples源码在你自己的计算机上进行基于OpenCL的GPU并行算法实验，记录你的实验环境参数（包括CPU和GPU相关参数等，可从实验程序日志中获取）以及各个
3月31日，UC伯克利联手CMU、斯坦福、UCSD和MBZUAI，推出了130亿参数的Vicuna，俗称「小羊驼」（骆马），仅需300美元就能实现ChatGPT90%的性能。今天，团队正式发布了Vicuna的权重——只需单个GPU就能跑！项目地址：https://github.com/lm-sys/FastChat/#fine-tuning130亿参数，90%匹敌ChatGPTVicuna是通过在ShareGPT收集的用户共享对话上对LLaMA进行微调训练而来，训练成本近300美元。研究人员设计了8个问题类别，包括数学、写作、编码，对Vicuna-13B与其他四个模型进行了性能测试。测试过程
3月31日，UC伯克利联手CMU、斯坦福、UCSD和MBZUAI，推出了130亿参数的Vicuna，俗称「小羊驼」（骆马），仅需300美元就能实现ChatGPT90%的性能。今天，团队正式发布了Vicuna的权重——只需单个GPU就能跑！项目地址：https://github.com/lm-sys/FastChat/#fine-tuning130亿参数，90%匹敌ChatGPTVicuna是通过在ShareGPT收集的用户共享对话上对LLaMA进行微调训练而来，训练成本近300美元。研究人员设计了8个问题类别，包括数学、写作、编码，对Vicuna-13B与其他四个模型进行了性能测试。测试过程
从2022年火爆全球的元宇宙，到今年的ChatGPT，以人工智能为代表的科学技术正在创造出无限的可能，而这背后，离不开算力的强力支撑，这也成为异构计算如何火爆的原因之一。 事实上，异构计算并非新的概念，其早在上世纪80年代中期就已经被提出，当时便被认为有着计算能力强、可扩展性好、资源利用率高等特点。随着数据处理技术的不断成熟，以及人工智能技术的飞速发展，异构计算已经成为当前和未来的主要计算方式。 2021年7月，工信部发布《新型数据中心发展三年行动计划》明确提出，推动CPU、GPU等异构算力提升，逐步提高自主研发算力的部署比例，推进新型数据中心算力供应多元化。 虽然异构计算的快速发展给企业创新
从2022年火爆全球的元宇宙，到今年的ChatGPT，以人工智能为代表的科学技术正在创造出无限的可能，而这背后，离不开算力的强力支撑，这也成为异构计算如何火爆的原因之一。 事实上，异构计算并非新的概念，其早在上世纪80年代中期就已经被提出，当时便被认为有着计算能力强、可扩展性好、资源利用率高等特点。随着数据处理技术的不断成熟，以及人工智能技术的飞速发展，异构计算已经成为当前和未来的主要计算方式。 2021年7月，工信部发布《新型数据中心发展三年行动计划》明确提出，推动CPU、GPU等异构算力提升，逐步提高自主研发算力的部署比例，推进新型数据中心算力供应多元化。 虽然异构计算的快速发展给企业创新
记录：在复现论文代码时碰到使用keras环境，于是在自己windows系统的台式机（RTX3080；CUDA11.7）上进行了安装，但是发现台式机的显存无法支持程序的运行。于是将一摸一样的环境配置到更大现存的Ubuntu服务器（CUDA11.7）上，但配置环境出错，一直无法调用GPU。经过一天的摸索，从网上其他博客中找到答案，虽然不懂其中的道理，但先记录下来。1.待配置环境的版本Python:3.8.0CUDA:11.3.1cuDNN:8.2.1Tensorflow-gpu:2.7.0Keras:2.7.02.Windows下使用conda和pip安装Tensorflow-gpu以及Kera
记录：在复现论文代码时碰到使用keras环境，于是在自己windows系统的台式机（RTX3080；CUDA11.7）上进行了安装，但是发现台式机的显存无法支持程序的运行。于是将一摸一样的环境配置到更大现存的Ubuntu服务器（CUDA11.7）上，但配置环境出错，一直无法调用GPU。经过一天的摸索，从网上其他博客中找到答案，虽然不懂其中的道理，但先记录下来。1.待配置环境的版本Python:3.8.0CUDA:11.3.1cuDNN:8.2.1Tensorflow-gpu:2.7.0Keras:2.7.02.Windows下使用conda和pip安装Tensorflow-gpu以及Kera
系统环境ubuntu16.04一.设定ubuntu的root密码1.ubuntu默认root密码在安装ubuntu操作系统时，需要配置用于登录系统的用户名和密码，却没有提示配置root密码。ubuntu默认的root用户没有固定密码，root密码随机产生，动态改变，即每次开机都有一个新的root密码。2.修改root密码使用提前配置的用户（例如dancen）登录ubuntu系统后，在终端输入以下命令：sudopasswd然后输入登录用户dancen的密码，继而输入并确认root用户的密码，即可设定root用户密码，此过程中不需要知晓root用户的默认密码：sudopasswd[sudo]pas
系统环境ubuntu16.04一.设定ubuntu的root密码1.ubuntu默认root密码在安装ubuntu操作系统时，需要配置用于登录系统的用户名和密码，却没有提示配置root密码。ubuntu默认的root用户没有固定密码，root密码随机产生，动态改变，即每次开机都有一个新的root密码。2.修改root密码使用提前配置的用户（例如dancen）登录ubuntu系统后，在终端输入以下命令：sudopasswd然后输入登录用户dancen的密码，继而输入并确认root用户的密码，即可设定root用户密码，此过程中不需要知晓root用户的默认密码：sudopasswd[sudo]pas
文章目录TensorFlow简介TensorFlow是什么tensorflow版本变迁tensorflow2.0架构安装过程常用IDE安装python3.9的安装Anaconda的安装CUDA安装cuda软件安装cuDNN神经网络加速库安装配置环境变量TensorFlow的gpu版本安装TensorFlow简介TensorFlow是什么TensorFlow是深度学习领域使用最为广泛的一个Google的开源软件库（最初由Googlebrainteam进行开发的内部库，由于它的易用性Google决定把它开源出来）.采取数据流图，用于数值计算.节点——处理数据线——节点间的输入输出关系数据流图中的数
