Chrome浏览器现已默认支持WebGPU技术,可直接使用。WebGPU是一种新的Web图形API,它可以提供更灵活的GPU编程,同时还能访问WebGL无法提供的高级功能。它公开了现代硬件功能,允许在GPU上进行渲染和计算操作。WebGPU显著减轻了JavaScript的工作负担,同时在机器学习模型推理方面提供了超过三倍的性能提升。目前,WebGPU仅适用于ChromeOS、macOS和Windows。其他平台的WebGPU支持将在今年晚些时候推出。
TensorFlow简介 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。 TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域,对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进,它可在
本篇概览 本篇记录了自己在Ubuntu 16.04.7 LTS系统上搭建TensorFlow2开发环境的过程,用于将来重装时的参考 硬件是2018年购买的惠普暗隐精灵3代,显卡GTX1060,已经安装了Ubuntu16 LTS桌面版 执行本篇操作前需要安装Nvidia的驱动,详情请参考《Ubuntu16安装Nvidia驱动(GTX1060显卡)》 查看驱动信息,如下图,可见CUDA版本是10.1 📷 版本匹配 去tensorflow官网查看版本匹配关系,地址:https://tensorflow.googl
Linux的版本在官网上找合适版本的软件包,然后右键复制链接地址,通过wget命令下载。 官网:https://repo.anaconda.com/archive/
在经历几个版本的测试后,Linux粉丝翘首以待的Linux Kernel 4.20正式发布!这是Linux之父李纳斯Linus Torvalds重返Linux社区后负责的开发版本。
硬件环境: 自己的笔记本电脑 CPU:i5-4210M GPU:NVIDIA Geforce 940M
$ lspci | grep -i nvidia 我的显示为Tesla P800
近日,英伟达(NVIDIA)宣布,将 Linux GPU 内核模块作为开放源代码发布。早在几天前,NVIDIA 开始在 GitHub 上陆续公开相关代码,目前该项目已经收获 7.7k star,众多网友对本次开源纷纷表示难以置信。
本篇介绍腾讯云环境GPU云服务器nvidia tesla驱动安装步骤。有很多腾讯云的使用者,在使用GPU服务器过程中,对驱动安装或者使用中有一些疑惑,比如系统kernel更新了,驱动失效了等问题。
Anaconda 是一种Python语言的免费增值开源发行版,用于进行大规模数据处理, 预测分析, 和科学计算, 致力于简化包的管理和部署。 Anaconda使用软件包管理系统Conda进行包管理。[1]
对于CUDA Fortran用户来说,PGI编译器是必然要用到的。 其实PGI编译器不仅仅可以支持Fortran,还可以支持C/C++。而对于集群用户来说,要将上万行的代码加速移植到GPU集群上,PG
在大型机构分配的服务器集群中,需要使用GPU的程序默认都会在第一张卡上进行,如果第一张卡倍别人占用或者显存不够的情况下,程序就会报错说没有显存容量,所以能够合理地利用GPU资源能帮助你更快更好地跑出实验效果。 1、指定使用GPU0运行脚本(默认是第一张显卡, 0代表第一张显卡的id,其他的以此类推) 第一种方式:
Management PCI-Express Runtime D3 (RTD3) Power Management是一种用于管理PCI-Express设备的低功耗模式的技术RTD3是一种睡眠状态,当PCI-Express设备处于空闲状态时,可以将其置于低功耗模式,以减少能源消耗和热量产生。英伟达™(NVIDIA®)图形处理器有许多省电机制。其中一些机制会降低芯片不同部分的时钟和电压,在某些情况下还会完全关闭芯片部分的时钟或电源,但不会影响功能或继续运行,只是速度较慢。然而,英伟达™(NVIDIA®)GPU 的最低能耗状态需要关闭整个芯片的电源,通常是通过调用 ACPI 来实现。这显然会影响功能。在关机状态下,GPU 无法运行任何功能。必须注意的是,只有在 GPU 上没有运行任何工作负载的情况下才能进入这种状态,而且在试图开始工作或进行任何内存映射 I/O (MMIO) 访问之前,必须先重新开启 GPU 并恢复任何必要的状态。
该文介绍了在Ubuntu 16.04环境下安装NVIDIA GPU显卡驱动、CUDA 8.0以及PyTorch的方法。首先,需要更新系统并安装NVIDIA驱动,然后下载CUDA 8.0,接着安装PyTorch。安装完成后,可以通过在终端中输入 'import torch' 来验证安装是否成功。最后,更新numpy并验证GPU是否可用。
本文介绍了如何通过配置Windows系统环境来学习TensorFlow,包括安装CUDA、cuDNN、Anaconda环境和Python版本等。作者选择了Windows系统环境作为学习TensorFlow的起点,并通过安装CUDA和cuDNN来优化环境。最后,作者通过Anaconda环境配置了Python环境,并安装了TensorFlow CPU版本和GPU版本,成功进行了TensorFlow的测试。
作为一款被学术界和工业界广泛使用的开源机器学习框架,PyTorch 近日发布了最新的 1.8 版本,1.8 版本的发布,使得 PyTorch 加入了对 AMD ROCm 的支持,可以方便用户在原生环境下运行,省去了配置 Docker 的繁琐。
机器之心报道 编辑:陈萍 前段时间,机器学习开源框架 PyTorch 提供了对 AMD ROCm 的支持,现在可作为 Python 软件包提供。 作为一款被学术界和工业界广泛使用的开源机器学习框架,PyTorch 近日发布了最新的 1.8 版本,1.8 版本的发布,使得 PyTorch 加入了对 AMD ROCm 的支持,可以方便用户在原生环境下运行,省去了配置 Docker 的繁琐。 现在,一个更令人兴奋的消息是,ROCm 开放软件平台上为 PyTorch 用户提供了一个新的安装选项。一个可安装的 Pyt
偶尔会听到有嵌入式 Linux 玩家抱怨自己的开发板:图形界面不够流畅,拖动窗口有卡顿感。
Persist in sharing and promote mutual progress
当前只装了ubuntu16.04单系统,亲测可用,之前ubuntu16.04+win10双系统下也是这种方法装的,只是需要切换视频线的接口,可参考这篇
在AI浪潮风起云涌的当下,AI正在不断地重塑着每一个行业。在各大厂先后争先恐后地推出一系列大模型的同时,也不断出现了很多开源的大模型。今天介绍的这个出现在GitHub热榜上的项目是MLC LLM。它是一种通用解决方案,可以在各种硬件后端和本地应用程序上原生部署任何语言模型,同时为所有人提供一个高效的框架,以进一步优化模型性能以适应其自身的用例。 一切都在本地运行,无需服务器支持,并且可以在手机和笔记本电脑上通过本地GPU加速。
一张图看懂数据科学 72 核的英特尔 Xeon Phi,数据处理速度赶上 GPU? Linux 4.10 的三大改进之处 GitHub 邀请更多开发者参与其开源指南 每日推荐文章: 如何设置 Lin
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github: https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 GPU是一种专门的处理器,对于加速高度并行化的计算密集型工作负载效果非常明显,尤其是在深度学习领域。理想的情况是你将GPU和CPU结合起来用于数据工程和数据科学的工作负载。典型的机器学习工作流程涉及数据准备、模型训练、模型评分和模型拟合。你可以在工作流程的每个阶段使用现有的通用CPU,并可选择性的使用专用G
6 月 6 日,QQ For Linux 3.2.9 正式支持了音视频通话功能,这是 QQ Linux 版本的又一个里程碑事件。 2024 年,QQ 音视频正式推出 NTRTC,全平台(iOS/Android/MacOS/Windows/Linux)的支持是 NTRTC 的重要特性之一,本次 Linux 平台的适配也是这次升级过程中重要的一环。 本文作者详细记录了 QQ 音视频通话在 Linux 平台适配开发过程中的技术实现方案与一些细节,以帮助大家理解在 Linux 平台实现音视频通话能力的从 0 到 1 的过程。也欢迎大家下载最新版 Linux QQ 试用体验:im.qq.com/linuxqq
需要使用 Windows 11 Build 22000 或更高版本才能访问此功能。
WindTerm 是一个专业的跨平台 SSH/Sftp/Shell/Telnet/Serial 开源终端,采用 C 语言编写,完全免费用于商业和非商业用途,没有限制,源代码均在 Apache-2.0 许可条款下提供。
QAnything (Question and Answer based on Anything) 是致力于支持任意格式文件或数据库的本地知识库问答系统,可断网安装使用。
Colab is a hosted Jupyter Notebook service that requires no setup to use and provides free access to computing resources, including GPUs and TPUs. Colab is especially well suited to machine learning, data science, and education.
Asahi Lina 想用 Rust 为 Linux 编写新的 Apple Silicon GPU 驱动程序
简介: Linux Enterprise Server 15 SP3配置安装kvm nvidia vGPU
【注】并不是所有 Linux 发行版都自带 lsb_release 命令,如果系统上没有该命令需要手动安装 lsb-release 工具。
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一群大学生宣布推出了他们的期末项目:Mira Screenshare,一个开源、高性能的屏幕共享工具,由 Rust 和 WebRTC 构建。此项目支持 4k @ 60 FPS 和 110ms 端到端延迟的屏幕捕获和流式传输,以及系统音频捕获和流式传输、远程鼠标和键盘控制等功能。Mira Screenshare 是跨平台的,支持 macOS 和 Windows,并且提供了安全的点对点连接。虽然项目还处于早期阶段,但欢迎有兴趣的人试用并提供反馈。此项目完全免费,无需注册。相关代码已上传至 GitHub:https://github.com/mira-screen-share/sharer。
语义分割(semantic segmentation) : 就是按照“语义”给图像上目标类别中的每一点打一个标签,使得不同种类的东西在图像上被区分开来。可以理解成像素级别的分类任务,直白点,就是对每个像素点进行分类。
2024年6月6日,QQ For Linux 3.2.9 正式支持了音视频通话功能,这是 QQ Linux 版本的又一个里程碑事件。 2024 年,QQ 音视频正式推出 NTRTC,全平台(iOS/Android/MacOS/Windows/Linux)的支持是 NTRTC 的重要特性之一,本次 Linux 平台的适配也是这次升级过程中重要的一环。
PaddleNLP Pipelines 是一个端到端智能文本产线框架,面向 NLP 全场景为用户提供低门槛构建强大产品级系统的能力。本项目将通过一种简单高效的方式搭建一套语义检索系统,使用自然语言文本通过语义进行智能文档查询,而不是关键字匹配。
由于测试环境使用的是NVIDIA的显卡,这里直接通过lspci命令即可查询具体显卡信息
在rc0,rc1,rc2排队出场之后,TensorFlow 1.11.0的正式版上线了。
NeuronBlocks是一个NLP深度学习建模工具包,可帮助工程师构建用于NLP任务的神经网络模型训练的端到端管道。该工具包的主要目标是将NLP深度神经网络模型构建的开发成本降到最低,包括训练阶段和推理阶段。有关详细信息,请查看我们的论文:NeuronBlocks -- Building Your NLP DNN Models Like Playing Lego
如果你想从GitHub安装Theano的前沿或开发版本,请确保你正在阅读此页面的最新版本。
近日,FireEye 开源了一款密码破解工具 GoCrack,可在多机器上部署破解任务。 GoCrack 是由 FireEye’s Innovation and Custom Engineering (ICE) 团队开发的密码破解工具,它便于使用,基于网页进行后台管理,可实时呈现数据结果。 FireEye高级漏洞工程师表示: 你只需在一台机器上(支持GPU / CPU)部署 GoCrack 服务器, GoCrack 会自动在 GPU / CPU 机器上分配任务。 GoCrack 源码现已开源在 GitHub
默认情况下,用户在 TKE 添加 GPU 节点时,会自动预装特定版本 GPU 驱动,但是目前默认安装 GPU 驱动版本是固定的,用户还不能选择要安装的 GPU 驱动版本,当用户有其他版本的 GPU 驱动使用需求时,就需要在节点上重新安装,下面将介绍在 TKE 节点中如何重新安装 GPU 驱动程序。
部署KYC人脸对比服务,需要GPU支持,生产环境都是容器,所以就需要捣鼓下docker如何支持GPU。
在非图形界面的Ubuntu server20.04的GPU服务器上配置环境,包括Nvidia驱动,cuda,cuDNN的安装,Anaconda的安装和开发环境创建。最好的参考文档是各软件的官方文档。
前言 之前写过一篇在windows下安装Tensorflow的教程。有小伙伴说之前不是说在Ubuntu装过么把那个也发一下,所以,补上一篇。 📷 安装anaconda 还是老样子,新手小白一枚,直接上anaconda集成环境,避免安装各种包。 从anaconda官网下载linux的安装包,根据自己的需求选择就好。 📷 在Ubuntu下打开Terminal(ctrl+alt+t),切换到Downloads目录下(或者你自己存放安装包的路径),执行: >> bash Anaconda3-4.2.0-Linux-
本文将从 GPU-Operator 概念介绍、安装部署、深度训练测试应用部署,以及在 KubeSphere 使用自定义监控面板对接 GPU 监控,从原理到实践,逐步浅析介绍与实践 GPU-Operator。
GPU驱动安装 使用GPU之前,需要先确定好CUDA已经安装配置完成。 查看是否支持GPU lspci | grep -i nvidia 01:00.0 VGA compatible contr
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