据说，ChatGPT用了5000块GPU，而对于普通工程师而言，看看过去，或许可以帮助望见未来。那么，GPU是什么呢？图形处理器（GPU，GraphicProcessingUnit）是面向吞吐率设计、片上集成大量并行计算部件的处理器。2006年采用统一架构的GPU和使用高级语言编程的开发平台的出现，引发了GPU通用计算领域的迅猛发展。1.GPU溯源早在计算机图形学发展初期，图形显示受硬件条件的限制，仅作为计算机输出的一种手段。图形处理计算基本由软件实现，也称为“软解压”，硬件负责输出计算结果。随着游戏市场和图形计算领域的应用需求迅速发展，其发展速度甚至超过了摩尔定律的限制。GPU的功能性越来越
作者徐蓓，腾讯云容器技术专家，腾讯云异构计算容器负责人，多年云计算一线架构设计与研发经验，长期深耕Kubernetes、在离线混部与GPU容器化领域，KubernetesKEPMemoryQoS作者，Kubernetes积极贡献者。当前存在问题GPU具备大量核心和高速内存，擅长并行计算，非常适合训练和运行机器学习模型。由于近几年AI技术愈发成熟，落地场景越来越多，对GPU的需求呈井喷趋势。而在资源管理调度平台上，Kubernetes已成为事实标准。所以很多客户选择在Kubernetes中使用GPU运行AI计算任务。Kubernetes提供deviceplugin机制，可以让节点发现和上报设备资
作者徐蓓，腾讯云容器技术专家，腾讯云异构计算容器负责人，多年云计算一线架构设计与研发经验，长期深耕Kubernetes、在离线混部与GPU容器化领域，KubernetesKEPMemoryQoS作者，Kubernetes积极贡献者。当前存在问题GPU具备大量核心和高速内存，擅长并行计算，非常适合训练和运行机器学习模型。由于近几年AI技术愈发成熟，落地场景越来越多，对GPU的需求呈井喷趋势。而在资源管理调度平台上，Kubernetes已成为事实标准。所以很多客户选择在Kubernetes中使用GPU运行AI计算任务。Kubernetes提供deviceplugin机制，可以让节点发现和上报设备资
改用Linux了，笔记改到这里：https://blog.csdn.net/weixin_41794514/article/details/126850887?spm=1001.2014.3001.5501目录改用Linux了，笔记改到这里：工具使用1.开发工具建议使用pycharm2.安装包管理工具建议使用Anaconda3.安装结果检查Pytorch安装1.创建一个新的虚拟环境用于安装pytorch2.配置pytorch虚拟环境3.在PyCharm中配置PyTorch虚拟环境丰富的PyTorch学习资源工具使用1.开发工具建议使用pycharm官网链接:PyCharm:面向专业开发者的Py
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系列文章目录第一章：VisualStudio2019动态链接库DLL建立第二章：VS动态链接库DLL调试第三章：VS2019 OpenCV环境配置 第四章：C++部署pytorch模型Libtorch第五章：C++部署pytorch模型onnxruntime目录 系列文章目录前言一、C++部署pytorch？二、onnxruntime配置1.下载onnxruntime2.VS2019配置onnxruntime2.1配置VC++目录 2.2配置链接器 2.3onnxruntime环境变量配置三、pytorch模型转换为onnx四、C++中onnxruntime的使用五、python中onnxr
系列文章目录第一章：VisualStudio2019动态链接库DLL建立第二章：VS动态链接库DLL调试第三章：VS2019 OpenCV环境配置 第四章：C++部署pytorch模型Libtorch第五章：C++部署pytorch模型onnxruntime目录 系列文章目录前言一、C++部署pytorch？二、onnxruntime配置1.下载onnxruntime2.VS2019配置onnxruntime2.1配置VC++目录 2.2配置链接器 2.3onnxruntime环境变量配置三、pytorch模型转换为onnx四、C++中onnxruntime的使用五、python中onnxr
文章目录前言一、导入相关库二、加载Cora数据集三、定义MLP网络四、定义模型五、模型训练六、模型验证七、结果完整代码前言大家好，我是阿光。本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。正在更新中~✨🚨我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python3.7编译器：PyCharmPyTorch版本：1.11.0PyG版本：2.1.0💥项目专栏：【图神经网络代码实战目录】本文我们将使用Pytorch+PytorchGeometric来简易
文章目录前言一、导入相关库二、加载Cora数据集三、定义MLP网络四、定义模型五、模型训练六、模型验证七、结果完整代码前言大家好，我是阿光。本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。正在更新中~✨🚨我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python3.7编译器：PyCharmPyTorch版本：1.11.0PyG版本：2.1.0💥项目专栏：【图神经网络代码实战目录】本文我们将使用Pytorch+PytorchGeometric来简易
OpenMMLab：模型部署系列教程（一）：模型部署简介OpenMMLab：模型部署系列教程（二）：解决模型部署中的难题知道你们在催更，这不，模型部署入门系列教程来啦~在前二期的教程中，我们带领大家成功部署了第一个模型，解决了一些在模型部署中可能会碰到的困难。今天开始，我们将由浅入深地介绍ONNX相关的知识。ONNX是目前模型部署中最重要的中间表示之一。学懂了ONNX的技术细节，就能规避大量的模型部署问题。在把PyTorch模型转换成ONNX模型时，我们往往只需要轻松地调用一句torch.onnx.export就行了。这个函数的接口看上去简单，但它在使用上还有着诸多的“潜规则”。在这篇教程中，
