GPU崩溃情况 在虚幻4/5的一些项目运行过程中，因为存在处理大量图形的情况，可能会导致GPU崩溃，就像下面这张图。随后基本上就会出现这种虚幻引擎崩溃窗口发生GPU崩溃的原因 Windows系统为防止应用程序因使用过多内存而锁死，实施了保护措施。如果一个应用程序的渲染时间超过几秒，Windows系统就会杀死GPU驱动程序，导致应用程序崩溃。在虚幻引擎中，无法知道渲染进程的耗时，因此无法在应用程序层面避免崩溃。解决方法 在我们开发比较大项目时候，可能经常遇到这种崩溃。编辑Windows注册表项，可以让系统有更多时间运行渲染进程。方法是创建两个新的注册表项
一、RGBLCD简介二、LTDC介绍2.1、LTDC简介2.2、LTDC控制器框图介绍2.3、LTDC相关寄存器介绍2.4、LTDC相关HAL库驱动介绍三、RGB屏基本驱动步骤四、编程实战1五、DMA2D介绍5.1、DMA2D简介5.2、DMA2D框图介绍5.3、DMA2D相关寄存器介绍六、DMA2D颜色填充的具体步骤七、编程实战2八、总结嵌入式图形系统嵌入式图形系统通常由微处理器、帧缓冲器、显示控制器和显示屏等组成，其工作流程如下：微处理器（Microprocessor）：微处理器负责执行程序，并根据程序输出生成要显示的图像数据。这些图像数据通常以像素为单位，表示图像中每个像素的颜色和位置等
一、Floyd-Warshall算法介绍Floyd-Warshall算法（英语：Floyd-Warshallalgorithm），中文亦称弗洛伊德算法或佛洛依德算法，是解决任意两点间的最短路径的一种算法，可以正确处理有向图或负权（但不可存在负权回路）的最短路径问题，同时也被用于计算有向图的闭包传递。原理其本质为动态规划，给定有向图图G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E)，其中V(vertices)V(vertices)V(vertices)为顶点数，E(edges)E(edges)E(edges)为边数，并给出初始权重矩阵w[i][j]w[i][j]w[i][j]，表示顶点i→ji\rig
作者| YiTay编译|云昭出品|51CTO技术栈（微信号：blog51cto）你敢相信吗？一位前谷歌大佬，离职成立公司，不到一年，从头训练出了“GPT3.5”/“GeminiPro”，注意，后者是多模态大模型！ 本文主人公YiTay，是一位市面上非常抢手的高性能大模型的大拿。他曾在谷歌GoogleBrain担任高级研究科学家，专注于大型语言模型和人工智能的研究。在Google任职期间，曾经为业内许多知名的大型语言模型做出了贡献，例如PaLM、UL2、Flan-{PaLM/UL2/T5}、LaMDA/Bard、MUM等。另外，Yi还参与了大型多模态模型如ViT-22B和PaLI-X的研究，负责
Docker硬件直通：如何在容器中高效利用GPU与硬盘资源引言Docker基础容器与虚拟机的区别Docker的工作原理访问服务器硬件资源概述为何需要在Docker容器中访问硬件资源可访问的硬件资源类型在Docker中使用GPU配置Docker以使用宿主机的GPU资源安装NVIDIADocker插件实践例子：用于深度学习的容器配置在Docker中访问硬盘资源使用卷（Volumes）使用绑定挂载（BindMounts）高级技巧与最佳实践安全地访问硬件资源性能优化Docker容器中硬件资源访问的常见问题及解决方案实际案例分析案例1：为深度学习项目配置GPU加速的Docker容器背景操作步骤结果案例2
只听本周的podcast并认为将您的一些经验组合在一起会很好，在这些经验中，您已经看到设计的“架构”方面比应有的支配更多东西。Java在这方面经常受到负面报道，而且随着JavaEE的复杂性增加，负面报道也越来越多。2004年之后，我对时间图的Java体验急剧下降，所以我觉得没有资格发表评论。我最近的经历是一位架构师拼命尝试在一组(关系)数据库表(碰巧是Oracle)中准确地表示对象模型。结果是一个数据库模式，如果不首先预先加入一堆表(在物化View中)就不可能有效地查询。 最佳答案 哦，是的!在我的上一份工作中，我们从事一个相当大的
什么是CPUCPU（CentralProcessingUnit）是由数十亿个晶体管构成的，可以拥有多个处理核心，通常被称为计算机的“大脑”。它对所有现代计算系统至关重要，因为它执行计算机和操作系统所需的命令和进程。CPU在决定程序运行的速度上也很重要，从浏览网页到建立电子表格都离不开它。什么是GPUGPU（GraphicsProcessingUnit）是由许多更小、更专业的核心组成的处理器。这些核心通过协同工作，当处理任务可以同时（或并行）分配到许多核心时，它们能够提供巨大的性能。GPU是现代游戏的重要组成部分，能够提供更高质量的视觉效果和更流畅的游戏体验。GPU在人工智能中也非常有用。CPU
最近，文生视频模型Sora掀起了新一轮生成式AI模型浪潮，模型的多模态能力引起广泛关注。现在，AI模型在3D内容生成方面又有了新突破。专长于视觉内容生成的 StabilityAI继图片生成（StableDifussion3上线）、视频生成（StableVideo上线）后紧接在3D领域发力，今天宣布携手华人团队VAST开源单图生成3D模型TripoSR。TripoSR能够在0.5s的时间内由单张图片生成高质量的3D模型，甚至无需GPU即可运行。TripoSR模型代码：https://github.com/VAST-AI-Research/TripoSRTripoSR模型权重：https://hu
一、引言随着自然语言处理（NLP）技术的快速发展，大语言模型（LLM）成为了研究和应用的热点。然而，搭建LLM服务通常需要高性能的GPU资源，这对于个人开发者和小型企业来说可能是一个挑战。本文旨在提供一种无需GPU的LLM服务搭建方案，并通过OpenAI的接口标准，使得开发者能够轻松集成和使用LLM功能。二、LLM服务搭建1.选择合适的LLM模型首先，我们需要选择一个适合本地运行的LLM模型。考虑到无需GPU的限制，我们可以选择较小的模型或者经过优化的模型，如DistilGPT等。2.环境准备确保你的机器上安装了必要的依赖库，如Python和C#的运行环境。3.模型加载与推理使用Python的
视频中万人同屏方案(gpu动画、渲染、索敌、避障等功能)，可某宝搜店铺：【游戏开发资源商店】获取整套方案源码。在过去的几年里，割草、类吸血鬼玩法的游戏频出爆款，其丰富的技能、满屏特效、刷怪清屏的解压畅快是此类游戏的核心，也是技术实现难点。此类游戏2D居多，如《弹壳特工队》等，我想其中原因一是硬件性能受限，难以解决移动端3D海量单位同屏；原因二就是海量单位项目视角受限，注定只能是偏俯视远视角才能在屏幕中展示更多的单位。如果俯视视角3D效果远不如用2D；然而2D游戏常用的Spine动画，性能甚至还不及Animator。在之前的B站视频中有简单对比测试：割草类吸血鬼游戏2D动画终极性能优化帧动画GP
