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近日，秒云联合趋动科技，共同发布基于容器云平台与GPU资源池化整体解决方案，并完成秒云容器云平台与趋动科技OrionX AI算力资源池化解决方案的兼容认证测试，测试结果表明双方产品完全兼容，各项功能运行正常，性能表现优异。图1趋动科技与秒云产品兼容互认证书方案介绍如同手机从功能机进入智能机

 前言屏幕刷新帧率不稳定，掉帧严重，无法保证每秒60帧，导致屏幕画面撕裂;今天我们来讲解下VSYNC机制和UI刷新流程一、Vsync信号详解1、屏幕刷新相关知识点屏幕刷新频率：一秒内屏幕刷新的次数(一秒内显示了多少帧的图像)，单位Hz(赫兹)，如常见的60Hz。刷新频率取决于硬件的固定参数

 CPU更重要，还是GPU更重要?尽管很多人都认为跑分软件不够专业，但是不得不说，当性能以数据的形式呈现，相对来说要更容易理解。我们都知道，骁龙870的安兔兔跑分是73万，骁龙888的跑分是80万。这中间的数值差距，基本上就是处理器综合性能的差距。 但是也会出现一种情况，两颗芯片

iPhone13如期而至，新功能没成焦点，就连苹果引以为傲的A15Bionic处理器，性能超越竞争对手50%，外界对此的态度也比较平淡，倒是iPhone13的新配色和降价吸引了不少关注。这对于一家因创新而被许多人喜欢的公司而言，确实不是好消息。这不禁让人疑问，为什么苹果口中“最快的智能手机芯片”A1

运行以下代码时报错：RuntimeError:Expectedalltensorstobeonthesamedevice,butfoundatleasttwodevices,cuda:0andcpu!(whencheckingargumentforargumenttensorsinmethodwra

2023英伟达显卡排名天梯图注意这里没有更新4070Ti,它的性能应该在3090和3090ti之间KelvinKelvin于2001年发布，是Nvidia千年以来第一个新的GPU微架构。最初的Xbox游戏机使用带有Kelvin微架构的NV2AGPU。GeForce3和GeForce4系列GPU是采用

关于tensorflow：TensorFlow™是一个基于数据流编程(dataflowprogramming)的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习(machinelearning)算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服

目录步骤第一步：安装Anaconda和Pycharm软件第二步：下载安装CUDA11.3（1）首先查看自己电脑GPU版本方式一：搜索框输入nvidia，打开nvidia控制面板方式二：win+R打开cmd，输入nvidia-smi（2）根据这个链接查看自己对应的cuda版本（3）安装第三步：下载GP

文章目录TensorFlow简介TensorFlow是什么tensorflow版本变迁tensorflow2.0架构安装过程常用IDE安装python3.9的安装Anaconda的安装CUDA安装cuda软件安装cuDNN神经网络加速库安装配置环境变量TensorFlow的gpu版本安装Tensor

GPU作为一种协处理器，传统用途主要是处理图像类并行计算任务；计算机系统面对的计算任务有着复杂而不同的性能要求，当CPU无法满足特定处理任务时，则需要一个针对性的协处理器辅助计算。GPU就是针对图像计算高并行度，高吞吐量，容忍高延迟而定制的并行处理器。本文选自“从软件算法生态看GPU发展与局限”，重

作者 |家恒国庆等美团机器学习平台基于内部深度定制的TensorFlow研发了BoosterGPU训练架构。该架构在整体设计上充分考虑了算法、架构、新硬件的特性，从数据、计算、通信等多个角度进行了深度的优化，最终其性价比达到CPU任务的2~4倍。本文主要讲述Booster架构的设计实现、性

一、什么是WebGPU1.1WebGL的恩怨情仇先跟大家分享一波科技圈的八卦，感受一下WebGL是多么的不容易吧。OpenGL由KhronosGroup组织在1992年的时候推出，距离现在已经30年了。OpenGLES是由KhronosGroup在2003年针对手机、PDA和游戏主机等嵌入式设备设计

Igalia的开发人员DanyloPiliaiev发现谷歌去年悄悄地开源了图形飞行记录器(GraphicsFlightRecorder-GFR)。GFR作为隐式Vulkan层实现，用于追踪和识别GPU挂起和崩溃问题，可在Windows和Linux上运行。GFR通过向Vulkan命令缓冲区添加标记，检

你在用PyTorch写transformer吗?请关注下这个项目。大多数关于在生产中部署Transformer类模型的教程都是基于PyTorch和FastAPI构建的。两者都是很好的工具，但在推理方面的性能不是很好。而如果你花费时间进行研究，可以在ONNXRuntime和Triton推理服务器上构建

 本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。近年来，基于Transformer的模型，可以说是在NLP界杀出了一片天地。虽然在提高模型模型精度上，Transformer发挥了不容小觑的作用，但与此同时，却引入了更大的计算量。那么，这个计算量有多大呢？来看下

众所周知，当今业界性能最强(SOTA)的深度学习模型都会占用巨大的显存空间，很多过去性能算得上强劲的GPU，现在可能稍显内存不足。在lambda最新的一篇显卡横向测评文章中，开发者们探讨了哪些GPU可以再不出现内存错误的情况下训练模型。当然，还有这些GPU的AI性能。今年的GPU评测相比往年有了不小

本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。又有新的GPU资源可以免费用了。福利来自一家叫做Paperspace的云计算公司，他们提供了名叫Gradient的服务：大家都可以用云端GPU，直接跑JupyterNotebook，不需要付费。系统预装了PyTorch、Te

机器学习中，有一个限制速度的环节，那就是从CPU到GPU之间的张量迁移。很多计算只能在CPU上进行，然后迁移到GPU进行后续的训练工作，因此迁移中如果速度太慢，则会拖累整个模型的训练效率。近日，有一位开发者开源了针对PyTorch的CPU->GPU迁移工具，相比原版加速了110倍之多。&nbs

事实上，你的模型可能还停留在石器时代的水平。估计你还在用32位精度或*GASP(一般活动仿真语言)*训练，甚至可能只在单GPU上训练。如果市面上有99个加速指南，但你可能只看过1个?(没错，就是这样)。但这份终极指南，会一步步教你清除模型中所有的(GP模型)。这份指南的介绍从简单到复杂，一直介绍到你

TensorFlow是很多科学家、工程师和开发人员的***深度学习框架。虽然TensorFlow1.0早在2017年2月就发布了，但使用过程中对用户不太友好。过去几年里，Keras和PyTorch日益成为广受用户欢迎的两种深度学习库，因为它们使用起来比TensorFlow简单多了。本文将分别对Ker