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RSS订阅原创 手把手安装Nsight system
在网上看了各种各样的安装教程之后，作为一个新手，打算自己写一个安装Nsight system教程，简单记录一下，过程十分简易其实。对照各位自己的实际情况，我是红框的这种。本地为windows，远程为linux。后面还有System Requirements，确保自己的条件符合。之后使用和其他具体分析步骤详见。先别着急打开下载，先看一下下边的支持矩阵。确定了自己要下载哪一版之后，回到最上面。，点击Get Started。进来之后可以看到一系列的选项。
2025-02-14 09:43:25
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原创 CUDA学习（2）在CUDA核函数中使用线程索引
内核中的每个线程都有唯一的标识或索引。因为我们在执行配置>中使用了两个数字（grid size和block size），所以内核中的每个线程也应该由两个数字标识。在内核中，grid size和block size存储在内置变量gridDim.x和blockDim.x中。例如一个核函数调用的执行配置为，我们就知道grid size的gridDim.x为10000，block size的blockDim.x等于256。
2024-12-16 23:05:02
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原创 CUDA学习（1）CUDA编程的基本知识
出于个人兴趣和需要，最近接触了GPU编程。于是想写篇文章（或者是一系列的），来总结一下学习所得，防止自己以后忘了，健忘是这样的。前置知识：在GPU中：kernel代表一个计算任务，一个计算任务可以被分成多个block (block是软件层面上的概念)，一个block中包含多个thread。
2024-12-16 22:42:22
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原创 【论文阅读】Model-Switching: Dealing with Fluctuating Workloads in Machine-Learning-asa Service Systems
基于机器学习（ML）的预测模型，尤其是深度神经网络（DNN），越来越多地在云中提供，以提供快速准确的推理。然而，现有的服务ML服务系统在处理波动的工作负载方面存在问题，要么放弃请求，要么在响应负载峰值时显著扩展硬件资源。在本文中，我们介绍了模型切换，这是一种处理DNN模型波动工作负载的新方法。由于观察到ML的最终用户主要关心在截止日期内返回的响应的准确性(我们称之为有效精度)，我们建议在负载峰值存在的情况下，从复杂和高度精确的DNN模型切换到更简单但不太准确的模型。Clipper。
2024-07-16 10:45:56
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原创 Dockerfile 在Ubuntu20.04构建镜像，ERROR: failed to solve: process “...“ did not complete successfully..
2. 运行docker build即可（博主自己构建了一个循环build的脚本文件，其实大差不差）重复build了好几次，都是报这个错误，考虑镜像源问题，估计是apt-get这个命令的问题。最后结果如下：镜像构建成功！
2024-07-08 15:40:10
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空空如也
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