今天磐创AI GPU租赁平台上线了！！！为大家解决用GPU难的问题！一块10G显存的GPU，1小时租用费用不到1块钱，机器使用基本和自己的线下服务器体验相当。而且，服务器型号与个数还在不断增加中！！！ 1. GPU平台介绍首先大家访问下方网址（仅支持电脑端访问），就可以看到我们的平台界面，这就是我们的GPU服务平台，由DBC提供技术服务支持。对于新手来说，使用流程是
根据 Gartner 对全球 CIO 的调查结果显示，人工智能将成为 2019 年组织革命的颠覆性力量。对于人工智能来说，算力即正义，成本即能力，利用 Docker 和 Kubernetes 代表云原生技术为 AI 提供了一种新的工作模式，将 GPU 机器放到统一的资源池进行调度和管理，这避免了GPU 资源利用率低下和人工管理的成本。因此，全球主要的容器集群服务厂商 Kubernetes
# 共享GPU内存对深度学习有用吗？
在深度学习的领域，计算资源是实现高效模型训练和推理的关键因素。GPU（图形处理单元）因其并行处理能力而成为深度学习计算的首选。最近，关于共享GPU内存（Shared GPU Memory）对深度学习的影响引起了广泛关注。本文将探讨共享GPU内存的使用场景、优势以及如何通过示例代码进行应用。
## 什么是共享GPU内存？
共享GPU内存是指多个应用程序或进
利用GPU内存的预获取功能加速应用NVIDIA GPU 具有巨大的计算能力，通常必须高速输入数据才能部署这种能力。 原则上这是可能的，因为 GPU 也具有高内存带宽，但有时它们需要您的帮助才能使带宽饱和。在这篇文章中，我们研究了一种特定的方法来实现这一点：预取。 我们解释了预取在哪些情况下可以正常工作，以及如何确定这些情况是否适用于您的工作负载。ContextNVIDIA GPU 的强大功能来自大
# 如何在Java中利用多核CPU提升性能
在当今的信息技术领域，多核CPU已成为主流。在Java应用开发中，充分利用多核CPU能显著提升程序的执行效率。本文将指导刚入门的小白如何在Java中实现多线程编程，借此利用多核CPU的计算能力。
## 流程概述
实现Java多线程以利用多核CPU的流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|
将作为一名程序员，进一步确定的目标是成为一个架构师，那么能耗必须考虑。 写代码与能耗的关系不言自明，现在假设将网络视频监控的监控识别算法放在客户端，既不利于算法的保护，也不利于算法的优化，更不利于降低能耗。 谈到能耗，每一台服务器都是吃电器，如果我不是老板，就不考虑耗电的情况，但是如果作为这个公司的一员，也
共享内存是片上内存（on-chip），所以速度比一般的显存快很多，如（全局内存、常亮内存、纹理内存）。共享内存是gpu中，带宽仅次于寄存器的存储器。共享内存是有限的，与L1 Cache公用一块on-chip内存，用户可以调整L1 cache与共享内存的大小组合。在on-chip内存的基础上，共享内存还实现了“并行访存”：共享内存被划分为大小相等的n个部分（每个部分称为一个bank），同一时刻的n个
转载
2023-10-14 15:56:51
377阅读
最近一直有朋友问我，自己设备配置不行怎么使用 Stable-Diffusion，问我有没有共享的 Stable-Diffusion AI 绘画服务能体验一下，也行。说实话听到我确实心动了，但我的机器作一次图 30s 起步，而的云服务器动辄一个月 4k+，只好抑制住这份心动。但是总有办法的。Google colab 就是答案。 Google colab 地址：://colab.
转载
2024-03-15 15:53:18
88阅读
Fermi中的共享存储器
64KB可配置共享存储器在第一代CUDA架构当中，为了提升应用程序的执行效率，NVIDIA首次加入了共享存储器这一概念，并且也确实取得了不错的效果。共享存储器设计在每个SM阵列当中，与各个流处理器直接相连，大大的提升了数据的摄取准确度。NVIDIA在发现到共享存储器的重要性后，在此次的GF100产品当中，为每组SM专
代码质量的评价有很强的主观性。从哪些维度评判代码质量的好坏代码质量的评价有很强的主观性，描述代码质量的词汇也有很多，比如可读性、可维护性、灵活、优雅、简洁等，这些词汇是从不同的维度去评价代码质量的。它们之间有互相作用，并不是独立的，比如，代码的可读性好、可扩展性好就意味着代码的可维护性好。代码质量高低是一个综合各种因素得到的结论。我们并不能通过单一的维度去评价一段代码的好坏以下几乎涵盖我们所能听到
不知道最近是不是到了换笔记本的季节了，好多人问我怎么买电脑，买啥配置卡不卡，所以我觉得还是整理一下答案供大家参考。首先请看这10副聊天记录截图，再看下面的一个性能小对比。不想看可以直接跳到最后结论部分。我把结论直接拿到前头了，大家可以先看结论。结论：1. 【能运行】基础办公，office三件套，看腾讯视频，这些能覆盖90%的人的90%需求的事情，其性能需求低到可以忽略不计。但这里说的仅是“能运行”
转载
2024-03-22 07:38:04
264阅读
深度学习怎么跑代码？从事深度学习的研究者都知道，深度学习代码需要设计海量的数据，需要很大很大很大的计算量，以至于CPU算不过来，需要通过GPU帮忙，今天怎么教大家免费使用GPU跑深度学习代码。深度学习怎么跑代码？Colabortory是一个jupyter notebook环境，它支持python2和python3，还包括TPU和GPU加速，该软件与Google云盘硬盘集成，用户可以轻松共享项目或将
异构计算（Heterogeneous computing）异构计算（Heterogeneous computing）技术从80年代中期产生，由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大，目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。本文主要介绍了CPU+GPU基础知识及其异构系统体系结构（CUDA）和基于OpenCL的异构系统，并且总结了两种结构的特点，从而对异
回答1作者：张心欣事实上不仅仅是cuda英伟达从cuda里学到的最重要的一课，就是软硬件捆绑。计算界cuda之所以厉害，不仅仅是因为它可以调用GPU计算，而是它可以调用GPU硬件加速。GPU计算 ≠ GPU硬件加速。这个道理或许很多人不知道。比如同样一个三线性插值，你在一个gpu数组上手写实现的版本，和当你把它转换为一种纹理内存textureObject后用cuda内置的textureSample
在Windows 10 Version 2004中，开发团队给系统新增了一个名为“硬件加速GPU计划”的选项，它隐藏在“显示设置-图形设置”中，作为一个实验性的选项提供。对于这个选项，微软官方在之前并没有做太多的解释，我们也就是道听途说认为它可以减低显示延迟什么什么的。在上个月末，终于有官方人员对这个选项进行了完整的解释，本文就根据官方的这篇博文，讲讲这个全新的硬件加速GPU计划选项的具体工作原理
转载
2023-08-17 20:01:00
213阅读
Java 在 2021 年仍然重要吗？Java 以不同的方式被广泛使用，尤其是在您可能经常使用的流行平台上，例如 Twitter、Google、Amazon、Spotify 和 YouTube。 当技术存在多年后，它可能会显得无关紧要、缺乏竞争力，甚至对某些人来说已经过时。Java 的情况并非如此，它今年已经 26 岁了。Java 不再是过去式——它仍然非常流行，这让那些继续坚持 Java 是老式
转载
2023-08-14 20:33:45
117阅读
官方提供的例程中有GPU和CPU两部分程序，这两部分程序完成相同的工作，其中，GPU部分是用共享内存完成，且提供了三种不同的方法，CPU部分同样提供了三种不同的计算方法，完成与GPU程序相同的运算，用于做对比。overload指的是一个块内sharememory超出了max shared memory per block的size。但是在cuda7.0，gtx980显卡下max shared me
转载
2024-03-11 07:58:49
189阅读
Google Colab简介Google Colaboratory是谷歌开放的一款研究工具，主要用于机器学习的开发和研究。这款工具现在可以免费使用，但是不是永久免费暂时还不确定。Google Colab最大的好处是给广大的AI开发者提供了免费的GPU使用！GPU型号是Tesla K80！你可以在上面轻松地跑例如：Keras、Tensorflow、Pytorch等框架。官方教程新手指引：https:
**写代码的软考有用吗**
在信息技术迅速发展的今天，软件行业日益繁荣，对于从事这一领域工作的人来说，不断提升自己的专业技能和知识水平显得尤为重要。在这样的背景下，软考（计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试）作为我国计算机领域的一项权威认证，越来越受到广大IT从业者的关注。那么，对于写代码的人来说，参加软考是否真的有用呢？
首先，软考为写代码的人提供了一个标准化的技能评估体系。在软件开发领
原创
2024-03-05 16:17:09
39阅读
随着深度学习对人工智能的巨大推动，深度学习所构建的多层神经网络模型的参数空间已从百万级上升到百亿级，这对计算能力提出了新的挑战。相比CPU，GPU更适合深度学习的神经网络模型，可进行高度统一、相互无依赖的大规模并行计算。阿里云发布的最新一代异构计算通用GPU实例GN5规格族就是一款用于搭建深度学习加速平台的云端利器。“品学兼优”的GN5采用了NVIDIA Pascal架构旗舰级P100 GPU，可
