00前言：算力与GPU算力，即计算能力（ComputingPower）。更具体来说，算力是通过对信息数据进行处理，实现目标结果输出的计算能力。最早的算力引擎。是人类的大脑，后来演变成草绳、石头、算筹（一种用于计算的小棍子）、算盘。到了20世纪40年代，世界上第一台数字式电子计算机ENIAC诞生，人类算力正式进入了数字电子时代。再后来，随着半导体技术的出现和发展，我们又进入了芯片时代，芯片成为了算力的主要载体。进入21世纪后，算力再次迎来了巨变，云计算技术出现，算力云化之后，数据中心成为了算力的主要载体。人类的算力规模，开始新的飞跃。我们通常将目前负责输出算力的芯片，分为通用芯片和专用芯片。专用
用免费GPU线上跑chatGLM项目实践DataWhale组织了一个线上白嫖GPU跑chatGLM与SD的项目活动，我很感兴趣就参加啦。之前就对chatGLM有所耳闻，是去年清华联合发布的开源大语言模型，可以用来打造个人知识库什么的，一直没有尝试。而SD我前两天刚跟着B站秋叶大佬和Nenly大佬的视频学习过，但是生成某些图片显存吃紧，想线上部署尝试一下。参考：DataWhale学习手册链接1学习简介本文以趋动云平台为例，详细介绍下如何通过平台提供的在线开发环境，直接在云端编写、运行代码，并使用GPU资源进行加速。本教程将学习云算力资源的使用方式，并给出了两个AI项目实践：用免费GPU创建属于
现象描述使用V100_32G型号的GPU运行计算程序时，发现程序每5秒能够完成一次任务，耗费显存6G。鉴于V100GPU拥有32G的显存，还有很多空闲，决定同时运行多个计算程序，来提升GPU计算收益。然而，这一切都是想当然的。运行多个计算程序时，每个计算程序的处理耗时大大增加。例如，同时运行4个计算程序，则这些计算程序差不多需要20秒才能完成一次任务，几乎是单进程运行时的4倍，算上并行的收益，20秒能够处理4个任务，这和单进程的计算程序的运行效果几乎没有区别，也就是说，多进程并行和单进程运行完全没有效率的提升。单进程：5秒/任务4进程：20秒/任务问题原因一种可能的解释是，当前的计算程序对GP
AMD在这场AI芯片热潮中一路狂奔，华尔街仍用空前的热情为“英伟达最强劲的挑战者”买单。3月1日，AMD继前一日大涨9%后再涨超5%，股价创收盘历史新高。本周累涨14.8%，今年迄今涨幅达到30.6%。AMDCTO及执行副总裁MarkPapermaster近期参加了播客节目《史无前例：人工智能、机器学习、技术与初创企业》，回答了AMD的战略、最新的GPU进展、推理芯片部署的位置、芯片软件栈，以及他们如何看待供应链，投资者应该对于2024年的AMD有哪些期待等问题。主要内容包括：与竞争对手相比，AMD的MI300芯片提供了更高的性能、更低的功耗和更少的架构空间，实现了更高效的计算。AMD致力于开
服务器GPU挂掉跑深度学习的代码的时候发现中断了。通过命令查看：nvidia-smi显示UnabletodeterminethedevicehandleforGPU0000:01:00.0:UnknownError。感觉很莫名其妙。通过重启大法之后，又能用一段时间。shutdown-rnow但是过了一个小时左右又会挂掉。不能从根本解决问题。那么到底为什么GPU会自己挂掉呢？问题排查通过查看日志定位错误原因：nvidia-bug-report.sh在当前目录下生成了nvidia-bug-report.log日志文件。查看到日志文件的内容如下：网上查找一下这个报错码79https://forums
背景信息Google在2024年02月21日正式推出了自家的首个开源模型族Gemma，并同时上架了四个大型语言模型，提供了2B和7B两种参数规模的版本，每种都包含了预训练版本（base模型）和指令微调版本（chat模型）。根据Google的技术报告，本次开源的Gemma在问题回答、合理性、数学、代码等方面的性能均超越同参数量级的其他开源模型。数据来源：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemma/gemma-report.pdf函数计算作为阿里云上的Serverless计算服务，持续在ServerlessGPU方面投入研发，为用户提供性
您或许知道，作者后续分享网络安全的文章会越来越少。但如果您想学习人工智能和安全结合的应用，您就有福利了，作者将重新打造一个《当人工智能遇上安全》系列博客，详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践，并分享各种案例，涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等等。只想更好地帮助初学者，更加成体系的分享新知识。该系列文章会更加聚焦，更加学术，更加深入，也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的，系统安全也是块硬骨头，但我也试试，看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度，漫漫长征路，偏向虎山行。享受过程，一起加油~前文讲解如何实现威胁情报实体识别，利用BiLSTM-CRF算法实现对ATT&CK相关的技
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
