1.背景在云渲染容器组pod中，有xx，xx，xx，unity四个container容器组成，然后因为unity容器镜像的构成是基于vlukan（cudagl相关）和cuda-base打包的，这里的cuda是nvidia的一个驱动版本，类似显卡驱动。现象是启动unity容器后无法运行nvidia-smi和vlukaninfo初步排查：因为容器化运行需要依赖宿主机的GPU机器资源，需要宿主机有nvidia驱动且容器能正常映射到宿主机资源。最后定位到容器中nvidia-smi未输出任何信息，是由于nvidia-container-toolkit组件未将GPU设备挂载到容器中，组件中的nvidia-
🌎CPU是中央处理器。其实就是机器的“大脑”，也是布局谋略、发号施令、控制行动的“总司令官”。CPU的结构主要包括运算器（ALU，ArithmeticandLogicUnit）、控制单元（CU,ControlUnit）、寄存器（Register）、高速缓存器（Cache）和它们之间通讯的数据、控制及状态的总线（BUS）。🌏GPU一般指图形处理器，又称为显示芯片、视觉处理器，是一种专门在个人电脑和一些移动设备上做图像和图形相关运算工作的微处理器。🌈现在笔记本基本上都是Intel处理器+NVIDIA独立显卡，很常见。都说硬件是下一个风口，再加上近几年深度学习和计算机视觉的飞速发展，迎来了新的处理器
文章来源|恒源云社区（一个专注AI行业的共享算力平台：恒源智享云)原文地址|iKataGo今天给大家带来一个好玩的镜像：iKataGoiKataGoServer首先创建一个iKataGo镜像的实例。通过JupyterLab的终端或SSH客户端进入实例。iKataGo安装在~/work文件夹下，内置了40bweights。实例启动时会根据显卡自动选择合适的configs进行替换，无需手动挑选复制cfg配置。进入到~/work文件夹，执行./run.sh。如果是通过JupyterLab终端窗口执行后可以直接关闭浏览器窗口，终端仍然会在后台运行。cd~/work#替换USER_NAME、USER_P
一、前言采用painter的方式绘制解码后的图片，方式简单易懂，巨大缺点就是占CPU，一个两个通道还好，基本上CPU很低，但是到了16个64个通道的时候，会发现CPU也是很吃紧（当然强劲的电脑配置另当别论），这就需要考虑用opengl来绘制了，采用opengl走的GPU，会占用很少的CPU（一般是部分运算），而且一般ffmpeg采集到的就是yuv数据，可以直接用opengl来绘制，并不需要转成rgb格式的图片，转换也会占用不少的CPU资源。在Qt中一般用QOpenGLWidget来绘制yuv数据，正常解码后的yuv420p格式以及硬解码后的NV12格式，这两种需要不同的代码去绘制，所以考虑可以
一、前言采用painter的方式绘制解码后的图片，方式简单易懂，巨大缺点就是占CPU，一个两个通道还好，基本上CPU很低，但是到了16个64个通道的时候，会发现CPU也是很吃紧（当然强劲的电脑配置另当别论），这就需要考虑用opengl来绘制了，采用opengl走的GPU，会占用很少的CPU（一般是部分运算），而且一般ffmpeg采集到的就是yuv数据，可以直接用opengl来绘制，并不需要转成rgb格式的图片，转换也会占用不少的CPU资源。在Qt中一般用QOpenGLWidget来绘制yuv数据，正常解码后的yuv420p格式以及硬解码后的NV12格式，这两种需要不同的代码去绘制，所以考虑可以
简介pytorch多卡相应内容学习总结，本着勤能补拙的态度，希望能够更好地提升自我能力。1.服务器信息查询CPU查询#查看CPU信息cat/proc/cpuinfo|grep"physicalid"|uniq|wc-l#查看CPU个数cat/proc/cpuinfo|grep"cpucores"|uniq#查看CPU核数cat/proc/cpuinfo|grep'modelname'|uniq#查看CPU型号GPU查询#查看GPU信息sudodpkg--list|grepnvidia-*#查看驱动版本lshw-cvideo#查看显卡型号$lspci|grep-invidia#可以查询所有nvi
大家好，我是贺同学。一直以来密切关注ChatGPT的趋势，最近相关的话题可谓是热度不减，虽然从事互联网行业，但一直对LLM相关领域关注较少。最近的ChatGPT的火热，让我对LLM相关开源社区也关注了起来，相关的开源社区，也涌现了很多优秀的工作，吸引了很多人的关注。其中，大家比较关注的是Stanford基于LLaMA的 Alpaca 和随后出现的LoRA版本 Alpaca-LoRA。原因很简单，便宜。https://github.com/tloen/alpaca-lora Alpaca宣称只需要600$ 不到的成本（包括创建数据集），便可以让LLaMA7B达到近似text-davinci-00
因为工作需要最近在做虚幻引擎5.1这方面的部署，简单记录一下最近学习的一点知识。本文参考：虚幻引擎官网文档UE5像素流送原理及多用户公网部署小白教程202211022220一、像素流送介绍像素流送就是在云端服务器上运行虚幻引擎应用程序，通过WebRTC将渲染的帧和音频流送到浏览器和移动设备。通过像素流送可将打包的虚幻引擎应用程序在桌面PC或云端服务器上运行，也可包含少量虚幻引擎中自带的网络服务。使用者通过任意现代网络浏览器进行连接（电脑版或移动版），并从虚幻引擎应用程序流送渲染的帧和音频。不需要使用者安装或下载其他内容。操作类似于从YouTube或Netflix下载一个视频，区别是使用者可使用
Ubuntu系统实时查看CPU和GPU温度：方式一：lm-sensors安装lm-sensors：sudoaptinstalllm-sensors实时查看CPU和GPU的温度（每1s刷新一次）：watch-n1sensors其中，Core0、4、8…是CPU的核心，第一个温度值是当前的实时温度，high=100℃表示超过100℃就表示CPU温度高，crit=100℃表示超过100℃就CPU就会烧坏。方式二：psensorpsensor可以可视化得实时显示CPU、GPU的温度sudoapt-getinstallpsensor终端输入psensor，或者在应用程序中找到psensor的图标，就可以
一、环境配置全是windows下的版本cuda：11.111.411.7三个版本都试过，都是ok的cudnn：8.5.0onnxruntime：1.12.1relase版本onnxruntime-gpu下载完后可以看到里面的头文件和静态库动态库，onnxruntime不需要安装，下载完之后需要把头文件和库文件配置到工程中，下面有具体方法PSD:\tools\onnxruntime-win-x64-gpu-1.12.1>tree/fD:.│CodeSignSummary-e54fd8c5-34c1-462b-a8b2-0761efa3159d.md│GIT_COMMIT_ID│LICENSE│P
