我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第30天，我们正在讲解性能，希望在接下来的60天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计273字，阅读时间15分钟 5.3.1. Data Transfer between Host and Device Applications should strive to minimize data transfer between the host and the device. On
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第89天，我们正在讲解Unified Memory Programming，希望在接下来的13天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。
大家好，我是来自PPTV的王斌。接下来我将围绕以下几个话题，为大家分享有关全平台硬件解码的渲染与优化的实践经验。
dogecoin近期在具有如此大影响力的情况下，是否会促使黑灰产团队和疯狂的投机者们对公有云服务器开始疯狂挖币行为，影响公有云服务器安全和可用性呢？为此，研究一下狗狗币的挖矿模式。
今年最为火爆的产业无疑就是AIGC，也就是以AI为主导的生成式内容，包括ChatGPT、AI画图、AI作诗等功能。可以说，只能玩游戏而不支持AIGC的显卡已经不符合时代的需求。如今NVIDIA 在AI时代一飞冲天，可能会让很多同学误认为只有NVIDIA显卡才支持Stable Diffusion这类的AI应用。但事实上，还有一家厂商对于AI的投入力度并不逊于NVIDIA，而且在多年前就开始布局AI，它就是芯片巨头Intel公司。
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。
============= 1.触摸屏原始数据解析 ===================
2020 开年，ZILLIZ 与 InfoQ 筹备了以异构计算为专题的一系列文章。此篇文章作为异构计算专题的开篇，整体性的介绍了异构计算的定义、场景与局限性。在后续的专题文章中，我们将深入不同的 AI 应用场景进一步解释异构计算的优势。
3.2.7. Unified Virtual Address Space【统一虚拟地址空间】 When the application is run as a 64-bit process, a single address space is used for the host and all the devices of compute capability 2.0 and higher. All host memory allocations made via CUDA API calls a
在深度学习和计算机图形学等领域，使用GPU进行加速已经成为常见的做法。然而，GPU的显存是一种有限的资源，我们需要时刻关注显存的使用情况，以避免显存溢出导致的程序错误。NVIDIA提供了一个命令行工具nvidia-smi，能够实时查看GPU的状态和显存使用情况。本文将介绍如何使用nvidia-smi命令在终端实时刷新GPU显存。
AI大模型部署到本地很耗资源，需要很大的内存和硬盘，很多电脑都满足不了要求。而且部署过程很复杂，非专业人士很难上手。
3.5. Mode Switches GPUs that have a display output dedicate some DRAM memory to the so-called primary surface, which is used to refresh the display device whose output is viewed by the user. When users initiate a mode switch of the display by changing th
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。
SD目前最大的问题还是显存占用问题，特别是个别视频插件，包括最近出的Stability videoAI，更是将显存占到了极致，再加上4090的禁售，这对硬件玩家很不友好,那么对此我总结了市面上最具性价比的6种解决方式，让你在Tensor RT的基础上利用LCM再搭配FO，将你的硬件利用率拉满的同时体验SDXL！！！
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
显示设备例如 LCD，在 Linux 中用 Framebuffer 来表征， Framebuffer 翻译过来就是帧缓冲，简称 fb，在 /dev 目录下显示设备一般表示成这样：/dev/fbn，应用程序通过访问这个设备来访问 LCD，实际上应用程序通过操作显存来操作显示设备，显存由驱动程序设置。说白了，我们要在 linux 下操作屏幕进行显示那么直接对 /dev/fbn 进行操作即可。
为什么需要GPU虚拟化 根据平台收集的GPU使用率的历史，我们发现独占卡的模式会对GPU这种宝贵计算资源存在浪费现象，即不同用户对模型的理解深度不同，导致申请了独立的卡却没有把资源用满的情况。针对这种情况，虚拟化GPU技术可以更好的解决这种痛点，让机器的计算资源得到充分利用。 现有技术情况 目前来看，绝大多数公司使用的是英伟达（NVIDIA）的公司的计算卡，所以下面主要介绍NVIDIA的技术现状。 NVIDIA在前几年释放出来一个NVIDIA vGPU的一个硬件虚拟化的技术，该技术的介绍是 NVIDIA
LVGL全称Light and Versatile Graphics Library，轻量化和多功能的图形库，遵循MIT开源许可协议，具有以下特性（what LVGL can do for you）。
几天前meta发布了史上最强开源大模型Llama3，要想免费使用Llama3，除了去官网 https://llama.meta.com/llama3/ 在线使用外，还可以本地部署。
1.分配fb_info 2.设置 3.注册register_framebuffer 4.硬件相关操作
其中，性能最强大的RTX 3090具有24GB显存和10496个CUDA核心。而2018年推出的旗舰显卡Titan RTX同样具有24GB显存。
很多人会说，Windows不适合写代码？各种各样类似于visual studio的IDE那么牛逼，还不适合写代码？
笔者在执行一个Jax的任务中，又发现了一个奇怪的问题，就是明明只分配了很小的矩阵空间，但是在多次的任务执行之后，显存突然就爆了。而且此时已经按照Jax的官方说明配置了XLA_PYTHON_CLIENT_PREALLOCATE这个参数为false，也就是不进行显存的预分配（默认会分配90%的显存空间以供使用）。然后在网上找到了一些类似的问题，比如参考链接中的1、2、3、4，都是在一些操作后发现未释放显存，这里提供一个实例问题和处理的思路，如果有更好的方案欢迎大家在评论区留言。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第90天，我们正在讲解Unified Memory Programming，希望在接下来的10天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。
为tensorflow指定GPU，原因是，默认创建session时，会将所有显存占满，发现有人在用的时候，就会session不能创建而报错。 首先nvidia-smi查看显卡的编号，最左边一列，看看哪个空的
扎克伯格亲自宣布，PyTorch基金会已新鲜成立，并归入Linux基金会旗下，管理委员会成员，包括Meta、AMD、AWS、谷歌云、微软和英伟达。Meta表示，PyTorch成功背后的驱动力，是开源社区充满活力的持续增长。成立基金会将确保社区成员以透明和公开的方式作出决定。
硬件设备，是任何一名深度学习er不可或缺的核心装备。各位初级调参魔法师们，你们有没有感到缺少那一根命中注定的魔杖？
ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答，更多信息请参考我们的博客。欢迎通过 chatglm.cn 体验更大规模的 ChatGLM 模型。
本文介绍了开源框架MXNet的环境变量配置和显存问题。首先介绍了如何设置进程数量、显存选项和控制数据通信，然后讨论了如何恢复训练。
症状：主要表现在Win7中用VM11安装的Ubuntu14.04中，安装完自带的VMware Tools之后，/mnt/hgfs 中没有前面已经设置好的共享文件夹。
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：
每个外设，例如: 显示器有对应的显卡，显卡里面有相关的寄存器，通过往这些寄存器中设置对应的值，就可以控制该外设工作起来了。
存在问题： 好多小伙伴都有一个疑问，我我们学编程貌似都是看输出，怎么才能搞个像window上程序带个又界面的，眼见为实嘛 解决方案： 很多群友都在问学习了C语言，怎么画界面呢？确实，C语言本身基本没有
谷歌 Gemma 是一个基于 Python 的图像分析工具，提供快速和准确的物体检测、定位、分类和风格迁移功能。它使用 TensorFlow Lite 模型，使它可以快速运行在移动设备上。
Framebuffer 和 DRM 都是 Linux Kernel 中的显示子系统，它们有不同的作用和定位。
注意，本文适合有一定Linux基础但对 Linux 下使用Pytorch进行深度学习不熟悉的同学。
最近 AI 作画大火，有正巧碰上 Novel AI 的 Stable Diffusion 模型泄露，因此大家都在摩肩擦掌试图搭一个自己的 AI 作画服务。我也差不多试了一些方式，最后总结了几种不错（关键是无脑，简单）的在本地部署 AI 作画服务的方式，供大家参考。
4月30日，2021腾讯广告算法大赛初赛已经正式拉开帷幕。2021腾讯广告算法大赛由腾讯广告主办，腾讯云AI、腾讯大数据、腾讯招聘、腾讯高校合作以及英伟达联合主办。TI-ONE与英伟达共同支持AI算法平台，同时与腾讯大数据Angel全栈机器学习平台共同提供算法资源支持。 与此同时，本届赛事与计算机国际学术顶会ACM Multimedia强强联合，围绕视频广告开设的两大赛道，已成功入选2021年ACM MM grand challenge，国际影响力进一步提升。 为助力选手更好参与赛事，腾讯广告算法大赛特邀往
环境配置是模型训练的基础工作,本教程将详细介绍Transformer模型的训练环境配置过程,包括计算硬件选择、深度学习框架选型、多机集群构建、分布式训练等内容。希望本指南能帮助大家顺利配置Transformer的训练环境。
以下顺序不涉及推荐优先级，我个人比较喜欢用OctaneBench、heavyload、vray bench，就先简单介绍下这3种
4月30日，2021腾讯广告算法大赛初赛已经正式拉开帷幕。2021腾讯广告算法大赛由腾讯广告主办，腾讯云AI、腾讯大数据、腾讯招聘、腾讯高校合作以及英伟达联合主办。TI-ONE与英伟达共同支持AI算法平台，同时与腾讯大数据Angel全栈机器学习平台共同提供算法资源支持。
而本月25号，国行定价2499元的甜品级显卡3060即将发售，在喊真香之前，玩家们也不禁担心：这波真的能抢到？
AI绘画 关于 AI 绘画最近有多火，既然你有缘能看到这篇文章，那么相信也不需要我过多赘述了吧？ 随着 AI 绘画技术的发展，最新感到压力山大的应该属于那些设计师了吧，AI 不仅作图效率其高，而且画面超级逼真，甚至在很多细节处理方面都已经超过专业设计师的级别，是不是瞬间感觉自己的饭碗保不住了。 虽然很多人听说了这项技术，但是对于部署还是一知半解，到现在也只是只闻其声不见其物。这篇文章主要就是教大家如何部署最新版本的 Stable Diffusion 绘画工具。 图片 本地环境要求 在下载 AI 绘画工具前
之前使用AIGC生成图片，一般都是生成512*512的图，然后再进行放大，以达到高清出图的要求。但是这里有个问题是底模其实都是海量的512*512图片训练出来的，所以出图效果上经常不如人意，在细节上会差一些。这次SDXL1.0直接使用1024*1024的海量图片训练底模，而且分为了文生图用的base模型和图生图进行优化和放大的refiner模型，从而在开源免费的文生图软件上实现了不输于Midjourney的出图效果。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第六天，我们用几天时间来学习CUDA 的编程接口，其中最重要的部分就是CUDA C runtime.希望在接下来的95天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计845字，阅读时间15分钟 3.2.4. Page-Locked Host Memory【锁页内存】 The runtime provides functions to allow the use of page-locked
点击【立即选购】可以进入选购页面。每种机型又对应不同的规格。基本上同机型（比如GN7）他们的显卡型号都是相同的，该机型下的不同规格（比如GN7.LARGE20、GN7.2XLARGE32)只是在CPU、内存、带宽以及显卡个数方面不同而已。下面简单列一下机型与显卡的对应关系（截至2022年5月）：
提到挖矿，很多人都比较感兴趣，众所周知，挖矿是除了直接交易数字货币之外，获取数字货币的唯一途径，而挖矿会根据不同的数字货币定义成不同的挖矿形式，比如说最近比较火的流动性挖矿，就是投资者抵押或锁定加密货币以换取报酬的做法，还有就是本文要说的显卡挖矿，下面小编就给大家通俗的讲解一下显卡挖矿是什么意思。
在上一节LCD层次分析中,得出写个LCD驱动入口函数,需要以下4步: 1) 分配一个fb_info结构体: framebuffer_alloc(); 2) 设置fb_info 3) 设置硬件相关的操作
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