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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.
常见的测试类型包括矩阵乘法、向量加法、卷积操作等，通过这些基准可以有效评估硬件资源的利用率、带宽、延迟等关键指标，帮助开发者优化 CUDA 程序的性能。该基准测试框架的目标是推动 GNN 研究的进展，使研究人员能够更有效地开发和优化 GNN 模型，提升其在真实世界应用中的性能。它提供了一个更具挑战性的搜索空间，并基于更广泛的架构评估结果，避免了对真实硬件的高昂训练成本。它支持不同任务类型，包括节点
在所有的数据都处理完了之后，接下来就可以进行模型的训练了。在Github上FaceNet项目的介绍中有softmax和论文中提到的三元损失训练triplet两种方式，这边简单的介绍下softmax的训练方法。FaceNet已经将所有的方法都已经封装好，训练程序在src目录下的train_softmax.py文件中，在训练之前，我们首先要简单的修改下这份文件，让它适用于当前版本。找到26...
配置 NVIDIA 容器运行时环境并使用容器方式运行 GPUStack 的操作教程
CodeGeeX4 模型系列是一个在GLM-4-9B上持续训练的多语言代码生成模型，其代码生成能力显著增强。它是目前最强大的 10B 以内参数量的代码生成模型，甚至超越了更大规模的通用模型，在推理速度和模型性能方面取得了最佳平衡。
【Qwen2.5-Coder-32B-Instruc】在EvalPlus、LiveCodeBench和BigCodeBench这些编码能力的竞技场上，不仅摘得了桂冠，更是以媲美GPT-4o的非凡实力，傲立于代码生成领域的巅峰，集编程艺术与数学逻辑于一身，【Qwen2.5-Coder-32B-Instruc】无疑是当下开源宇宙中耀眼的创新之光，引领着智能编码的新纪元。经过上述步骤的引领，我们仿佛推开
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