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Angry Panda
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2024年2月2日
美女素颜照很给力:卜冠今回应古装造型争议:自己大脑门子让头套“背锅”
摘要:
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posted @ 2024-02-02 16:35 Angry_Panda
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深度学习框架:为啥不同的框架,不同的运行设备(GPU/CPU/NPU),运算出的结果性能会有一定百分数的差别呢
摘要: 经常会遇到有人在网上说,TensorFlow的计算结果比pytorch的高上几个百分点,也有人说RTX3090的计算结果没有A100的好,还有人说NPU的计算结果比GPU的高,而且这种说法在业内也是极为常见的,甚至在读书时的实验室里和人交流也会有这种反馈,这里对其说说自己的理解。 算法本质导致的随机
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posted @ 2024-02-02 12:06 Angry_Panda
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pytorch的模型推理:TensorRT的使用
摘要: 相关教程视频: TRTorch真香,一键启用TensorRT 注意,这里只做入门视频的学习Demo,并没有实际应用的用处。 图片来源:https://www.bilibili.com/video/BV1TY411h7xC/ 图片来源:https://www.bilibili.com/video/BV
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posted @ 2024-02-02 08:56 Angry_Panda
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显卡分类(显卡按用处分类):科学计算卡(训练卡、推理卡)、游戏卡、图形渲染卡
摘要: 10多年前上大学的时候就有在学CUDA,那时候cuda进入中国也不久,那个时候有个可以cuda计算的显卡就和现在搞个小汽车一样奢侈,那时候在学超算、异构计算的时候正好同宿舍的洪同学的媳妇在一个大专学习游戏设计,其主要工作就是拿NVIDIA的Quadro系统显卡做图形渲染,那时候就对NVIDIA公司推
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posted @ 2024-02-02 08:47 Angry_Panda
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AI围棋项目:KataGo
摘要: 网站地址: https://katagotraining.org/ 项目地址: https://github.com/lightvector/KataGo
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posted @ 2024-02-02 00:21 Angry_Panda
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2024年2月1日
深度学习的高速推理方案:如何实现工业级的神经网络推理加速
摘要: 首先,要知道这个问题是需要把推理和训练要分开,训练使用深度学习框架即可,也就是说性能最高的训练方法就是使用pytorch、TensorFlow、jax等等,这些框架来进行训练;可以说,训练的加速只能是使用多卡、多机、分布式的方法,但是推理则不同,推理的工业级加速则有特定的解决方法。 神经网络的推理,
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posted @ 2024-02-01 23:09 Angry_Panda
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中国特供阉割版4090D建议安装最新驱动,据说不然的话会报error:4090和4090D对比
摘要: 资料来源: https://www.bilibili.com/video/BV1oa4y127fG/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=f1d0f27367a99104c397918f0cf362b7 据说,中国特供阉割版4090D需要安装最新驱动,否则会报错,因此
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posted @ 2024-02-01 21:54 Angry_Panda
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华为显卡已经支持pytorch计算框架
摘要: 相关链接: https://support.huawei.com/enterprise/zh/doc/EDOC1100079287/a21c08de https://www.zhihu.com/question/624955377/answer/3240350483 https://www.hias
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posted @ 2024-02-01 21:33 Angry_Panda
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nvtop —— GPU使用情况的可视化工具
摘要: 安装: sudo apt install nvtop
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posted @ 2024-02-01 21:13 Angry_Panda
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很好用的python游戏环境(续2):强化学习算法走迷宫游戏环境(导航问题 navigation):分享一个python语言的迷宫游戏环境
摘要: 相关前文: 很好用的python游戏环境(续):强化学习算法走迷宫游戏环境(导航问题 navigation):分享一个python语言的迷宫游戏环境 项目的GitHub地址: https://github.com/Wonz5130/Maze_AI PS. 这个游戏有个非常严重且致命的error,那就
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posted @ 2024-02-01 20:29 Angry_Panda
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