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可视化 AI 智能体由 VLM 提供支持，您可以在其中用自然语言提出广泛的问题，并获得反映录制或直播视频中真实意图和背景的见解。这些智能体可以通过易于使用的 REST API 进行交互，并与其他服务甚至移动应用程序集成。这种新一代可视化 AI 智能体有助于总结场景、创建各种警报并使用自然语言从视频中提取可操作的见解。
#话不多说，先来脚本#!/usr/bin/pythonimport netifacesimport requestsimport timeimport jsonimport reimport commandsmac="GPU-machine" + ip#此处用你的ipprint(mac)TEMP="GPU Current Temp&qu
虽然对于 LLM 驱动的智能体没有一个被广泛接受的定义，但它们可以被描述为一个可以使用 LLM 推理问题、制定解决问题的计划并在一系列工具的帮助下执行计划的系统。简而言之，智能体是一个具有复杂推理能力、记忆和执行任务手段的系统。这种能力首先出现在 AutoGPT 或 BabyAGI 等项目中，这些项目无需太多干预即可解决复杂问题。为了更详细地描述智能体，下面是一个 LLM 驱动的智能体应用程序的一
Ollama是一个开源的大型语言模型（LLM）服务工具，它的目标就是简化在本地运行大语言模型的过程。不管你有没有GPU，只要你的电脑满足基本配置，就能用Ollama轻松部署像Llama3、Phi4、Gemma2、DeepSeek等超火的大模型。它不仅开源免费，还提供了一个超简单的命令行界面和服务器，让你能够轻松下载、运行和管理各种开源LLM。目前在Github上收获了119K star！
【真实评测】【非英伟达GPU】DeepSeek R1多版本性能与负载测试（基于WX3200+R9 3900+32GB内存实测）
CPU 和 GPUGPU（图像处理器，Graphics Processing Unit）和CPU（中央处理器，Central Processing Unit）在设计上的主要差异在于GPU有更多的运算单元（如图中绿色的ALU），而Control和Cache单元不如CPU多，这是因为GPU在进行并行计算的时候每个运算单元都是执行相同的程序，而不需要太多的控制。Cache单元是用来做数据缓存的，CP..
Tensorflow使用GPU进行训练之前，需要确认的是GPU是否可用如不确定机器是否有GPU，可以输入以下命令进行确认查看显卡信息：lspci | grep -i vgasudo prime-select nvidia # 切换nvidia显卡sudo prime-select intel # 切换intel显卡sudo prime-select query # 查看当前使...
CUDA学习(2)
Triton 是一种用于并行编程的语言和编译器。它旨在提供一个基于 Python 的编程环境，以高效编写自定义 DNN 计算内核，并能够在现代 GPU 硬件上以最大吞吐量运行。更多 Triton 中文文档可访问 →在本教程中，您将编写一个非常简短的高性能 FP16 矩阵乘法内核，其性能可以与 cuBLAS 或 rocBLAS 相媲美。
2. tp并行，增大并发数，吞吐量显著增大。400个请求，串行：225秒全部完成，4路并行：128秒全部完成。因此，W4的显存读取加速，并不明显。特别是高并发的时候，吞吐量增加明显。分析：聊天任务input长output短，计算密集任务，因此W8A8的int8矩阵乘法，相比W8A16的bf16乘法，5. 中文xiaoice chat的calibration数据集，相比英文的数据集，精度不升反降。3
Triton 是一种用于并行编程的语言和编译器。它旨在提供一个基于 Python 的编程环境，以高效编写自定义 DNN 计算内核，并能够在现代 GPU 硬件上以最大吞吐量运行。使用 Triton 编译器的 JIT 编译函数的装饰器。更多 Triton 中文文档可访问 →。
这是讨论 NVIDIA FasterTransformer 库的两部分系列的第一部分，该库是用于对任意大小（多达数万亿个参数）的Transformer进行分布式推理的最快库之一。它提供了 FasterTransformer 的概述，包括使用该库的好处。是一个指南，说明了使用 FasterTransformer 库和 Triton 推理服务器以具有张量并行性的最佳方式为 T5-3B 和 GPT-J
triton启动的使用使用 nvidia-smi -l 2 监控显卡想显存, 可以发现所有模型都在往第一个gpu,gpu[0]内加载,发现配置config.pbtxt不生效作者：京东科技 杨建来源：京东云开发者社区 转载请注明来源。
。Triton 2021年发布了1.0，我在调研GPU使用方法的时候知道了有这个东西，但是当时还不了解OpenAI，觉得这个项目太新太小众，并没有深究。Triton的概念模型相较于cuda的模型，把基于Thread的模型扩展为基于block的。我觉得从线性代数的观点来看，就是把基于矩阵元素的粒度，变成了分块矩阵的粒度。对于GPU这样的设备，每个SM是有局部缓存的。传统的写法是用三重循环。
文章目录1.1 主机和设备1.2 什么是kernel？1.3 设置kernel call参数【核心调用】1.4 CUDA API函数1.4.1 \_\_global\_\_1.4.2 cudaMalloc1.4.3 cudaMemcpy1.4.4 cudaFree1.5 向CUDA传递参数1.5.1 传值1.5.2 传引Author: KevinCopyright: Kev...
CUDA知识点CUDA设备属性内存读写修饰符\_\_global\_\_\_\_device\_\_修饰函数修饰变量\_\_constant\_\_\_\_shared\_\_并行编程An example内置变量用事件测量性能插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaT
CUDA C编程手册: 编程接口（五）CUDA C 运行时纹理内存和表面内存纹理内存CUDA C 运行时纹理内存和表面内存CUDA支持使用一小部分GPU用于图形显示的纹理硬件来对纹理内存和表面内存进行访问。相比于从全局内存，从纹理或者表面内存中读取数据的在之前的设备内存章节已经进行了介绍。有两类API 用来完成对纹理和表面内存进行使用： 纹理引用API在所有的设备都能使用； 纹理对象API只支持在
CUDA C编程手册: 编程接口（三）CUDA C 运行时CUDA C 运行时
新手教学：Cenos7 + NvidiaTitanX + cuda9.0 + cudnn7.4 + python3.6.8 + TensorFlow1.12.01、安装Cenos7参考：U盘制作CentOS启动盘参考：解决CentOS7 用U盘安装卡住 无法进入安装界面参考：Centos 7.4 1708 系统安装教程2、安装依赖包（1）先转到root，避免频繁输入sudo（2）再安装更新（...
CUDA C编程手册: 编程接口（四）CUDA C 运行时多设备系统设备枚举设备选取流与事件的行为点对点内存访存统一虚拟内存地址空间进程间通信错误校验CUDA C 运行时多设备系统设备枚举一个主机系统可以拥有多个设备。下列代码演示了如何枚举这些设备， 查询它们的属性以及确定激活的设备数量。int deviceCount;cudaGetDeviceCount(&deviceCount);in
Ubuntu中Tensorflow，GPU，keras深度学习环境搭建安装python及常用库安装spyder环境安装jupyter notebook安装其他库安装Tensorflow GPU依赖安装NVIDIA驱动安装CUDA安装cuDNN安装Tensorflow测试Tensorflow安装keras重点！要先做好版本调研，从要安装的Tensorflow版本出发，看需要的CUDA版本，cuDN.
4.MoE的load-balance：训练中，边训练，边调整每个MoE的路由权重。负载高的减少权重，负载低的增加权重。缺点是影响模型训练的主目标）。可以一次推理多个tokens。3.基础架构：MoE，同等参数量（模型的”能力“）下，训练、推理的计算量大幅减少。2.基础架构：MLA，大幅减少了KVcache大小。训练的时候就是一次预测多个tokens，推理时也这样，所以效果更好。限制每个token最
本文主要介绍了如何在摩尔线程 MTT S80 上通过 Ollama 快速完成DeepSeek R1 蒸馏系列模型的推理。
2025年，随着DeepSeek开源模型的爆发式增长，企业私有化部署AI的需求呈现出两极分化的态势。一方面，R1、V3等版本模型凭借“性能对标GPT-4、成本仅10%”的标签，推动AI从实验室走向产业核心场景；另一方面，硬件投入动辄百万级、算力资源分配复杂化等问题，也让企业陷入“效率与成本”的权衡困境。本文将从硬件配置、带宽需求、综合成本等维度，拆解DeepSeek不同版本的私有化部署方案，为企业
本文介绍了深度学习计算中如何利用GPU性能增长进行研究，包括单个及多个GPU的使用，以及张量与神经网络在GPU上的存储与计算。
随着深度学习的不断发展，大型语言模型（LLM，Large Language Model）在自然语言处理领域展现出了强大的能力。然而，伴随着模型参数规模的指数级增长，运行这些模型所需的计算资源也变得异常庞大，尤其是对显存（GPU内存）的需求。因此，如何在有限的GPU显存下有效地运行超大规模的LLM，成为了一个亟待解决的挑战。本文验证在GPU显存受限的情况下，如何高效地运行超出GPU内存容量的LLM模
统计DeepSeekR1推理需要的GPU内存
随着AI技术的快速发展，计算能力成为决定模型性能和训练效率的关键因素之一。在众多硬件选择中，图形处理器（GPU）因其强大的并行计算能力而成为深度学习任务的核心工具。本文旨在通过实验与分析，探讨目前主流（可买到）型号的GPU在本地运行DeepSeek-R1时的效率表现。
过去一个月的时间里，DeepSeek的火热席卷全球，越来越多的企业和开发者开始关注这一备受瞩目的AI模型。而现在，智灵平台也迎来了令人激动的更新——上线了DeepSeek 32B Serverless模板！无需繁杂的操作，普通用户也能通过简单的几步，在3分钟内轻松打造专属大模型API，助力你的产品飞速
2025 年 1 月 20 日，DeepSeek 发布并开源了最新的推理模型–，性能比肩OpenAI-o1，同时还开源了 6 个R1小模型，使用从 DeepSeek-R1 蒸馏出来的知识去微调 Qwen、Llama，参数包含了1.5B、7B、 8B、14B、32B、70B，能够满足各种场景。本次将使用BitaHub部署DeepSeek-R1-Distill，BitaHub是一个开放的Al和深度学习
NVIDIA GPU：使用 NVENC/NVDEC，命令如h264_nvenc。AMD GPU：使用 AMF，命令如h264_amf。Intel GPU：使用 QSV 或 VAAPI，命令如h264_qsv或h264_vaapi。OpenCL：适用于通用 GPU 加速。确保硬件和驱动支持相应的编解码器，并根据需要编译 FFmpeg。
讲述通过GPU云服务器搭建Stable Diffusion的WebUI框架以实现2秒内文本生成图片的操作
windows下wsl2中的ubuntu和ubuntu系统下docker使用gpu的异同
对比分析NVIDIA 的 H100、A100、A6000、A4000、V100、P6000、RTX 4000、L40s、L4 九款GPU，哪些更推荐用于模型训练，哪些则更推荐用于推理。在 AI 领域，有两大场景对 GPU 的需求最大，一个是模型训练，另一个是 AI 推理任务。但是很多人多可能在最开始为自己的项目做 GPU 选型时，都很难判断哪些 GPU 适合做模型训练，哪些 GPU 更适合去做推理
AutoDL #GPU #租显卡最近本地GPU显存告急，需要搬迁到云服务器，既然选就得选个稳定且性价比高的，毕竟这个活是真烧钱呐。
CUDA 是 Nvidia 提供的编程接口，用于为其 GPU 编写程序。在 CUDA 中，您以类似于 C/C++ 函数的形式表达要在 GPU 上运行的计算，该函数称为内核。内核对数字向量进行并行操作，这些向量作为函数参数提供给它。一个简单的例子是执行向量加法的内核，即，一个内核将两个数字向量作为输入，将它们按元素相加并将结果写入第三个向量。为了在 GPU 上执行内核，我们需要启动许多线程，这些线程
文章大纲简介使用 wsl 的docker 进行深度学习与 原生方式的对比主要步骤1.安装 wsl-2 版本的windows NVIDIA驱动2. 在wsl-2 中安装 docker 及 NVIDIA 容器测试1，simple container测试2：Jupyter Notebooks参考文献简介目前我看官网主要推荐docker 方式了，那我们就用docker 方式试试。而且网上的安装教程也是do
深度学习训练和推理的过程中，会涉及到大量的向量(vector)，矩阵(matrix)和张量(tensor)操作，通常需要大量的浮点计算，包括高精度（在训练的时候）和低精度（在推理和部署的时候）。GPU，作为一种通用可编程的加速器，最初设计是用来进行图形处理和渲染功能，但是从2007年开始，英伟达(NVIDIA)公司提出了第一个可编程通用计算平台（GPU），同时提出了CUDA框架，从此开启了GPU.
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