前面提到了在docker上使用了windows容器的方法，今天接着再来说docker。试想一下，平常在windows平台上我们可以直接安装显卡驱动，那么linux上行不行。事实上显卡驱动也是支持linux平台的，不过安装的方式却没有windwos上那么简单，接下来一步一步进行。这次使用到：系统：centos7.9显卡：nvidiaGTX-3070-Ti1.在centos7上安装nvidia驱动首先安装依赖yum-yinstallgcc-c++添加ELPepo源sudorpm--importhttps://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.orgsudorpm-
为了更好的阅读体验，请点击这里由于本章内容比较少且以后很显然会经常回来翻，因此会写得比较详细。5.1层和块事实证明，研究讨论“比单个层大”但“比整个模型小”的组件更有价值。例如，在计算机视觉中广泛流行的ResNet-152架构就有数百层，这些层是由层组（groupsoflayers）的重复模式组成。为了实现这些复杂的网络，我们引入了神经网络块的概念。块（block）可以描述单个层、由多个层组成的组件或整个模型本身。使用块进行抽象的一个好处是可以将一些块组合成更大的组件。通过定义代码来按需生成任意复杂度的块，我们可以通过简洁的代码实现复杂的神经网络。从编程的角度来看，块由类（class）表示。它
GPU骨骼动画视频介绍：GPU顶点动画和GPU骨骼动画实现原理及优缺点对比性能优化GPU动画是实现万人同屏的前置条件，在之前的文章中已介绍过GPU顶点动画的实现方法：【Unity】渲染性能开挂GPUAnimation,动画渲染合批GPUInstance_skinmeshrender合批-CSDN博客GPU顶点动画的优缺点：GPU顶点动画是将每一帧动画的Mesh顶点/法线存入贴图，在Shader中直接读取顶点/法线使用。优点：由于没有过多的计算，因此性能较高；缺点：如果一个模型有多个SkinnedMeshRenderer需要先合并Mesh；生成的动画/法线贴图较大；不支持切换挂载武器；GPU骨骼
衡宇发自凹非寺量子位|公众号QbitAI大模型创业，“最安全”的人来了！吴翰清，前阿里云首席安全科学家、P10级研究员在今年5月离职阿里后，现在被曝投身AI创业。量子位了解到，他在杭州成立了一家名为KMind的公司，年中时已经完成一轮融资。KMind创始团队堪称大牛云集、星光四溢，吴翰清只是代表之一，据悉还有西湖大学某实验室的博导加盟，同为公司联创。而且吴翰清在KMind担任的是CEO角色，技术条线有另一位高人把控，担任CTO。量子位独家获悉，这位曾经“让马云安枕无忧的男人”现在要做的事，关乎一个新颖的概念：个人AI计算机。个人AI计算机是什么？今年5月，吴翰清的状态在阿里内部显示为“离职”时
项目场景：为支撑开源LLM大模型的私有化部署，需要单机多个不同型号GPU的混合使用，度娘、GPT4和机器售后都不知道如何解决，自己动手解决，mark一下。问题描述有2台深度学习的工作站，分别有2张3090和2张4090，Qwen-14B-Chat轻松跑起，知识库检索等应用效果还可以，想提升到Qwen-72B-int4（官方要求最低48G显存），于是把4张卡集中到同一台机器（多级多卡也是可以的，但不是每个框架都支持分布式GPU），过程中遇到一些坑，度娘无混卡的案例，gpt4无帮助，2台工作站和4张gpu都是联想供货的，问售后技术的，说没有试过，不知道怎么弄😶，最终还是自己动手解决问题。fastg
很多刚学习嵌入式的同学困惑经常看到CPU，MCU，SOC这几个名词，难道是同一样东西吗？其实不是。它们之间还是有区别的。让我们深入了解它们之间的区别，探索它们在计算世界中各自的作用。1.CPU（中央处理器）：中央处理器，或称为CPU，是计算机的大脑。它是一块硅芯片，负责执行计算机程序中的指令。CPU包含运算单元、控制单元和缓存，通过时钟信号按照指令集执行各种操作。CPU是计算机的核心组件，掌握着整个系统的运行节奏。其实CPU就是个计算和控制逻辑的单元。2.SoC（片上系统）：片上系统，或称为SoC，是一种将多个功能集成到一个芯片上的设计。一个SoC通常包括CPU、内存、图形处理器、网络控制器、
这是一个我离开又回来一段时间的问题。我从来没有真正解决过这个问题。我一直在尝试使用CADisplayLink动态绘制饼图样式进度。当我有1-4个uiviews同时更新时，我的代码工作正常。当我添加更多内容时，馅饼的绘制变得非常生涩。我想解释一下我一直在尝试的事情，希望有人能指出效率低下的地方并提出更好的绘图方法。我创建了16个uiview，并为每个添加了一个CAShapeLayersubview。这是我要绘制饼图的地方。我预先计算了代表0到360度圆的360个CGPath，并将它们存储在一个数组中以尝试提高性能。在主视图中，我启动一个显示链接，遍历所有其他View，计算它应该显示多少完
目录解决问题使用nvccfatal:Unsupportedgpuarchitecture'compute_75'1.检查CUDA版本2.更新CUDA版本3.修改GPU架构4.其他注意事项结论解决问题使用nvccfatal:Unsupportedgpuarchitecture'compute_75'在使用NVCC编译CUDA代码时，有时候会遇到错误信息nvccfatal:Unsupportedgpuarchitecture'compute_75'。这个错误通常表示当前的GPU架构不受支持，需要采取一些步骤来解决这个问题。1.检查CUDA版本首先，我们需要确认我们正在使用的CUDA版本是否支持我们
摘要不要安装DockerDesktop！我们将在Ubuntu中自行安装Docker。请安装Windows10InsiderBuild或Windows11（Beta也行）。（稳定发行版无法在WSL2中使用GPU）请安装WSL2w/Ubuntu20.04或同等版本。请安装NvidiaCUDA软件包（不是CudaToolkit）。请在WSL2/Ubuntu中手动安装Docker。请在WSL2/Ubuntu中安装NvidiaContainerToolkit。使用Tensorflow运行N体模拟CUDA示例、Jupyter。4安装NvidiaCUDA软件包（不是CudaToolkit）Nvidia建议使
Linux系统中提供CPU性能分析工具整理汇总查看CPU信息在linux操作系统中，CPU的信息在启动的过程中被装载到虚拟目录/proc下的cpuinfo文件中，我们可以通过cat/proc/cpuinfo查看一下：cat/proc/cpuinfo显示如下：root@thead-910:~#cat/proc/cpuinfoprocessor:0hart:0isa:rv64imafdcsummu:sv39modelname:T-HEADC910freq:1.2GHzicache:64kBdcache:64kBl2cache:2MBtlb:10244-wayscacheline:64Bytesad
