GPU 我来了

最新推荐文章于 2025-03-10 22:28:52 发布
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博客提及GPU相关内容，包含GPU编码和并行计算，展现了在信息技术领域中GPU在编码及并行计算方面的应用。

Hello GPU

GPU coding parallel computing

iteye_3607
关注
AMDGPU doorbell offset分配
raykwok1150的博客
02-10 923
本文主要是debug AMDGPU SDMA的doorbell offset。
GPU不工作怎么办？详细解决方法来了
mmoo_python的博客
10-01 5771
GPU不工作可能会影响到电脑的性能和用户体验。为了解决这个问题，我们可以从多个方面入手：检查NVIDIA控制面板设置、更新显卡驱动程序、检查电源管理设置、检查硬件连接和散热、以及检查系统日志和错误报告。通过这些方法，我们可以逐步排除可能的原因，并找到解决问题的最佳方案。在使用电脑的过程中，定期维护和检查硬件是非常重要的。这不仅可以提高系统的稳定性和性能，还可以延长硬件的使用寿命。因此，建议用户定期更新驱动程序、清理灰尘和检查硬件连接等，以确保电脑的正常运行。
Kubernetes（K8s）集群中使用 GPU
保持热爱。
03-10 3824
在 Kubernetes（K8s）集群中使用 GPU，需要完成安装驱动、部署插件、配置 containerd、实现 GPU 虚拟化及部分使用等一系列步骤，下面为你详细介绍。
kubernetes调度gpu
莫大逗比嘟嘟
03-24 4538
# kubectl exec -it <容器名> /bin/bash# mnist测试结果一、环境介绍：阿里云新购4台vps（新加坡区），其中一台带GPU显卡二、GPU驱动安装  wget http://cn.download.nvidia.com/tesla/384.66/nvidia-diag-driver-local-repo-ubuntu1604-384.66_1.0-1_am...
kubernate不小心删掉了全部的容器ID
三月泡生长在阳春三月天，把鲜红的美味奉献给世人
01-09 358
 kubectl get pod -o wide 找出所有pod kubectl describe pod app-controller-q8xtz  根据podID，查找pod启动失败的原因 Warning  FailedCreatePodSandBox  8h (x26 over 8h)  kubelet, yanfa11   Failed create pod sandbox: rp...
kubernetes集群GPU节点的部署与使用
热门推荐
xingyuzhe的博客
08-21 1万+
目标：将GPU加入k8s集群，并创建使用GPU的容器 环境：kubernetes 1.11 步骤：Device Plugin概述->GPU节点驱动与nvidia-docker安装配置->docker runtime配置->kubernetes组件安装并加入集群->kubelet配置->nvidia-device-plugin部署->运行测试 1.Devic...
GPU概念
及时行乐
07-15 1125
GPU 在正式讲解GPU之前，我们先来讲讲上文中提到的一个概念——并行计算。 并行计算(Parallel Computing)是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。它的基本思想是用多个处理器来共同求解同一问题，即将被求解的问题分解成若干个部分，各部分均由一个独立的处理机来并行计算。 并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。 时间上的并行是指...
GPU编程初探
qq_62704693的博客
08-14 1516
（Graphic Processing Unit），图像处理处理器，俗称显卡，主要处理图像、显示等任务（数据运算逻辑运算（General Purpose computing on Graphic Processing Unit ），通用GPU，主要处理通用计算任务。核心数GPU显存容量GPU计算峰值显存带宽GPU不能单独计算，CPU+GPU组成异构计算架构；CPU起到控制作用，一般称为主机（Host）；GPU可以看作CPU的协处理器，一般称为设备（Device）；
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
12-21
基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
双色球每期的历史数据，截止至2025年11月20日，第25134期
最新发布
12-21
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基于微信小程序平台开发的连锁餐饮品牌点餐系统模拟实现项目_模仿肯德基德克士等知名快餐连锁品牌点餐流程与界面设计的微信小程序演示版_旨在通过构建一个具备完整点餐界面二级菜单联动功能和.zip
12-21
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全球各国塑料污染排放量shp矢量数据，单位kg·cap-1·y-1
12-21
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STM32F407 DSP加速的红外热成像系统实现与温度测量方法
12-21
本设计基于STM32F407ZET6微控制器，通过I²C总线接口连接AMG8833红外热成像传感器模块。系统软件架构采用HAL库进行底层驱动开发，以提升代码在不同硬件平台间的可移植性。考虑到原始热图像数据对存储空间的需求较高，应用程序在运行时动态调用malloc函数，从外部扩展的SRAM区域分配所需内存，从而有效管理数据缓冲区。 在数据处理环节，为优化运算效率，部分核心算法利用了微控制器内置的DSP（数字信号处理器）硬件加速单元，显著提升了图像处理速度。当前实现的软件功能聚焦于基础的热图像采集与重构，能够将传感器获取的原始热辐射信息转换为可视化的灰度或伪彩色图像。 需要说明的是，本版本程序未集成温度校准与环境补偿算法。若需应用于人体体温筛查或其他高精度温度测量场景，用户需在此基础上自行开发相应的温度标定、发射率校正及环境温度补偿模块，以确保最终输出数据的准确性与可靠性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
（69页PPT）美颜印象APP产品营销年度战略规划案.pptx
12-21
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【博士论文复现】【阻抗建模、验证扫频法】光伏并网逆变器扫频与稳定性分析(包含锁相环电流环)（Simulink仿真实现）
12-21
【博士论文复现】【阻抗建模、验证扫频法】光伏并网逆变器扫频与稳定性分析(包含锁相环电流环)（Simulink仿真实现）内容概要：本文档围绕“博士论文复现”主题，重点介绍了光伏并网逆变器的阻抗建模与扫频法稳定性分析，涵盖锁相环和电流环的Simulink仿真实现。文档旨在通过完整的仿真资源和代码帮助科研人员复现相关技术细节，提升对新能源并网系统动态特性和稳定机制的理解。此外，文档还提供了大量其他科研方向的复现资源，包括微电网优化、机器学习、路径规划、信号处理、电力系统分析等，配套MATLAB/Simulink代码与模型，服务于多领域科研需求。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制或新能源背景的研究生、博士生及科研人员，熟悉MATLAB/Simulink环境，有志于复现高水平论文成果并开展创新研究。; 使用场景及目标：①复现光伏并网逆变器的阻抗建模与扫频分析过程，掌握其稳定性判据与仿真方法；②借鉴提供的丰富案例资源，支撑博士论文或期刊论文的仿真实验部分；③结合团队提供的算法与模型，快速搭建实验平台，提升科研效率。; 阅读建议：建议按文档目录顺序浏览，优先下载并运行配套仿真文件，结合理论学习与代码调试加深理解；重点关注锁相环与电流环的建模细节，同时可拓展学习其他复现案例以拓宽研究视野。
【嵌入式系统】基于分层架构的通信协议栈设计：资源受限环境下可靠数据传输工程实践解析
12-21
内容概要：本文系统解析了嵌入式通信协议栈系列项目的实践路径，围绕通信原理与工程实现，阐述在资源受限的嵌入式环境中构建稳定、可扩展通信能力的方法。文章从通信基础模型出发，强调分层设计思想，涵盖物理层到应用层的职责划分，并依次讲解通信驱动、数据收发机制、帧格式解析、状态机控制、错误处理等核心技术环节。项目实践注重底层可靠性建设，如中断响应、缓冲区管理与数据校验，同时关注上层应用对接，确保协议栈支持设备配置、状态上报等实际业务。文中还突出性能优化与资源管理的重要性，指导开发者在内存与处理效率间取得平衡，并通过系统化测试手段（如异常模拟、压力测试）验证协议栈的健壮性。; 适合人群：具备嵌入式系统基础知识，有一定C语言和硬件接口开发经验，从事或希望深入物联网、工业控制等领域1-3年工作经验的工程师。; 使用场景及目标：①掌握嵌入式环境下通信协议栈的分层架构设计与实现方法；②理解状态机、数据封装、异常处理等关键技术在真实项目中的应用；③提升在资源受限条件下优化通信性能与稳定性的工程能力； 阅读建议：建议结合实际嵌入式平台动手实践，边学边调，重点关注各层接口定义与模块解耦设计，配合调试工具深入分析通信流程与异常行为，以全面提升系统级开发素养。
基于微信小程序平台的智能在线点餐与外卖配送系统_微信小程序点餐系统_在线订餐_外卖配送_餐饮管理_用户管理_订单管理_菜品管理_支付集成_后台管理_适用于中小型餐厅_快餐店_咖啡厅.zip
12-21
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yolov11来了
03-31
### YOLOv11 发布时间和特性介绍 #### 发布时间 YOLOv11 的正式发布时间并未在提供的引用中明确提及，但从相关内容推测其应在 **2024年** 或之后不久发布[^2]。 #### 主要特性与改进 以下是基于现有引用总结的 YOLOv11 关键特性和技术进步： 1. **性能提升** - 在图像分割领域，YOLOv11 的 Large (L) 和 Extra Large (X) 模型相较于前代版本（如 YOLOv8 和 YOLOv9）表现出显著优势[^1]。 - 延迟方面，YOLOv11 实现了较大幅度的降低，尤其针对实时应用场景进行了优化。尽管具体数据未完全披露，但可以确认的是，YOLOv11 的延迟表现优于 YOLOv8。 2. **硬件加速支持** - 引入大量 GPU 优化措施，使得 YOLOv11 不仅能在 CPU 上高效运行，在 GPU 环境下的速度也得到了进一步提升。这表明该模型更适合部署到高性能计算平台或云端环境。 3. **姿态估计功能增强** - 提供专门的姿态估计模块设计，虽然细节尚未详尽说明，但这部分可能是新加入的功能之一。 4. **小目标检测能力加强** - 结合 HCANet 中提出的卷积和注意力融合模块 (CAFM)，极大地改善了对于小型物体的目标识别精度。这一改进通过实验验证有效提升了整体检测效果，并成为 YOLOv11 的一大亮点[^3]。 5. **架构灵活性增加** - 截至目前，YOLOv11 已经经历了超过五十次不同的结构调整尝试。开发者可以根据实际需求自由选择并组合多种组件来构建定制化版本。理论上讲，这种高度灵活的设计允许创建数百万甚至更多变体形式。 6. **兼容性挑战** - 随着新增加的各种特性及改动项增多，可能会带来一定的向后兼容性问题需要注意解决。特别是在迁移旧项目或者与其他框架集成时需格外小心处理可能出现冲突的地方。 --- ### 示例代码展示 CAFM 应用片段 下面给出一段简单的 Python 示例代码用于演示如何加载预训练权重文件并将 CAFM 层融入到基础骨干网络当中: ```python import torch.nn as nn class CustomModel(nn.Module): def __init__(self, backbone, caf_module): super().__init__() self.backbone = backbone self.cafm_layer = caf_module def forward(self, x): features = self.backbone(x) enhanced_features = self.cafm_layer(features) return enhanced_features ``` 上述代码定义了一个自定义模型类 `CustomModel` ，其中包含了主干特征提取器 (`backbone`) 和附加的 CAFM 注意力机制层 (`caf_module`) 。这样可以通过调用此类实例完成对输入图片的数据流操作过程。 ---
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