❤️觉得内容不错的话，欢迎点赞收藏加关注😊😊😊，后续会继续输入更多优质内容❤️👉有问题欢迎大家加关注私戳或者评论（包括但不限于NLP算法相关，linux学习相关，读研读博相关......）👈【NLP相关】PyTorch多GPU并行训练（DataParallel和DistributedDataParallel介绍、单机多卡和多机多卡案例展示）当下深度学习应用越来越广泛，训练规模也越来越大，需要更快速的训练速度来满足需求。而多GPU并行训练是实现训练加速的一种常见方式，本文将介绍如何使用PyTorch进行多GPU并行训练。1.原理多GPU并行训练的原理就是将模型参数和数据分布到多个GPU上，同时利

前言考虑到文生视频开始爆发，比如11月份就是文生视频最火爆的一个月11月3日，Runway的Gen-2发布里程碑式更新，支持4K超逼真的清晰度作品(runway是StableDiffusion最早版本的开发商，StabilityAI则开发的SD后续版本)11月16日，Meta发布文生视频模型EmuVideo11月18日，字节跳动半路杀出发布PixelDance11月21日，开发并维护StableDiffusion后续版本的StabilityAI终于发布了他们自家的生成式视频模型：StableVideoDiffusion(SVD)加之不止一个B端客户找到七月，希望帮其做文生视频的应用，故我司第一

执行启动命令：systemctlstartdockersystemctlenabledocker执行第一个命令报错：Jobfordocker.servicefailedbecausethecontrolprocessexitedwitherrorcode.See"systemctlstatusdocker.service"and"journalctl-xe"fordetails.问题解决，修改docker.service文件：ExecStart=/usr/bin/dockerd--selinux-enabled=false--insecure-registry=192.168.56.10#--

需求如下移动端h5页面（微信浏览器下）需要上传视频并回显封面，用户点击中间的播放三角可以进行视频的预览；问题就出现在ios手机上使用video的poster属性并不能显示出视频封面，而安卓手机可以正常显示视频的第一帧；效果图问题分析：在ios系统中有个保护机制,如果video标签未开始播放,是不会去加载视频的.所以也就是说,video标签还未去加载视频,就显示不出来视频首帧画面；把video标签加上autoplay（自动播放）属性和muted（静音）属性,就正常看到视频的画面了；要想在video标签中显示首帧画面,需要添加poster属性,属性值应该是图片的url；或者直接使用img标签替代v

我正在用openglES2.0开发一个android应用程序。在这个应用程序中，我曾经在GLsurfaceView中通过触摸事件绘制多条线和圆圈。由于opengl依赖于GPU，目前它在GoogleNexus7(ULPGeForce)中运行良好。在SamsungGalaxyNote2(MALI400MP)中，我尝试绘制多条线，但它清除了前一行并将当前线绘制为新线。在SonyXperiaNeoV(Adreno205)中，我尝试绘制一条新线，它会破坏表面，如下图所示。是否可以让它在所有设备上运行，还是我需要为单个GPU编写代码？源代码主Activity.java//inOnCreatemet

OGGDELETEROWEXISTSUPDATEROWEXISTS冲突说明COMPARECOLSandRESOLVECONFLICTDELETEROWEXISTSUPDATEROWEXISTSRESOLVECONFLICT解决ogg数据同步时遇到的数据不一致性冲突：数据强一制性需求：我们不能在replicate中配置遇到同步错误时忽略跳过，这会导致源端和目标端的数据不一致：reperrordefault,discardREPERROR(-1,IGNORE)对于OGG的RESOLVECONFLICT的几种情况：INSERTROWEXISTSUPDATEROWMISSINGDELETEROWMIS

tensorflow对于gpu的支持只到2.10，如果你装了最新的tf(2.11)，需要先卸载2.11。安装代码：pipinstalltensorflow==2.10-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/解决过程：查看CUDA与cuDNN配套版本：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows安装CUDA、cuDNNcuDNN下载：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archiveCUDA工具包：https://developer.nvidia.co

参考代码：SparseBEV动机与主要贡献：BEV感知可以按照是否显式构建BEV特征进行划分，显式构建BEV特征的方法需要额外计算量用于特征构建，而类似query方案的方法则不需要这样做。比较两种类型的方法，前者需要更多计算资源但是效果好，后者需要的计算资源相对较少，但是性能相比起来不足。在这篇文章中从如下3个维度去分析和优化基于query的感知方法：1）分析query之间的关联，在基于query的方法中往往使用self-attention的方式构建query之间的关联，但是对于3D空间中的物体它们是存在空间距离的，相隔较远的物体它们之间的关联性自然就弱2）自身和目标的运动补偿，自动驾驶的场景

大型语言模型(llm)已经彻底改变了自然语言处理领域。随着这些模型在规模和复杂性上的增长，推理的计算需求也显著增加。为了应对这一挑战利用多个gpu变得至关重要。所以本文将在多个gpu上并行执行推理，主要包括：Accelerate库介绍，简单的方法与工作代码示例和使用多个gpu的性能基准测试。本文将使用多个3090将llama2-7b的推理扩展在多个GPU上基本示例我们首先介绍一个简单的示例来演示使用Accelerate进行多gpu“消息传递”。fromaccelerateimportAcceleratorfromaccelerate.utilsimportgather_objectaccele

目录一、背景二、介绍2.1MSR-VTT2.2MSVD2.3VATEX三、参考文献下载地址：MSRVTT：https://disk.pku.edu.cn/#/link/BE39AF93BE1882FF987BAC900202B266MSVD：https://disk.pku.edu.cn/#/link/CC02BD15907BFFF63E5AAE4BF353A202感谢PengJin的收集整理。VATEX：VATEX 视频字幕数据集/数据集/超神经一、背景VideoCaption/视频字幕：常用指标（BELU-4，ROUGE-L，METEOR，CIDEr，SPICE）和数据集总结-CSDN博客