我遇到了一个非常奇怪的问题，我试图寻找答案几天和几天。我的游戏刚刚有了一个新的粒子系统，但速度太慢而无法播放。不幸的是，BufferedImage转换非常缓慢。爆炸效果由大约200个从.png文件加载的白色Sprite组成，它们随机旋转、缩放和着色，以随机速度移动。我尝试使用三重/双缓冲来提高性能，但遇到了一些问题。我的第一次尝试是使用绘制游戏的JPanel。我在JFrame的类(Main)中设置了缓冲区，然后在Game(extendsJPanel)类中完成了绘图，但是没有Graphicsg=bufferstrategy.getDrawGraphics();。然后，在绘图方法结束时，如
我遇到了一个非常奇怪的问题，我试图寻找答案几天和几天。我的游戏刚刚有了一个新的粒子系统，但速度太慢而无法播放。不幸的是，BufferedImage转换非常缓慢。爆炸效果由大约200个从.png文件加载的白色Sprite组成，它们随机旋转、缩放和着色，以随机速度移动。我尝试使用三重/双缓冲来提高性能，但遇到了一些问题。我的第一次尝试是使用绘制游戏的JPanel。我在JFrame的类(Main)中设置了缓冲区，然后在Game(extendsJPanel)类中完成了绘图，但是没有Graphicsg=bufferstrategy.getDrawGraphics();。然后，在绘图方法结束时，如
人工智能AI技术早已深入到人们生活的每一个角落，君不见AI孙燕姿的歌声此起彼伏，不绝于耳，但并不是每个人都拥有一块N卡，没有GPU的日子总是不好过的，但是没关系，山人有妙计，本次我们基于Google的Colab免费云端服务器来搭建深度学习环境，制作AI特朗普，让他高唱《国际歌》。Colab（全名Colaboratory），它是Google公司的一款基于云端的基础免费服务器产品，可以在B端，也就是浏览器里面编写和执行Python代码，非常方便，贴心的是，Colab可以给用户分配免费的GPU进行使用，对于没有N卡的朋友来说，这已经远远超出了业界良心的范畴，简直就是在做慈善事业。配置ColabCol
继百度之后，阿里、华为、京东、360等大模型也陆续浮出水面，大模型军备竞赛正式开启。 4月7日，阿里云宣布自研大模型“通义千问”开始邀请企业用户测试体验。 4月8日，华为云人工智能领域首席科学家田奇现身《人工智能大模型技术高峰论坛》，分享了华为云盘古大模型的进展及其应用。 同日，京东集团副总裁何晓冬表示，京东将在今年发布新一代产业大模型，言犀是“京东版”ChatGPT。 4月9日，360正式官宣，基于360GPT大模型开发的人工智能产品矩阵“360智脑”率先落地搜索场景，将面向企业用户开放内测。 但有业内人士
适用对象：深度学习初学者前言本文主要介绍的是tensorflow-gpu版本的环境安装，所以需要读者有一块还不错（显存大于2G）的英伟达独立显卡，本文的安装步骤均已在如下环境中（windows11、i7-8700、gtx1060）测试通过。目录一、安装Anaconda二、安装CUDA三、安装CUDNN四、安装tensorflow-gpu五、安装keras六、helloworld正文安装Anaconda打开浏览器输入网址https://www.anaconda.com/进入到Anaconda官网。点击Download按钮下载最新版Anaconda。安装Anaconda。点击Next>。点击IAg
对应视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1S5411X7FY/文章目录1.显卡（GPU）与驱动2.显卡与CUDA3.如何查看自己的显卡1.显卡（GPU）与驱动显卡，也称之为GPU。GPU的全称是GraphicsProcessingUnit（图形处理单元）。它出现的目的一目了然，就是用来显示图像的。没错，就是用来在电脑显示器上显示图像的。大家其实只要知道我们的电脑都有显卡这一点就行了。但我们在深度学习中说的显卡（GPU）一般特指是英伟达（NVIDIA）品牌的显卡，这个我们后面慢慢来说。除了显卡这个概念之外，还有个概念是驱动。驱动，相信大家都不陌生。我们有的
跑深度学习代码的时候电脑GPU太垃圾了，batch-size设置的很小，训练时间长？kaggle提供免费GPU啦！！！跟着我一起来白嫖吧1、第一步：注册登录kaggle可以使用Google、雅虎、Facebook账号登录，如果你已经有了这些账号直接登录即可。这些账号博主都没有，所以通过邮箱注册登录。首先进入kaggle主页Kaggle:YourMachineLearningandDataScienceCommunity，点击右上角的register，即可进入下方注册页面。 点击第二个registerwithyouremail，进入注册页面，如下：当你填完邮箱密码等信息，点击next后，会发现如
自从大模型变成热门趋势之后，GPU就成了紧俏的物资。很多企业的储备都不一定充足，更不用说个人开发者了。有没有什么方法可以更高效的利用算力训练模型？在最近的一篇博客，SebastianRaschka介绍了「梯度累积」的方法，能够在GPU内存受限时使用更大batchsize训练模型，绕开硬件限制。在此之前，SebastianRaschka也分享过一篇运用多GPU训练策略加速大型语言模型微调的文章，包括模型或tensorsharding等机制，这些机制将模型权重和计算分布在不同的设备上，以解决GPU的内存限制。微调BLOOM模型进行分类假设我们有兴趣采用近期预训练的大型语言模型来处理文本分类等下游任
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/584600231https://baijiahao.baidu.com/s?id=1752902449981972686&wfr=spider&for=pc开源地址：https://github.com/CVCUDA/CV-CUDANVIDIA携手字节跳动机器学习团队开源众多图像预处理算子库CV-CUDA，它们能高效地运行在GPU上，算子速度能达到OpenCV（运行在CPU）的百倍左右。如果我们使用CV-CUDA作为后端替换OpenCV和TorchVision，整个推理的吞吐量能达到原来的二十多倍。此外，不仅是速度的提升，同时在
系列文章目录 文章目录系列文章目录前言一、概述二、GPU架构基础2.1GPU概述2.2GPU的架构2.3自主查询GPU相关信息三、CUDA编程概念3.1CUDA线程模型3.1线程层次结构1.引入库2.读入数据总结参考文献前言 GPU作为机器学习的基础运算设备，基本上是无人不知无人不晓。可是你真的知道GPU的运行逻辑么？你真的会用GPU么？本文提供了GPU结构的背景知识、操作的执行方式以及深度学习操作的常见限制。一、概述 在推理特定层或神经网络使用给定GPU的效率时，理解GPU执行的基础知识很有帮助。本文将介绍： 1.GPU的基本结构（GPU架构基础） 2.操作如何划分和并行执行（
