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-----未完待續---by 鈍鈍------
流處理器:也叫渲染管、着色器。畫面都是由一個又一個像素點組成的,而流處理器就負責這些像素點的渲染工作; RT核心:光追核心,用作於光線追蹤效果; CUDA 核心和Tensor 核心:CUDA Core和Tensor Core,爲G
一、前言 之前就寫過這個方案,當時做的是ffmpeg內核版本,由於ffmpeg內核解析都是代碼實現,所以無縫切換非常完美,看不到絲毫的中間切換過程,看起來就像是在一個通道畫面中。其實這種切換隻能說是取巧辦法,最佳的辦法應該是公用一個open
隨着深度學習的發展,模型規模逐漸增大,數據量和計算需求也呈爆炸式增長。在單個計算設備上完成大模型的訓練變得不切實際,因此,分佈式訓練成爲了解決這一問題的關鍵。在分佈式訓練中,數據並行是一種非常有效的策略,通過將數據和計算任務分佈到多個計算設
備受關注的 Milvus 2.4 正式上線! 作爲向量數據庫賽道的領軍者,Zilliz 一直致力於推動向量技術的進步與創新。本次發佈中,Milvus 新增支持基於 NVIDIA 的 GPU 索引—— CUDA 加速圖形索引(CAGRA),
01 背景介紹 GPU 目前大量應用在了愛奇藝深度學習平臺上。GPU 擁有成百上千個處理核心,能夠並行的執行大量指令,非常適合用來做深度學習相關的計算。在 CV(計
2023 年堪稱是 AIGC 元年,文生圖領域誕生了 Stable Diffusion 項目,文生文領域誕生了 GPT 家族。一時間風起雲湧,國內外許多企業投身 AIGC 創新浪潮,各大雲廠商緊隨其後紛紛推出自己的大語言模型。在文生圖領域落
Caffe安裝 Caffe框架下載地址:https://github.com/BVLC/caffe 下載完成後解壓,進入主目錄,執行 cp Makefile.config.example Makefile.config 安裝依賴
顯存 8G x 2 共16G顯存的 AI大模型運行平臺 上配置 配置 價格 備註 A85大板+ amd x4 760k 60 也可以h61+e3v2 或者 x99 + e5v3 或者h81+e3 v3 或者 a32
01 背景 OpenAI 在 3 月 15 日發佈了備受矚目的 GPT4,它在司法考試和程序編程領域的驚人表現讓大家對大語言模型的熱情達到了頂點。人們紛紛議論我們是否已經跨入通用人工智能的時代。與此同時,基於大語言模型的應用也如雨後春筍般
以 Kubernetes 爲代表的容器技術帶來的是一種應用交付模式的變革,其正迅速成爲全世界數據中心的統一 API。 爲了保證業務持續穩定、用戶訪問不中斷,高可用、高彈性等能力是應用架構設計不變的追求,多集羣架構天然具備這樣的能力。而只有在
導讀 近期阿里雲機器學習平臺 PAI 團隊和達摩院 GraphScope 團隊聯合推出了面向 PyTorch 的 GPU 加速分佈式 GNN 框架 GraphLearn-for-PyTorch(GLT) 。GLT 利用 GPU 的強大並行
按照文檔安裝mmcv報錯 在執行python setup.py build_ext 報錯 缺少THE/THE.H庫 更改安裝方式 改用 官網https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/v2.25.
模型介紹 Alpaca模型是斯坦福大學研發的LLM(Large Language Model,大語言)開源模型,是一個在52K指令上從LLaMA 7B(Meta公司開源的7B)模型微調而來,具有70億的模型參數(模型參數越大,模型的推理能
作者:京東科技 李大沖 一、Julia是什麼 julia是2010年開始面世的語言,作爲一個10後,Julia必然有前輩們沒有的特點。Julia被期望塑造成原生的有C++的運行速度、python的易交互性以及膠水性。最重要的是,julia
小熊飛槳練習冊-01手寫數字識別 簡介 小熊飛槳練習冊-01手寫數字識別,本項目開發和測試均在 Ubuntu 20.04 系統下進行。 項目最新代碼查看主頁:小熊飛槳練習冊 百度飛槳 AI Studio 主頁:小熊飛槳練習冊-01手寫數字識