Linux系统
1.查看磁盘数量
lsblk:其中sda和sdb代表有两个磁盘大小分别为931.5GB。

2.查看显存
nvidia-smi

3. 查看内存
grep MemTotal /proc/meminfo
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博客介绍了Linux系统下的信息查看方法。使用lsblk可查看磁盘数量,如显示sda和sdb代表有两个931.5GB磁盘;用nvidia - smi查看显存;通过grep MemTotal /proc/meminfo查看内存。
Linux系统
1.查看磁盘数量
lsblk:其中sda和sdb代表有两个磁盘大小分别为931.5GB。

2.查看显存
nvidia-smi

3. 查看内存
grep MemTotal /proc/meminfo
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6G显存跑35B大模型:A3B量化与llama.cpp协同优化实战
大语言模型推理内存占用并非由参数量直接决定,而是取决于KV缓存、激活张量及量化权重解压开销。A3B自适应量化通过分层动态分配2~4比特,在精度与体积间取得平衡;llama.cpp则以GPU offload、mmap内存映射和语法校验等机制,实现显存-内存协同调度。这种软硬协同的技术路径,显著降低对高端GPU的依赖,使6G显存设备具备运行35B级模型的工程可行性。典型应用场景包括本地知识库问答、轻量Agent工作流编排与结构化内容生成,尤其适合边缘办公、私有化部署及教育科研等资源受限环境。
linux查看有几个磁盘
以上方法均可用于在Linux系统中查看磁盘数量。根据具体需求和系统环境,可以选择最适合的方法进行查询。通常,lsblk和fdisk -l命令是最直接且常用的方法。
Kimi K3部署资源拆解:MoE显存估算与GPU选型指南
大模型部署中,显存容量往往比算力更先构成瓶颈。理解MoE(混合专家)架构的稀疏激活特性,是准确估算资源需求的前提。虽然总参数高达2.8T,但推理时仅激活部分专家,这决定了模型存储与计算的分离逻辑。部署实践中,权重精度直接影响显存占用:FP16、FP8、INT4分别对应不同的卡数需求。从通用估算方法出发,结合NVIDIA B200与AMD MI300X的硬件差异,可以厘清“16张卡”与“8张卡”背后的量化精度变量,并将这套方法迁移至DeepSeek、Qwen等模型的部署选型。文中给出显存计算脚本与多卡并行注意
linux系统显卡显存容量,Linux下检查显存大小
Linux下检查显存大小使用 lspci 检查显存大小首先使用 lspci 命令列出所有 PCI 设备:[root@localhost ~]# lspci00:00.0 Host bridge: Intel Corporation 82845G/GL[Brookdale-G]/GE/PE DRAM Controller/Host-Hub Interface (rev 03)00:02.0 VGA ...
系统部署常用操作_查看硬盘大小_查看内存情况_查看某个端口是否被占用_telnet_远程scp复制拉取---Linux运维工作笔记055
4.telnet 192.168.1.110 8080 看是否连接到某个端口。2.free -m 可以看到解释,这里的-m 表是用m为单位显示。3.通过端口查看是否这个端口有占用的程序。1. df -h 可以查看硬盘大小。
Win11 C盘瘦身终极指南:哪些能删/能移/不能碰?附详细目录清单
本文提供了一份详细的Win11 C盘瘦身终极指南,清晰区分了可安全删除、适合迁移以及绝对不能触碰的系统目录。文章不仅列出了具体的文件夹清单与操作建议,还介绍了使用符号链接和Robocopy进行安全迁移的高阶方法,并附带了自动化脚本,帮助用户从根本上解决C盘空间不足的问题,同时确保系统稳定。
查看Linux有几个磁盘,分了几个区
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C# ArcGIS Engine二次开发——实现“加载shp文件”
private void AddShpDataToolStripMenuItem_Click(object sender, EventArgs e) { OpenFileDialog OpFileDialog=new OpenFileDialog();//OpenFileDialog:打开文件对话框 OpFileDialog.Title="添加矢量数据"; OpFileDialog.Filter="(*.shp)|*.shp";//filter:过滤器;"(*.shp)|*.shp"
Linux实用命令
linux命令
编码约定的自由度:重新思考Hamming码在实际工程中的灵活应用
本文探讨Hamming码在实际工程中的灵活应用,突破标准实现的思维定式。通过分析不同编码约定的优缺点和资源受限环境下的设计权衡,展示如何根据嵌入式系统、通信协议等具体需求定制汉明码实现,优化编解码效率并降低硬件开销。
生物量预测:基于Swin-Unet模型的生物量模型预测
本文提出了一种基于Swin-Unet架构的多源遥感地上生物量(AGB)预测方法。该方法整合了光学影像、SAR雷达影像、气候环境参数以及地形数据(坡度和坡向)等多源信息,通过24个输入通道(13+2+7+1+1)构建预测模型。研究采用Min-Max归一化预处理数据,并使用80%训练集、16%验证集和20%测试集的划分策略。模型基于Swin-Unet 2D架构,设置64个初始滤波器、4层深度、4×4堆叠数和2×2补丁大小。该方法通过整合多源遥感数据和先进深度学习架构,为AGB反演提供了新的解决方案。
linux-查看硬盘信息命令
Linux查看硬盘信息的几种命令包括df、du、lsblk、fdisk、smartctl。
JavaScript高级程序设计
作者:禅与计算机程序设计艺术 1.简介 JavaScript(简称JS)是一种直截了当、简单易用的动态脚本语言。它最初由Netscape公司的Brendan Eich(布兰登·艾奇)于1995年创建,但后来逐渐成为事实上的通用编程语言。目前,JS已经成为世界上最流行的客户端脚本语言,广泛用于网页开发、移
Linux查看CPU核数、内存与硬盘容量的完整指南
系统资源查看是Linux运维的基础操作,其中CPU核数、内存容量与磁盘容量的准确理解直接影响性能调优与故障排查。面对lscpu、free、df等命令的输出,许多初学者常混淆物理核与逻辑核、buff/cache与available、文件系统容量与块设备容量的区别。通过深入解析/proc虚拟文件系统与内核数据接口,可以掌握这些指标背后的真实含义,从而在物理机、虚拟机与容器环境中快速定位资源瓶颈。无论是资产盘点、容量规划,还是容器环境下的资源配额判断,正确的查询方法都能避免误判。本文将从命令输出字段入手,系统梳理
EMB电子机械制动执行器五大核心部件选型解析
本文介绍了EMB电子机械制动执行器五大核心部件的选型方案:采用无刷直流电机作为驱动源,兼具高扭矩和快速响应特性;选用滚珠丝杠传动机构,实现高效旋转-直线转换;行星齿轮减速器满足紧凑空间内的增扭需求;QT450-QT550材质的钳体确保刚度要求;应变片式压力传感器实现夹紧力精确测量。各部件选型综合考虑了性能、可靠性和空间限制,为EMB系统设计提供了完整解决方案。
【Altium designer】BOM导出 Bill of Materials 如何自定义格式
【Altium designer】如何自定义BOM导出格式 我们用Excel做一个xx.xlt的2003的模版文件,取文件名为:AltiumDesiger PCB BOM Template.xlt 将AltiumDesiger PCB BOM Template.xlt文件存放在:AltiumDesiger 安装目录的Template文件夹内
linux获取机器配置信息方法
GPU数量:ls /proc/driver/nvidia/gpus/ | wc -l 内存大小: free -g disk space:df -hl --total 显存大小:nvidia-smi -q (只对nvidia显卡有效)
MathType公式使用技巧汇总——Mathtype怎么在word中编辑公式?论文中公式有哪技巧?有哪些注意事项?论文中的公式怎么写?
如果word中到公式编号(2-1)中间的符号如下图........ .......类似与省略号的,这是手动打的空格,公式和编号的位置都是手动敲空格操作的,这种就只是使用MathType写了公式而已,格式上还是很不方便的。**如果要修改公示,直接双击文档中的公式,就会自动弹出MathType公式编辑窗口,进行修改。如果要修改公示,直接双击文档中的公式,就会自动弹出MathType公式编辑窗口,进行修改。而第二种,是公式里面带的括号符号,他是可以随着公式结构自适应变化的。这时需要将公式插入到一行文字的某处,
CentOS 服务器参数查询
1、查看系统版本 cat /etc/redhat-release 2、查看linux内核版本 uname -a cat /etc/redhat-release ************************************************************ 1、查看 CPU 物理个数 grep 'physical id' /proc/c...
win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar
win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。
SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]
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GPU配置查询全攻略:从驱动到显存,手把手教你读懂显卡信息
GPU(图形处理器)是现代计算机进行图形渲染、并行计算和人工智能训练的核心硬件。其性能由核心架构、显存系统、驱动软件栈等多个维度共同决定。理解GPU的工作原理,对于保障软件兼容性、发挥硬件潜力、进行性能调优具有关键的技术价值。无论是游戏玩家追求更高帧率,还是开发者部署深度学习模型,亦或是普通用户进行硬件验机,准确获取并解读GPU的详细信息都是首要步骤。本文以**GPU-Z**和**nvidia-smi**等工具为例,系统性地介绍了从系统基础信息到专业深度监控的多层级查询方法,并深入解读了**CUDA核心**
温度PID控制PLC程序
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AI服务器内存涨价,开发者如何优化内存使用?从HBM到DDR5
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GPU显存要冲上TB?存储启发式内存技术如何改变大模型部署
在AI大模型时代,GPU显存(VRAM)的容量和成本一直是一对核心矛盾。高带宽显存虽快,但容量有限,导致“CUDA out of memory”频繁出现,影响大模型推理、微调和RAG应用。受存储技术启发的内存方案,借鉴存储分层与缓存思路,尝试用新型介质和封装技术打破容量瓶颈,让显存规模有望达到TB级。这一技术可能重构“性能-容量-成本”的平衡,使大模型全精度加载、长上下文部署成为常态。对开发者而言,理解显存估算方法、掌握显存监控工具,并关注CXL与内存池化趋势,是应对未来变化的关键。本文将从显存本质、技术原
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常用linux命令总结【算法工程师】
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KTransformers:用异构计算在低显存设备上运行大模型
在深度学习和大模型部署中,显存限制是本地运行大型语言模型(LLM)的主要瓶颈。传统方法如模型量化、剪枝虽能减少显存占用,但可能牺牲精度或模型能力。异构计算作为一种新兴解决方案,其核心原理是通过智能调度,将计算负载在CPU、GPU和系统内存间动态分配,实现“显存-内存”的虚拟化扩展。这项技术的工程价值在于,它允许开发者在有限的硬件资源(如消费级显卡)上运行远超显存容量的模型,极大地降低了本地实验和原型验证的门槛。其典型应用场景包括个人研究、离线文档分析和模型效果验证等对延迟不敏感的任务。本文聚焦的KTrans
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