GPU虚拟化技术须知:文章内容大程度参考B站王利明老师对《GPU虚拟化技术分享》的主题演讲视频链接:https://b23.tv/uQKBpcK1GPU和软件架构GPU可以用于图形渲染，GPU作为加速图形绘制的芯片时，它主要面向的产品主要是会集中在PC和游戏两个市场。也能够用于高性能计算领域(GPGPU)和编解码场景(子模块)等。下图将软件系统中的GPU子系统抽象了几层概念，在GPU上的经典软件架构（不含虚拟化），分别适用到通用计算领域和图形渲染领域两类场景。图：GPU的典型软件架构（不含虚拟化）2GPU和虚拟化虚拟化使用软件在计算机硬件上创建抽象层，能够将单个计算机的硬件元素（包括处理器、内

Error:Abnormalbuildprocesstermination:Error:ThisJavainstancedoesnotsupporta32-bitJVM.Pleaseinstallthedesiredversion.如何解决？Java版本:$java-versionjavaversion"1.6.0_65"Java(TM)SERuntimeEnvironment(build1.6.0_65-b14-466.1-11M4716)JavaHotSpot(TM)64-BitServerVM(build20.65-b04-466.1,mixedmode)JAVA_HOME:$e

微服务启动出现错误Failedtoprocessimportcandidatesforconfigurationclass[xxxxx];nestedexceptionisjava.lang.IllegalStateException:Failedtointrospectannotatedmethods问题描述：微服务启动出现错误org.springframework.beans.factory.BeanDefinitionStoreException:Failedtoprocessimportcandidatesforconfigurationclass[xxxxx];nestedexcep

我写了一个测试项目来测试一个android应用程序(ApplicationUnderTest是我自己的项目)。我在控制台和JunitView中遇到以下故障。测试未能完成。原因:“由于‘进程崩溃’，检测运行失败。”。检查设备日志猫以获取详细信息但是log-cat没有任何异常。日志似乎与应用程序的成功简单运行相同。当我调试测试时，它在以下行的teardown()方法中失败:solo.finishOpenedActivities();但是log-cat上没有任何反射(reflect)。此外，对于所有测试运行，这种失败并不一致。有时它在第一个测试用例之后失败，有时在第一个测试用例之前失败。pu

文章目录一、用nvidia-smi查看对应的进程pid二、用nvidia-smi查不到对应的进程pid参考链接：Linux–无进程却显示占用显存，GPU显存释放方法程序结束掉，但GPU显存没有释放。一、用nvidia-smi查看对应的进程pidnvidia-smi查看显存占用情况如下：使用kill命令，kill掉对应的进程：kill-9PID(进程PID)我这里PID是23495：kill-923495再看一下占用情况，可以看到已经释放了：二、用nvidia-smi查不到对应的进程pidnvidia-smi查看显存占用情况，如果发现查不到对应的进程pid，这时候用：fuser-v/dev/nv

今天刚刚学了SpringMVC，出现了这个问题，来解决一下。这个问题就是因为JDK版本和Spring的版本冲突导致的。我使用的是JDK17，版本比较高，需要相应的包进行支持。直接上依赖吧。最终我使用的就是下面两个。使用这两个可以说跑起来没有什么问题，如果更改不适当可能仅仅只能解决我文章标题的问题，接着又出现其它的问题。比如java.lang.NoClassDefFoundError:javax/servlet/http/HttpServlet，如果出现这个问题就看看下面那个依赖的问题，改改总能搞定的。org.springframeworkspring-webmvc5.3.23javax.ser

语言模型近年来取得了长足的进步，其中一个新发布的模型是OpenAssistant和ChatGPT，无需介绍。为了比较这些模型的功能，我们在两个平台上进行了一系列测试，以了解它们在不同类别中的表现。介绍今天（2023年4月12日）Github上的热门话题是OpenAssistant（简称OA），它是由LAION-AI开发的基于聊天的开源助手。该项目的愿景是创建一个可以在单个高端消费类GPU上运行的大型语言模型。通过一些修改，OpenAssistant还应该能够轻松地与其他第三方应用程序交互，以及从数据库和Internet检索信息。OpenAssistant旨在成为一个基于聊天的助手，可以理解任务

问题分析    具体描述如下RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate50.00MiB(GPU0;4.00GiBtotalcapacity;682.90MiBalreadyallocated;1.62GiBfree;768.00MiBreservedintotalbyPyTorch)Ifreservedmemoryis>>allocatedmemorytrysettingmax_split_size_mbtoavoidfragmentation.SeedocumentationforMemoryManagementandPYTORCH_CUDA_A

error:dpkgfrontendlockislockedbyanotherprocess解释这个错误意味着dpkg正被另一个进程锁住,无法获取锁来执行操作。有几个可能的原因:1.另一个包管理工具如apt或aptitude正在运行,导致dpkg无法获取锁。等待它们执行完成即可。2.之前的dpkg或其他包管理工具异常退出,没有释放锁。可以使用:sudorm/var/lib/dpkg/lock手动删除锁文件。3.也有可能是软件包数据库损坏,可以尝试:sudodpkg--configure-a来尝试修复。4.也可以检查是否有相关进程占用着锁,使用:sudolsof/var/lib/dpkg/loc

nvidia-smi 表头释义：Fan：显示风扇转速，数值在0到100%之间，是计算机的期望转速，如果计算机不是通过风扇冷却或者风扇坏了，显示出来就是N/A；Temp：显卡内部的温度，单位是摄氏度；Perf：表征性能状态，从P0到P12，P0表示最大性能，P12表示状态最小性能；Pwr：能耗表示；Bus-Id：涉及GPU总线的相关信息；Disp.A：是DisplayActive的意思，表示GPU的显示是否初始化；MemoryUsage：显存的使用率；VolatileGPU-Util：浮动的GPU利用率；ComputeM：计算模式；下边的Processes显示每块GPU上每个进程所使用的显存情况