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大语言模型训练与推理算力如何成本估算？
并发、模型
大语言模型算力成本估算，影响因素有哪些？
推理并发量、模型参数、输入和输出内容长度、推理响应时间。如何具体估算算力成本？
浏览 391提问于2023-07-21
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捆绑调整函数
opencv、camera、bundle、adjustment
如果我有一个已知的相机姿势(旋转+位置)和内部(失真系数和相机矩阵)，并且两个相机从略有不同的角度指向同一场景。
浏览 6提问于2012-12-18得票数 9
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库达内存带宽计算
c++、architecture、cuda、gpu、cpu
我有几个有关cuda编程和GPU体系结构的问题要问：我不知道怎么算，谁能帮我，谢谢
浏览 1提问于2018-03-20得票数 1
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OpenCL -多GPU缓冲区同步
opencl、nvidia
我有一个OpenCL核，它计算系统中其他粒子施加在粒子上的总力，然后再计算另一个粒子的位置/速度。我想并行这些内核跨越多个GPU，基本上分配一定数量的粒子给每个GPU。但是，我必须多次运行这个内核，并且每个GPU的结果都在其他的GPU上使用。让我进一步解释一下：
假设GPU 0上有0粒子，GPU 1上有1粒子。粒子0上的力是变化的，粒子1上的力也是一样，然后积分器就相应地改变了它们的位置和速度。然后，这些新的位置需要放置在每
浏览 6提问于2012-07-24得票数 3
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用CUDA + MPI实现矩阵乘法
c、cuda、mpi
我正在做一个关于gpu在集群环境中使用mpi通信的研究。一个GPU的矩阵乘法，好的。
现在只需要CPU MatrixMulti，好的。
浏览 2提问于2011-05-12得票数 1
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从Process解释GPU信息
memory-leaks、directx、gpu、sharpdx、process-explorer
什么是专用GPU内存？
什么是组合GPU内存？
浏览 3提问于2013-07-22得票数 12
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RNN的最佳设备放置策略？
tensorflow
考虑一个简单的n层堆叠RNN (LSTM、GRU等)对于顺序预测，最有效的设备放置策略是什么(如果有多个GPU可用)？我认为最好是为RNN的每一层提供一个GPU，但是softmax和损失计算呢？它们应该也放在GPU上还是放在CPU上？此外，如果我们再增加一个注意力机制，是否应该把注意力放在中央处理器上呢？
浏览 7提问于2017-02-24得票数 0
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29.310 Mh/s, GPU1 30.241 Mh/s, GPU2 29.269 Mh/s, GPU3 29.297 Mh/s, GPU4 28.826 Mh/s, GPU5 29.261 Mh/ETH - Total Speed: 176.020 Mh/s, Total Shares: 164, Rejected: 0, Time: 01:03
ETH: GPU0 29.307 Mh/s, GP
浏览 0提问于2017-04-24得票数 1
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我自己的限制谷歌或-工具
python、constraint-programming、or-tools
我是Python中CP问题和OR-Tools方面的新手，我想做以下工作：for i in range(I): x[i,k]=solver.IntVar(0,N,"x %i %i " % (i,k))
solver.Add(CustomFunction[(x[i,k])] == 1) # only consider the values of x[i,k] evaluated in CustomFunction is equal to 1
但是，在评
浏览 5提问于2017-11-06得票数 4
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使用GPUDirect总线的PCIe对等点:如果我需要访问其他GPU上的太多数据，它不会导致死锁吗？
cuda、pci-e、multi-gpu
我在GPU中加载数据以进行计算，数据中有很多依赖项。由于1个GPU对数据不够，所以我将其升级为2个GPU。但是限制是，如果我需要其他GPU上的数据，首先必须有一个副本来托管。那么，如果我使用GPU直接P2P，PCI总线会处理这么多的GPU之间的通信吗？会导致死锁吗？
我是新手，所以需要一些帮助和洞察力。
浏览 5提问于2015-01-08得票数 3
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马丁·福勒( Martin )的“重构书:开关语句正在使用其他对象的数据，这是为什么？”我们寻求更深层次的解释。
object-oriented、design、refactoring、design-principles
当然，你可以说这意味着电影和租赁之间有很多耦合，或者电影封装得很糟糕，但这些只是(几乎毫无意义的)词语，同样，它们不能解释为什么？他们没有触及问题的根源，可以这么说。他们不能提供太多的理解。我想知道的是，如果有一个更深层次，更一般的设计原则，为什么打开一个租赁是一个坏主意？📷
浏览 0提问于2014-01-26得票数 7
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为什么这种深度学习模型在CPU上比GPU执行更快的推理？
performance、machine-learning、tensorflow、gpu、deep-learning
本文作者： ""，2016年有人会有洞察力吗？这是否也意味着，一般来说，在GPU上进行训练时，在CPU上执行神经网络的测试步骤更好？这是否也适用于仅在1个GPU上接受培训的模型，而不是多个GPU上的模型？
浏览 5提问于2017-03-27得票数 0
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GPU亲和性(GPU核心亲和性)
cuda、opencl、gpu、gpgpu、nvidia
谁能告诉我为什么没有GPU亲和力(我指的是执行单元亲和力)？我知道在Opencl规范1.2中，我们有一种叫做设备分裂的东西，但据我所知，这只适用于CPU。谢谢
浏览 1提问于2012-11-20得票数 2
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有效的算符包括 +、-、*、/ 。每个运算对象可以是整数，也可以是另一个逆波兰表达式。说明：整数除法只保留整数部分。给定逆波兰表达式总是有效的。力扣150。
浏览 283提问于2021-10-17
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Excel解算器，力变量为非零
excel、solver
我需要使用Excel中的求解程序来最小化错误。优化器有一个选项“让无约束变量非负”，但是我需要这个变量也是非零变量。是否有一种方法可以告诉求解者永远不要尝试0值，这样它就不会在DIV/0错误中运行，或者告诉它在找到DIV/0值并继续迭代时不要中断。
浏览 4提问于2022-02-16得票数 -2
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如何准确计时密集顶点着色机的时间性能？
c++、opengl、glsl、profiling、glfw
我有一个计算量大的OpenGL顶点着色器，我试图分析它的性能。
我下面的最小例子和，动画一个密集的网格，并执行虚拟计算在顶点着色器，直到问题出现。// Controls how much (dummy) computation happens in the vertex shader.
const int m = 200
浏览 6提问于2022-04-30得票数 1
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huggingface-transformers:训练BERT并使用不同的注意力对其进行评估
transformer、huggingface-transformers
我正在尝试使用标准注意力训练，并使用不同的注意力定义进行评估。我正在考虑的操作是在以下命令中将bert-base-uncased更改为我训练过的模型的路径(使用标准注意力)，并在我的自定义注意力版本的安装下运行--do_eval。TASK_NAME \ --data_dir $GLUE_DIR/$TASK_NAME \ --per_gpu_eval_batch_size=8 \
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浏览 18提问于2020-05-08得票数 0
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