什么是Gstreamer？Gstreamer是一个支持Windows，Linux，Android，iOS的跨平台的多媒体框架，应用程序可以通过管道（Pipeline）的方式，将多媒体处理的各个步骤串联起来，达到预期的效果。每个步骤通过元素（Element）基于GObject对象系统通过插件（plugins）的方式实现，方便了各项功能的扩展。下图是对基于Gstreamer框架的应用的简单分层：可参考新版编解码gstreamer自1.17.1开始，便抛弃了老版本的gpu硬编解方案，采取了新方案，新方案对环境要求放松，意味着更好编译，更稳定：老版方案装一些预环境还比较麻烦，所以建议抛弃老版本，用新版
1.引言参考资料有：[1]FigmentCapital团队2023年4月博客AcceleratingZero-KnowledgeProofs[2]Ulvetanna团队2023年5月博客PoseidonMerkleTreesinHardware[3]supranational2023年1月博客OpenVDF:AcceleratingtheNovaSNARK-basedVDF【采用ASIC加速Nova实现的VDF，开源代码见：https://github.com/supranational/minroot_hardware（Verilog）】[4]Ingonyama团队2023年5月博客Intr
背景最近想要试一下tensorflow和mindspore的GPU版本，于是乎倒腾了一下电脑，想要看一下电脑是否支持GPU以及是哪一个版本预备知识：什么是GPU？CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。查看方法（1）打开NVIDIA控制面板。可以通过直接搜索打开。（2）打开后可以在界面上可以查看NVIDIA的一些信息，显卡的驱动版本，如左侧菜单所示。（3）点击【帮助】菜单，并选择【系统信息】选项（4）在系统信息窗口里有两个菜单页
今天给大家分享的主题是百度智能云在「GPU容器虚拟化」方面的最新进展和全场景实践，希望通过这次分享和大家一起探讨如何在实际业务场景更好的应用GPU容器虚拟化技术。本次分享将首先介绍百度智能云GPU容器虚拟化2.0的升级变化，然后介绍新版本中的技术实现方法并演示具体功能，最后介绍在各类业务场景的实践和探索。1.双引擎GPU容器虚拟化2.0我们去年发布了业内首个双引擎GPU容器虚拟化架构，采用了「用户态」和「内核态」两种引擎，以满足用户对隔离性、性能、效率等多方面不同侧重的需求。在隔离引擎之上是资源池化层，该层次主要基于远程调用实现资源的解耦和池化。在资源池化层之上是K8s统一资源调度层。在调度机
常见的对话系统个人助手•AppleSiri,AmazonAlexa,BaiduXiaodu客户服务•餐厅预定、商品咨询、债务催收休闲娱乐•MicrosoftXiaoIce,Replika放域对话系统检索式系统生成式系统检索式系统生成模型Sequence-to-sequenceGenerativePre-trainingModelsSequence-to-sequenceGenerativePre-trainingModelsBERT使用了双向注意力机制，每个token可以向左向右看到各个tokenGPT使用了单向注意力机制（从左到右）,是一个生成模型，每个token只能看到自己和前他面的词，只
不多逼逼，直接玩ps:需要有google账号https://colab.research.google.com/drive/1l8Y0dOUDmFdiGgtOOZJFUR7swiXiJ55R#scrollTo=2Sn-I8M6hbRV效果我爱学习谷歌Colab是真滴好！免费版存在内存不足导致无法加载模型的问题，但有大佬解决了https://github.com/facebookresearch/llama/issues/120背景周末想玩下llama，但身边的显卡（8G显存）跑不了llama，然后尝试了cpu版（https://github.com/ggerganov/llama.cpp）效果
我在台式windows10上运行的一点问题没有的程序拷贝到同样操作系统的笔记本上运行就会报异常GPUprocesslaunchfailed:error_code=18[12336:6452:0308/172411.770:ERROR:gpu_process_host.cc(946)]GPUprocesslaunchfailed:error_code=18[12336:6452:0308/172413.534:ERROR:gpu_process_host.cc(946)]GPUprocesslaunchfailed:error_code=18[12336:6452:0308/172415.214
使用本教程前，默认您已经安装并配置好了python3以上版本1.去官网下载匹配的CudaCuda下载地址当前最高版本的Cuda是12.1我安装的就是这个版本小提示：自定义安装可以只选择安装CudaRuntime。Nvidia全家桶不必全部安装。把全家桶全部安装完直接系统盘占了6G，很大的。2.安装pytorchPytorch下载地址我之前使用的是pipinstalltorch(2.0.0版本)这样安装的torch是直接运行在CPU上的想要使用GPU版本需要使用对应的cuda版本尽管pytorch官网上目前只给出了11.8的Cuda支持，但是社区明确表明了兼容高版本Cuda。上图列出了我本地的t
使用本教程前，默认您已经安装并配置好了python3以上版本1.去官网下载匹配的CudaCuda下载地址当前最高版本的Cuda是12.1我安装的就是这个版本小提示：自定义安装可以只选择安装CudaRuntime。Nvidia全家桶不必全部安装。把全家桶全部安装完直接系统盘占了6G，很大的。2.安装pytorchPytorch下载地址我之前使用的是pipinstalltorch(2.0.0版本)这样安装的torch是直接运行在CPU上的想要使用GPU版本需要使用对应的cuda版本尽管pytorch官网上目前只给出了11.8的Cuda支持，但是社区明确表明了兼容高版本Cuda。上图列出了我本地的t
softmax是比较常见且非常重要的函数，其计算公式如下：对于一个一维向量，softmax运算我们很容易理解。但是如何对矩阵进行softmax运算呢，下面介绍softmax在不同维度上对矩阵进行运算。softmax在paddle上的代码为：paddle.nn.functional.softmax(data,axis)其中data表示要运算的矩阵，axis表示要作用的维度。假设我们的data数据如下所示那么如何计算softmax(embeddings,axis=1)呢？下面我们对于embeddings矩阵进行编码，要求第1维的矩阵softmax值，我们需要保持第0维和第2维的数字不变，改变第1维
