数字经济时代，算力已经成为企业高效生产力的重要基石。 根据中国信息通信研究院发布的《中国算力发展指数白皮书（2022年）》显示，2016年至2021年的五年间，我国的算力规模每年增长46%，算力的大规模增长进一步推动数字经济蓬勃发展。那么，对于绝大部分企业而言，如何用极简的方式获取数字化转型所需的算力，成为摆在他们面前的主要难题。近期，在主题为“南北东西，焕然一新”的超聚变2023新品发布会上，记者找到了想要的答案。澎湃算力，必须从算力服务技术体系入手提到算力水平的提升，我想大部分人都会想到高质量的IT基础设施，这其中就包括服务器、操作系统、数据库等产品。的确，IT基础设施作为千行百业信息系统
今年初，英特尔正式发布了第四代英特尔®至强®可扩展处理器。与前一代产品最大的差别在于，除了增加的核心数量和制造工艺之外，第四代英特尔®至强®可扩展处理器专门针对人工智能、5G网络、数据分析、科学计算等现代工作负载，引入针对实际工作负载优化加速的设计理念，采用系统级设计方法，在CPU芯片架构中内置专用的工作负载加速器，以提升性能和效率。这样的设计，到底能够为现代化的工作负载带来多大的性能提升呢？八周之后，采用第四代英特尔®至强®可扩展处理器的实例应运而生。近期，来自于英特尔的多位技术专家，通过不同的应用案例，详细介绍了第四代英特尔®至强®可扩展处理器在不同应用场景下的性能提升。七大算力神器之
今年初，英特尔正式发布了第四代英特尔®至强®可扩展处理器。与前一代产品最大的差别在于，除了增加的核心数量和制造工艺之外，第四代英特尔®至强®可扩展处理器专门针对人工智能、5G网络、数据分析、科学计算等现代工作负载，引入针对实际工作负载优化加速的设计理念，采用系统级设计方法，在CPU芯片架构中内置专用的工作负载加速器，以提升性能和效率。这样的设计，到底能够为现代化的工作负载带来多大的性能提升呢？八周之后，采用第四代英特尔®至强®可扩展处理器的实例应运而生。近期，来自于英特尔的多位技术专家，通过不同的应用案例，详细介绍了第四代英特尔®至强®可扩展处理器在不同应用场景下的性能提升。七大算力神器之
摘要：一文带你看看MindSpore2.0.0forWindowsGPU版。本文分享自华为云社区《MindSpore2.0.0forWindowsGPU泄漏版尝鲜》，作者：张辉。在看了MindSpore架构师王磊老师的帖子（ https://zhuanlan.zhihu.com/p/574507930 ）之后，本来张小白要源码编译MindSporeforWindowsGPU版的，尽管已经安装了CUDA11.1和配套的cuDNN8.6.0forCUDA11.X（ https://bbs.huaweicloud.com/blogs/381666 ），但是由于各种意外，编译的进度停滞了。然而，凭一
摘要：一文带你看看MindSpore2.0.0forWindowsGPU版。本文分享自华为云社区《MindSpore2.0.0forWindowsGPU泄漏版尝鲜》，作者：张辉。在看了MindSpore架构师王磊老师的帖子（ https://zhuanlan.zhihu.com/p/574507930 ）之后，本来张小白要源码编译MindSporeforWindowsGPU版的，尽管已经安装了CUDA11.1和配套的cuDNN8.6.0forCUDA11.X（ https://bbs.huaweicloud.com/blogs/381666 ），但是由于各种意外，编译的进度停滞了。然而，凭一
摘要：本文详细介绍了在Ubuntu18.04下如何配置深度学习GPU（显卡）环境，包括了显卡驱动下载安装，环境配置等。按照本教程的步骤在多台服务器上安装都取得了成功，是在多种方法的比较之下个人整理的认为最新的简洁有效的做法，其要点如下：安装显卡驱动安装Cuda10.0安装cuDNN前言 GPU作为深度学习的一个强有力工具，特别擅长处理矩阵并适用于深度学习等专业应用程序。一般地，深度学习的模型可以在笔记本电脑上运行，但训练模型有时可能需要等待几个小时，而在一个好的GPU上则只需几分钟，因此在深度学习研究上非常推荐使用好的GPU进行运算。 最近实验室新一批的服务器需要组装和配置GPU环境，在之
摘要：本文详细介绍了在Ubuntu18.04下如何配置深度学习GPU（显卡）环境，包括了显卡驱动下载安装，环境配置等。按照本教程的步骤在多台服务器上安装都取得了成功，是在多种方法的比较之下个人整理的认为最新的简洁有效的做法，其要点如下：安装显卡驱动安装Cuda10.0安装cuDNN前言 GPU作为深度学习的一个强有力工具，特别擅长处理矩阵并适用于深度学习等专业应用程序。一般地，深度学习的模型可以在笔记本电脑上运行，但训练模型有时可能需要等待几个小时，而在一个好的GPU上则只需几分钟，因此在深度学习研究上非常推荐使用好的GPU进行运算。 最近实验室新一批的服务器需要组装和配置GPU环境，在之
深度学习GPU加速配置方法一、英伟达官方驱动及工具安装首先检查自己的电脑驱动版本，未更新至最新建议先将驱动更新至最新，然后点击Nvidia控制面板2.在如下界面中点击系统信息，点击显示可以看见当前的显卡驱动版本，点击组件可以看到红框中的CUDA版本的最高支持，在安装时只需要装这个版本之下的即可。打开CudaTookit的安装官网，CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloper，选择自己需要的版本，但不能高于上面的版本号，此处以CudaTookit10.2为例，选择好对应的版本号和系统，进行下载。选择自定义安装，注意在安装这之前至少得有一个VisualStudio，不然会安
深度学习GPU加速配置方法一、英伟达官方驱动及工具安装首先检查自己的电脑驱动版本，未更新至最新建议先将驱动更新至最新，然后点击Nvidia控制面板2.在如下界面中点击系统信息，点击显示可以看见当前的显卡驱动版本，点击组件可以看到红框中的CUDA版本的最高支持，在安装时只需要装这个版本之下的即可。打开CudaTookit的安装官网，CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloper，选择自己需要的版本，但不能高于上面的版本号，此处以CudaTookit10.2为例，选择好对应的版本号和系统，进行下载。选择自定义安装，注意在安装这之前至少得有一个VisualStudio，不然会安
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
