在使用Ubuntu或者Windows执行一些复杂数据运算时，需要关注下CPU、GPU以及内存占用量，如果数据运算超出了负荷，会产生难以预测的错误。本文将演示如何用简单地方式，实时监控Ubuntu或者Windows的CPU、GPU以及内存占用量，教会大家如何实时监控电脑状态。
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。
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。
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
Anacodna相关操作 下载安装以及切换镜像 #下载和安装anaconda wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh #切换到清华源,加快下载速度 wget https://tuna.moe/oh-my-tuna/oh-my-tuna.py python oh-my-tuna.py conda
（ps：对于如何在Intel CPU，ARM架构CPU，以及Jetson TensorRT上部署深度学习模型，以及部署遇到的速度问题，该如何解决。请查看我的另外一篇文章。如何定制化编译Pytorch，TensorFlow，使得CNN模型在CPU，GPU，ARM架构和X86架构，都能快速运行，需要对每一个平台，有针对性的调整。如何做到最大化加速深度学习在不同平台部署性能。请看我的这篇文章。）
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：
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。
本博客旨在分享在实际开发过程中，开发者需要了解并熟练运用的 Linux 操作系统常用命令。Linux 作为一种操作系统，与 Windows 或 MacOS 并驾齐驱，尤其在服务器和开发环境中占据重要地位。Linux 命令，简而言之，就是指导计算机执行特定操作的指令。
【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。
理解英伟达CUDA架构涉及几个核心概念，这些概念共同构成了CUDA并行计算平台的基础。 1. SIMT（Single Instruction Multiple Thread）架构 CUDA架构基于SIMT模型，这意味着单个指令可以被多个线程并行执行。每个线程代表了最小的执行单位，而线程被组织成线程块(Thread Block)，进一步被组织成网格(Grid)。这种层级结构允许程序员设计高度并行的算法，充分利用GPU的并行计算核心。 2. 层级结构 - 线程（Threads）: 执行具体计算任务的最小单位。 - 线程块（Thread Blocks）: 一组线程，它们共享一些资源，如共享内存，并作为一个单元被调度。 - 网格（Grid）: 包含多个线程块，形成执行任务的整体结构。 3. 内存模型 - 全局内存: 所有线程均可访问，但访问速度相对较慢。 - 共享内存: 位于同一线程块内的线程共享，访问速度快，常用于减少内存访问延迟。 - 常量内存和纹理内存: 优化特定类型数据访问的内存类型。 - 寄存器: 最快速的存储，每个线程独有，但数量有限。 4. 同步机制 屏蔽同步（Barrier Synchronization） 通过同步点确保线程块内或网格内的所有线程达到某个执行点后再继续，保证数据一致性。 5. CUDA指令集架构（ISA） CUDA提供了专门的指令集，允许GPU执行并行计算任务。这些指令针对SIMT架构优化，支持高效的数据并行操作。 6. 编程模型 CUDA编程模型允许开发者使用C/C++等高级语言编写程序，通过扩展如`__global__`, `__device__`等关键字定义GPU执行的函数（核函数，kernel functions）。核函数会在GPU上并行执行，而CPU代码负责调度这些核函数并在CPU与GPU之间管理数据传输。 7. 软件栈 CUDA包含一系列工具和库，如nvcc编译器、CUDA runtime、性能分析工具、数学库（如cuFFT, cuBLAS）、深度学习库（如cuDNN）等，为开发者提供了完整的开发环境。
Asahi Lina 想用 Rust 为 Linux 编写新的 Apple Silicon GPU 驱动程序
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
深度学习是非常消耗计算资源的，毫无疑问这就需要多核高速的CPU。但买一个更快的CPU有没有必要？在构建深度学习系统时，最糟糕的事情之一就是把钱浪费在不必要的硬件上。本文中我将一步一步教你如何使用低价的硬件构建一个高性能的系统。
在 Linux 环境下 top 命令都不陌生，它以实时动态的方式查看系统的整体运行情况，综合了多方信息监测系统性能和运行信息的实用工具，通过 top 命令所提供的互动式界面，可以用热键来进行管理。
Marker 能够将 PDF、EPUB 和 MOBI 文件转换为 Markdown 格式。它比 nougat 快 10 倍，在大多数文档上更准确，并且具有较低的错误风险。
Note that explicit synchronization is required even if kernel runs quickly and finishes before the CPU touches y in the above example. Unified Memory uses logical activity to determine whether the GPU is idle. This aligns with the CUDA programming model, which specifies that a kernel can run at any time following a launch and is not guaranteed to have finished until the host issues a synchronization call.
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。
选自GitHub 作者：Wayde Gilliam 机器之心编译 本文作者详细描述了自己组装深度学习服务器的过程，从 CPU、GPU、主板、电源、机箱等的选取到部件的安装，再到服务器的设置，可谓面面俱
NanoPi-NEO（http://www.friendlyelec.com.cn/nanopi-neo.asp）是一款基于全志H3的小体积核心板，我手里使用的是v1.4版本，如下。
梯度提升是一种可以获得当前最佳性能的监督学习方法，它在分类、回归和排序方面有很好的表现。XGBoost 是一般化梯度提升算法的实现，它在多核和分布式机器上有着高度优化的实现，且能处理稀疏数据。怀卡托大学和英伟达在这一篇论文中描述了标准 XGBoost 库的扩展，它支持多 GPU 的执行，并能显著地减少大规模任务的运行时间。本论文提出的扩展是原版 GPU 加速算法的新进展，它展现出拥有更快速和更高内存效率的策树算法。该算法基于特征分位数（feature quantiles）和梯度提升树其它部分的并行化算法。作者们在 GPU 上实现决策树构建、分位数生成、预测和梯度计算算法，并端到端地加速梯度提升流程。这一过程使得 XGBoost 库可以利用显著提升的内存带宽和大规模并行化 GPU 系统集群。
选自Medium 作者：Slav 机器之心编译 参与：Quantum Cheese、Lj Linjing、蒋思源 在用了十年的 MacBook Airs 和云服务以后，我现在要搭建一个（笔记本）桌面了 几年时间里我都在用越来越薄的 MacBooks 来搭载一个瘦客户端（thin client），并已经觉得习以为常了。所以当我涉入深度学习（DL）领域后，我毫不犹豫的选择了当时最新的 Amazon P2 云服务。该云服务不需要预付成本，能同时训练很多个模型，并且还能让一个机器学习模型慢慢地训练自己。 但随着时
深度学习使我们能够执行许多类似人类的任务，但是如果是数据科学家并且没有在FAANG公司工作（或者如果没有开发下一个AI初创公司），那么仍然有可能会使用和旧的（好吧，也许不是那么古老）机器学习来执行日常任务。
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？
在使用CUDA加速库时，特别是在使用CUBLAS库进行GPU加速的线性代数运算时，有时我们可能会遇到CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED错误。这个错误通常表示CUBLAS库未正确初始化导致的问题。在本篇文章中，我们将深入探讨这个错误的原因，并给出解决方法。
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）：
作者：Sebastian Raschka 机器之心编译 编辑：泽南 有关 batch size 的设置范围，其实不必那么拘谨。 我们知道，batch size 决定了深度学习训练过程中，完成每个 epoch 所需的时间和每次迭代（iteration）之间梯度的平滑程度。batch size 越大，训练速度则越快，内存占用更大，但收敛变慢。 又有一些理论说，GPU 对 2 的幂次的 batch 可以发挥更好性能，因此设置成 16、32、64、128 … 时，往往要比设置为其他倍数时表现更优。 后者是否是一种玄
有一天，小H在吃完午饭回到办公室，旁边几位同学在打《王者荣耀》，并且在挑拨匹配到的一对情侣队友分手。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 有关 batch size 的设置范围，其实不必那么拘谨。 我们知道，batch size 决定了深度学习训练过程中，完成每个 epoch 所需的时间和每次迭代（iteration）之间梯度的平滑程度。batch size 越大，训练速度则越快，内存占用更大，但收敛变慢。 又有一些理论说，GPU 对 2 的幂次的 batch 可以发挥更好性能，因此设置成 16、32、64、128 … 时，往往要比设置为其他倍数时表现更优。 后者是否是一种
训练深度学习模型，尤其是大型模型，可能是一项昂贵的支出。我们可以使用的管理这些成本的主要方法之一是性能优化。性能优化是一个迭代过程，我们不断寻找提高应用程序性能的机会，然后利用这些机会。在之前的文章中（例如此处），我们强调了拥有适当工具来进行此分析的重要性。工具的选择可能取决于许多因素，包括训练加速器的类型（例如 GPU、HPU 或其他）和训练框架。
选自GitHub 机器之心编译 参与：蒋思源 最近，一项关注于快速构建深度学习环境的 GitHub 项目十分流行，这个名为 Deepo 的项目由一系列 Docker 镜像组成，包含了 TensorFl
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
流程为：你可以通过Docker Client要求Docker daemon运行某一个image，daemon就会在系统查找这个image，如果找到了就 run the container forked from that image，否则pull the image from the Docker registry and create a container from the image.
这是来自官方文档的介绍。就我理解而言，polyaxon依靠k8s部署在集群上，可以自主分配需要集群资源，创建简单，可重复，可移植的部署，依靠docker定制运行环境，用于大规模深度学习和机器学习训练。
作者：星辰算力平台 1. 背景 随着大数据、人工智能技术的蓬勃发展，人类对于算力资源的需求也迎来大幅度的增长。在腾讯内部，星辰算力平台以降本增效为目标，整合了公司的GPU训练卡资源，为算法工程师们提供统一的底层GPU算力服务。借助于虚拟化、算力挖掘等技术，平台服务公司内各BG的AI训练场景，GPU利用率业界领先。同时，通过云原生任务化的方式，对接了内部各大业务，促进了AI技术研究效率的提升和创新研究。 当下，由于AI训练时的高性能计算设备（如NVIDIA GPU）成本高昂，如果任务在训练过程中不能保证
最近在玩树莓派，觉得这个树莓派的启动过程有点意思。所以在收集很多信息之后，个人也进行了一些实验和总结。先看一段原始资料：
scontrol show partition显示全部队列信息，scontrol show partition PartitionName或 scontrol show partition=PartitionName显示队列名PartitionName的队列信息，输出类似：
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。
Pi-hole 是一个通过自己的 Linux 硬件实现网络广告拦截的 DNS 陷阱，无需安装任何客户端软件即可保护设备免受不需要的内容干扰。
Ubuntu 16.04 + cuda9.0 + cudnn7.0 或 Ubuntu 16.04 + cuda8.0 + cudnn5.1
当我们在 colab 上尝试一些临时的东西时，我们会创建一堆杂乱、没有标题的 Notebook。
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。
近日AMD发布了Linux专用驱动AMDGPU-PRO 17.10，服务于Linux平台。这是距离上一版AMDGPU-PRO 16.60发布之后近两个月又推出的一款新驱动。 近日AMD发布了Linux
随着AI不断的发展，各大厂商都公开了很多模型，那么我们自己是否可以在本地运行起这些模型呢，答案是肯定的！今天带给大家3分钟使用Ollama快速搭建环境运行本地大模型，支持主流的Lama 3, Phi 3, Mistral, Gemma等等大模型，同时支持主流操作系统，不管你是Mac还是Linux更或者是Windows，哪怕你没有强大的GPU，也可以通过CPU进行体验学习。
随着最近一两年生成式大模型的迭代出新，尤其是以 ChartGPT 为代表的大语言模型，几乎一夜间让所有人都看到了人工智能改变世界的潜力。而作为持续发力 GPU 通用计算（CUDA）的 AI 专业显卡提供商，Nvidia 公司成为了当之无愧的技术赢家，从其屡创新高的市值中就可见一瞥。
项目负责人Philippe Tillet表示：「我们的目标是让Triton成为深度学习中CUDA的替代品」。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 有关 batch size 的设置范围，其实不必那么拘谨。 我们知道，batch size 决定了深度学习训练过程中，完成每个 epoch 所需的时间和每次迭代（iteration）之间梯度的平滑程度。batch size 越大，训练速度则越快，内存占用更大，但收敛变慢。 又有一些理论说，GPU 对 2 的幂次的 batch 可以发挥
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