为何 Hyperf 能够在两个端口上监听 WebSocket 连接？源码角度来看，在配置了多个 Servers 时，实际上，只启动了一个 Server注：我之前接触的代码都是启动一个服务绑定一个端口，之前也看过swoole扩展的文档，但是没留意服务和监听端口也是分离的，这启发了我一种思维，代码凡是能继续拆分的，就继续拆分，这样代码就会有更多的灵活，每个功能都能进行扩展，将服务和端口进行拆分之后，就可以在一个Server绑定多个Port，每个Port又能有独立的事件。/***@paramPort[]$servers*@returnPort[]*/protectedfunctionsortServ
目录1问题背景2问题探索3问题解决4告别Bug1问题背景环境：远程服务器Ubuntu20.04CUDA11.6现象：在日志文件和终端均显示Python脚本已使用了GPU但是nvidia-smi中的Processes进程无显示2问题探索首先，可以看到|0TeslaV100-PCIE...On|00000000:0F:00.0Off|0||N/A34CP037W/250W|1603MiB/16384MiB|0%Default|GPU显存被占用，换言之有实例在正常使用GPU，表明不是硬件、显卡驱动等问题。检查Pytorch是否正确配置>>>importtorch>>>print(torch.cuda
在算力为王的时代，你的GPU可以顺畅的运行大模型（LLM）吗？对于这一问题，很多人都难以给出确切的回答，不知该如何计算GPU内存。因为查看GPU可以处理哪些LLM并不像查看模型大小那么容易，在推理期间（KV缓存）模型会占用大量内存，例如，llama-2-7b的序列长度为1000，需要1GB的额外内存。不仅如此，模型在训练期间，KV缓存、激活和量化都会占用大量内存。我们不禁要问，能不能提前了解上述内存的占用情况。近几日，GitHub上新出现了一个项目，可以帮你计算在训练或推理LLM的过程中需要多少GPU内存，不仅如此，借助该项目，你还能知道详细的内存分布情况、评估采用什么的量化方法、处理的最大上
近日，沐曦发布了一篇名为《沐曦与智谱AI完成兼容性测试共建软硬件一体化解决方案》的公众号，表示曦云®C500千亿参数AI大模型训练及通用计算GPU与智谱AI开源的中英双语对话语言模型ChatGLM2-6B完成适配。测试结果显示，曦云®C500在智谱AI的升级版大模型上充分兼容、高效稳定运行。据悉，在2023年算力大会期间算能科技、寒武纪等国产GPU厂商也获得了ChatGLM2-6B模型适配认证，下面我们就国产化GPU和高端GPU到底有多大差距和ChatGLM2-6B模型是什么模型，能决绝那些问题等方面展开聊一下。文章目录什么是GPU？国产化GPU羲彩®G100（图形处理GPU）羲云®C500（
CPU温度watch-n1cat/sys/devices/virtual/thermal/thermal_zone0/temp这条指令是用于在Linux系统中查看CPU温度的。让我们分析一下这个指令：cat：这是一个常用的Linux命令，用于显示文件的内容。/sys/class/thermal/thermal_zone0/temp：这是一个特殊的文件路径，它表示系统中的一个温度传感器。thermal_zone0通常代表CPU的温度传感器。这个指令会读取/sys/class/thermal/thermal_zone0/temp文件中的内容，显示出当前CPU的温度。GPU温度watch-n1nvi
随着ChatGPT等大型语言模型掀起新一轮AI变革浪潮，AI芯片短缺问题日益严重。例如，ChatGPT开发商OpenAI高度依赖微软提供的超级计算机，使用了大量的英伟达GPU。近日有消息称，OpenAI正在考虑自己制造或收购AI芯片，以解决其业务所需的高性能和低成本GPU的问题。今天，咱们来聊聊，OpenAI都想入局的GPU，究竟是个啥？GPU是什么“一千款手机，就有一千种游戏体验”，当我们用不同的手机玩游戏时，体验感是不同的，除了响应速度，游戏画面的精美度和立体度也是一个主要差异，造成这种差异的因素之一是手机GPU的性能不同。GPU（GraphicsProcessingUnit，图形处理器）
我有几个表:tableuser:idfirstnamelastname1JohnDoe2JaneSkith3willSmith...tablemember:member_idmember_user_idmember_statusmember_activated_by101yespartner1111yespartner2121yespartner3132yespartner2143no----...tablepoints:points_idpoints_user_idpoints_valuepoints_date101102012-02-15112152012-02-151222020
我有一个充满短语(80-100个字符)和一些较长文档(50-100Kb)的数据库，我想要给定文档的短语排名列表；而不是搜索引擎的通常输出，而是给定短语的文档列表。我以前用过MYSQL全文索引，也研究过lucene，但没用过。他们似乎都适合比较短期(搜索词)和长期(文档)。你如何得到它的倒数？ 最佳答案 我对维基百科标题数据库做了类似的事情，并设法将每个~50KB文档的时间减少到几百毫秒。这仍然不够快，无法满足我的需求，但也许对您有用。基本上，我们的想法是尽可能多地使用哈希，并且只对可能的匹配项进行字符串比较，这种情况很少见。首先，您
文章目录前言一、Anaconda是什么？二、Anaconda的安装三、判断计算机的GPU型号四、确定要安装的合适CUDA版本五、创建虚拟环境并安装需要的安装包六、下载PyCharm并导入PyTorch环境前言使用深度学习环境最常见的就是Anaconda和PyCharm的合作强调：不需要额外下载Python的语言包最近要通过神经网络做图像的分割算法训练，需要在Windows系统中搭建PyTorch的GPU版本。已有的GPU是NVIDIAGeForceRTX2060SUPER。人工智能的时代已经到来，人工智能将在各个领域带来加速度！一、Anaconda是什么？深度学习的模型训练过程就像做菜。大家
基本上，我在HighCharts柱形图上的仪表板上工作，以表示一个地区的员worker数，当我单击该地区的列时，它应该向下钻取并显示该地区所有地区的员worker数.employee表连接District表，District表连接Region表。我试过下面的查询SELECTad.DISTRICT_NAME,COUNT(me.district_id),r.REGION_NAME,COUNT(me.district_id)FROM`master_employee`meINNERJOINapp_districtadONme.`district_id`=ad.`DISTRICT_UID`INN
