目录在 MMDeploy 添加 TensorRT 插件创建 ONNX 节点C++ 实现测试总结在前面的模型入门系列文章中，我们介绍了部署一个 PyTorch 模型到推理后端，如 ONNXRuntime，这其中可能遇到很多工程性的问题。有些可以通过创建 ONNX 节点来解决，该节点仍然使用后端原生的实现进行推理。而有些无法导出到后端的算法，可以通过重写代码改变算法的实现过程，同样可以导出到 ONNX
# PyTorch 算力入门指南
在机器学习和深度学习的世界中，PyTorch 是一个非常流行且强大的框架，它允许我们使用多种硬件资源来提升模型的计算能力。特别是在处理大型模型和数据时，使用 GPU（图形处理单元）可以显著提高计算速度。本篇文章将为刚入行的小白介绍如何实现“PyTorch 算力”。
## 流程概述
在我们开始之前，让我们先了解实现 PyTorch 算力的一般步骤。下表总结了整
目录参考链接0 查询NVIDIA GPU算力（可跳过）1 创建虚拟环境2 在线安装GPU版本 参考链接强力推荐?Pytorch1.10安装记录（CUDA11.3）
RTX3050ti、3060等系列显卡正确安装cuda、cudnn,配置Pytorch深度学习环境（避免由于版本不适应导致重装）0 查询NVIDIA GPU算力（可跳过）通过如下链接可以查询到NVIDIA显卡对应的算力，如果你的GPU
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2023-12-08 09:42:16
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# PyTorch版本算力的探讨与实践
在深度学习的领域里，PyTorch 已经成为了最流行的深度学习框架之一。许多研究者和工程师使用它来构建和训练复杂的模型。随着技术的不断发展，PyTorch 的版本更新也在不断引入新的功能和性能优化。本文章将探讨 PyTorch 版本对于算力的影响，并通过一段简单的代码示例来展示如何使用 PyTorch 进行算力测试。
## PyTorch 版本的演变
低CUDA算力显卡用上高版本pytorch（ubuntu18.04源码编译特定版本pytorch（v1.10.0））一 电脑配置二 正常情况下源码编译步骤三 我的编译过程及出现的问题首先 安装前置然后 获取源码最后 配置编译四 总结类比 本文是本人jyzzzzzzz原创，记录了我源码编译特定版本pytorch的大致过程与出现的问题，大量内容为个人情况，不一定适用与其他人。下文中，本人实际作的正确
文章目录token和byte有换算关系吗？大模型开源链接和大模型套件大模型对推理算力需求4-bit Model Requirements for LLaMA昇思和业界开源大模型关于算力、训练时长不同参数量下算力需求典型大模型下算力需求常见小模型参数量推理训练算力需求分析训练推理参考 token和byte有换算关系吗？盘古一个token=0.75个单词，1token相当于1.5个汉字； 以中文为例
安装pytorch及报错记录安装pytorch1.4-cuda10.1安装命令import torch报错1import torch报错2报错3：undefined symbol: _ZN2at19UndefinedTensorImpl10_singletonE报错4：RuntimeError: set_sizes_contiguous is not allowed on a Tensor cr
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2024-01-12 02:20:09
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文章目录1. libtoch 的简介与安装1.1 libtorch官方下载1.2 libtorch CMakeLists配置2. libtorch中常用函数写法2.1 libtorch与 std::vector/数据指针等数据量的转换2.2 python与C++对照写法3. 实际用例3.1 写测试用例测试libtorch函数3.2 用libtorch实现tensorRT的plugin3.2.1
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2023-12-10 18:09:50
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国内免费GPU算力1. 百度：飞桨PaddlePaddlehttps://ai.baidu.com/support/new
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2023-07-30 17:42:13
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推荐算法之隐语义模型(LFM)矩阵分解梯度下降算法实现基于协同过滤的推荐一般分为基于近邻的推荐和基于模型的推荐，其中，基于近邻是指预测时直接使用用户已有的偏好数据，通过近邻数据来预测新物品的偏好。而基于模型的方法，是使用已知偏好数据来训练模型，找到内在规律，再用模型来做预测，类似于回归。基于模型的方法，在训练时，可以基于标签内容来提取物品特征，可以让模型去发掘物品的潜在特征，这样的模型被称为隐语义
Pytorch刚更新到1.10，今天就简单尝个鲜，之前在使用1.9中有很多的UserWarning，在新版本中都已经修复了（强迫者的福音），推荐使用。关PyTorch官网：https://pytorch.org/ 文章目录0 查询NVIDIA GPU算力（可跳过）1 创建虚拟环境2 在线安装（CPU/GPU）2.1 安装CPU版本2.2 安装GPU版本2.2.1 检查GPU驱动版本2.2.2 更新
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2023-11-16 09:58:19
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1.TOPS（Tera Operations Per Second）每秒万亿次操作 处理器运算能力单位TOPS是Tera Operations Per Second的缩写，1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次（10^12）操作。没有指定数据类型，具体评价算力需要结合数据精度。例如某块芯片算力在INT8的数据格式下1TOPS算力，另外芯片在实际跑模型时也无法达到百分之百 ，百分之五十左
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2023-10-03 16:40:00
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文章目录计算机配置1 安装Anaconda2 CUDA和Cudnn的下载和安装3 pytorch库的安装4 其它库的安装5 配置完成一些小Tips更新：关于Pytorch 2.0安装 我的RTX3060显卡部署Pytorch深度学习环境步骤与心得，深度学习框架使用的是Pytorch，操作系统Windows 10。 大家知道深度学习环境的配置并不是一件简单的事，因为需要使用显卡的GPU进行运算。而
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2023-10-24 14:11:15
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1. 仅基于算力或者算子算法的公司成功率比较低，只有少数头部企业赢者通吃：反例寒武纪被华为抛弃，正例如英伟达也要持续观察，即便是正例，也要看到TESLA抛弃它做FSD，蔚来小鹏蠢蠢欲动想做自己的芯片。 2. 基于场景看比较容易成功，软硬结合护城河比较深：比如监控识别的海康大华，自动驾驶的Mobile
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2021-06-01 06:30:00
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近日，华为和比特大陆纷纷发布了针对边缘计算的新芯片产品。华为的Ascend系列采用达芬奇架构，其中Ascend 310功耗8W算力8TOPS正是针对边缘计算市场。而之后比特大陆发布的BM1682和BM1880也是针对边缘计算市场，其中BM1682功耗30W算力3TFlops针对边缘服务器市场，而BM1880功耗3W整数算力2TOPS则是针对边缘终端市场。人工智能结合边缘计算已经成为最热门的市场之一
文-William Koehrsen
译- Allen
近年来，数据科学呈现出了两个明显的趋势: 1.越来越多的数据分析和模型训练通过云计算完成 2.机器学习工作流水线（英文名称为pipeline）自身正在通过算法进行优化 使用Google Colab进行云计算 如今，几乎每个人都拥有自己的计算机。但笔记本电脑和台式电脑一般只适用于
算力概念TOPS操作亿次每秒Tera Operation per s=10^12TOPS=10^12 Tera GOPS=10^9 Giga MOPS=10^6 millionTFLOPS=float OPS 浮点操作算力 PFLOPS=10^15 千亿 1 alexnet：1.4GOPS 也是0.0014TOPS 2 Resnet152：22.6GOPS 也是0.0226TOPS自动驾驶L3，4
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2024-03-01 13:49:42
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算力的衡量算力既然是一个“能力”，当然就会有对它进行强弱衡量的指标和基准单位。大家比较熟悉的单位，应该是FLOPS、TFLOPS等。其实，衡量算力大小的指标还有很多，例如MIPS、DMIPS、OPS等。 MFLOPS、GFLOPS、TFLOPS、PFLOPS等，都是FLOPS的不同量级。具体关系如下： 浮点数有FP16、FP32、FP64不同的规格；不同的算力载体之间，算力差异是非常巨
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2024-01-04 14:57:46
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作为「史上最强 GAN 图像生成器」，BigGAN 自去年 9 月推出以来就成为了 AI 领域最热词。其生成图像的目标和背景都高度逼真、边界自然，简直可以说是在「创造新物种」。然而 BigGAN 训练时需要的超高算力（128-512 个谷歌 TPU v3 核心）却让很多想要参与制图狂欢的开发者望而却步。
今日，BigGAN 论文的第一作者、来自英国 Heriot-Wat
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2023-12-17 16:40:48
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10月12日，阿里巴巴集团副总裁周靖人在云栖大会上发布了阿里云在大数据计算能力上的新突破：将BigBench数据规模扩展到100T；流计算2.0每秒峰值达千万QPS，整体链路延时亚秒级；E-MapReduce对比同类产品平均性能提升3倍。阿里巴巴集团副总裁周靖人与英特尔公司数据中心事业部副总裁Rob Hays周靖人说，数据是机器智能创新的基础，拥有充沛的计算能力才能全面释放数据的价值。我们希望通过
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2024-02-09 09:55:14
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