NVIDIAInfiniBand是一种被广泛使用的网络互联技术，基于IBTA(InfiniBandTradeAssociation)而定义的高带宽、低延时、低CPU占用率、大规模易扩展的通信技术，是世界领先的超级计算机的互连首选，为高性能计算、人工智能、云计算、存储等众多数据密集型应用提供了强大的网络性能支撑。通过高速的InfiniBand技术，将业务负载由单机运行转化为基于多机协作的高性能计算集群，并使高性能集群的性能得以进一步释放与优化。GreatSQL是由万里数据库维护的国内自主MySQL分支版本，专注于提升MGR可靠性及性能，支持InnoDB并行查询特性，适用于金融级应用。此次通过对比
前几日考虑给ubuntu安装图形桌面驱动。第一次安装是在图形界面下启动终端软件跑的NVIDIA给的安装脚本，结果它跑了一半自动重启了图形界面，导致脚本被退出了。测试发现显卡确实已被驱动，但由于担心会不会有某些组件缺失，便退出到tty完完整整重新又跑了遍脚本。结果这一下一弄，重启后再次启动则在引导完成后会卡在一个左上角只有一个横杠的黑屏界面，无法进入GNOME的图形化界面。于是思考前后两下之区别-为什么脚本没跑完安装成功了，而跑完了反而卡死了？反复回忆当时的安装过程，想起来在tty下完整运行时它问过我这么一个问题：Wouldyouliketorunthenvidia-xconfigutility
前几日考虑给ubuntu安装图形桌面驱动。第一次安装是在图形界面下启动终端软件跑的NVIDIA给的安装脚本，结果它跑了一半自动重启了图形界面，导致脚本被退出了。测试发现显卡确实已被驱动，但由于担心会不会有某些组件缺失，便退出到tty完完整整重新又跑了遍脚本。结果这一下一弄，重启后再次启动则在引导完成后会卡在一个左上角只有一个横杠的黑屏界面，无法进入GNOME的图形化界面。于是思考前后两下之区别-为什么脚本没跑完安装成功了，而跑完了反而卡死了？反复回忆当时的安装过程，想起来在tty下完整运行时它问过我这么一个问题：Wouldyouliketorunthenvidia-xconfigutility
前言本博客的上一篇文章更新于2021年2月，距今已经有一年半了。这一年半我一切正常，没有经历任何糟糕的事情，一直没更新纯粹是因为太忙。一年半的高压下来，我的心态也变化了不少，这些不妨以后再写。说正事。最近开始接触深度学习，跑了几个程序以后发现笔记本的3050TiLaptop的4GB显存捉襟见肘，于是想配一台带有大显存的电脑。8000张图片，FCOS训练，一轮近半小时，谁吃得消；batchsize也只能取到4方案在选择显卡之前，首先应该考虑的是显卡插在哪里的问题。我刚接触电脑硬件是在2015年，那时很流行E3，E5洋垃圾也很香，但是随着制程和架构的升级，这些型号无论是IPC还是主频都太过时了，况
前言本博客的上一篇文章更新于2021年2月，距今已经有一年半了。这一年半我一切正常，没有经历任何糟糕的事情，一直没更新纯粹是因为太忙。一年半的高压下来，我的心态也变化了不少，这些不妨以后再写。说正事。最近开始接触深度学习，跑了几个程序以后发现笔记本的3050TiLaptop的4GB显存捉襟见肘，于是想配一台带有大显存的电脑。8000张图片，FCOS训练，一轮近半小时，谁吃得消；batchsize也只能取到4方案在选择显卡之前，首先应该考虑的是显卡插在哪里的问题。我刚接触电脑硬件是在2015年，那时很流行E3，E5洋垃圾也很香，但是随着制程和架构的升级，这些型号无论是IPC还是主频都太过时了，况
*日，由清华技术成果转化的公司智谱AI开源了GLM系列模型的新成员——中英双语对话模型ChatGLM-6B，支持在单张消费级显卡上进行推理使用。这是继此前开源GLM-130B千亿基座模型之后，智谱AI再次推出大模型方向的研究成果。与此同时，基于千亿基座模型的ChatGLM也同期推出，初具问答和对话功能，现已开启邀请制内测（内测申请网址chatglm.cn），后续还会逐步扩大内测范围。据悉，ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型，并针对中文进行了优化。该模型基于GeneralLanguageModel（GLM）架构，具有62亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显
*日，由清华技术成果转化的公司智谱AI开源了GLM系列模型的新成员——中英双语对话模型ChatGLM-6B，支持在单张消费级显卡上进行推理使用。这是继此前开源GLM-130B千亿基座模型之后，智谱AI再次推出大模型方向的研究成果。与此同时，基于千亿基座模型的ChatGLM也同期推出，初具问答和对话功能，现已开启邀请制内测（内测申请网址chatglm.cn），后续还会逐步扩大内测范围。据悉，ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型，并针对中文进行了优化。该模型基于GeneralLanguageModel（GLM）架构，具有62亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显
目录NvidiaReal-timeDenoisers（NRD）v3.xReBLUR前置知识空间滤波（SpatialFiltering）：Diffuse&Specular泊松分布样本（poissonsamples）自适应半径（adaptiveradius）模糊权重（blurweight）samplingspace&anisotropicsampling时间滤波（TemporalFiltering）：Diffusesurfacemotion历史权重（historyweight）时间滤波（TemporalFiltering）：Specularsurfacemotionsurfacemotioncon
目录NvidiaReal-timeDenoisers（NRD）v3.xReBLUR前置知识空间滤波（SpatialFiltering）：Diffuse&Specular泊松分布样本（poissonsamples）自适应半径（adaptiveradius）模糊权重（blurweight）samplingspace&anisotropicsampling时间滤波（TemporalFiltering）：Diffusesurfacemotion历史权重（historyweight）时间滤波（TemporalFiltering）：Specularsurfacemotionsurfacemotioncon
NVIDIAvGPU12.0版本-vGPU版本名称变化-注:2021年1月生效 最新名称NVIDIAVirtualPC(vPC)-曾用名称NVIDIAGRIDVirtualPC(GRIDvPC)最新名称NVIDIAVirtualApplications(vApps)-曾用名称NVIDIAGRIDVirtualApplications(GRIDvApps)最新名称NVIDIARTXVirtualWorkstation(vWS)-曾用名称NVIDIAQuadroVirtualDataCenterWorkstation(QuadrovDWS)最新名称NVIDIARTXVirtualWorkstati
