在AMD GPU上部署AI大模型：从ROCm环境搭建到Ollama本地推理实战指南
在人工智能和机器学习领域，NVIDIA 公司凭借其 CUDA 计算生态系统和高性能 GPU 架构，已成为大型语言模型(LLM)训练与推理的主导力量。从基础实验到前沿研究，NVIDIA 的技术方案几乎成为了行业标准。作为其主要竞争对手，AMD（YES！）在 AI 计算领域的发展潜力值得关注。 AMD 在 CPU 和 GPU 市场已深耕多年。在处理器领域，AMD 不仅与英特尔形成有效竞争，近期在数据....
【多GPU炼丹-绝对有用】PyTorch多GPU并行训练：深度解析与实战代码指南
a. 数据拆分，模型不拆分 b. 数据不拆分，模型拆分 c. 数据拆分，模型拆分 在深度学习的炼丹之路上，多GPU的使用如同助燃剂，能够极大地加速模型的训练和测试。根据不同的GPU数量和内存配置，我们可以选择多种策略来充分利用这些资源。今天，我们将围绕“多GPU炼丹”这一主题，深度解析PyTorch多GPU并行训练的技巧，并为大家带来实战代码指南。在这个过程中，我们将不断探讨和展示如何...
【PyTorch&TensorBoard实战】GPU与CPU的计算速度对比（附代码）
0. 前言 按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解，但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误，希望批评指正，共同进步。 本文基于PyTorch通过tensor点积所需要的时间来对比GPU与CPU的计算速度，并介绍tensorboard的使用方法。 我在前面的科普文章——GPU如何成为AI的...
实战 Google Colab，一起用 GPU
今天一起来看看尝试下 Google Colab 工具，一款由 Google 出品，免费面向大众的、可使用 GPU、TPU 来训练模型的给力在线工具！！初识 Google Colab首先，你需要有一个 Google 账号，然后访问下面的网址，登陆谷歌账号即可。https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb（可能某些小伙伴需要梯子，....
美团视觉GPU推理服务部署架构优化实战
博主 libin9iOak带您 Go to New World.✨ 个人主页——libin9iOak的博客 《面试题大全》 文章图文并茂生动形象简单易学！欢迎大家来踩踩~ 《IDEA开发秘籍》学会IDEA常用操作，工作效率翻倍~ 希望本文能够给您带来一定的帮助文章粗浅，敬请批评指正！摘要1.视觉模型服务部署面临的问题与挑战2.GPU服务性能优化实践案例3.通用高效的推理服务部署架构1.视觉模型.....
【Pytorch神经网络实战案例】01 CIFAR-10数据集：Pytorch使用GPU训练CNN模版-方法①
import torch import torchvision from torch import nn from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torch.utils.data import DataLoader # 取消全局证书验证（当项目对安全性问题不太重视时，推荐使用，可以全局取消证书的验证，简易方便） import ....
【Pytorch神经网络实战案例】02 CIFAR-10数据集：Pytorch使用GPU训练CNN模版-方法②
import torch import torchvision from torch import nn from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torch.utils.data import DataLoader # 取消全局证书验证（当项目对安全性问题不太重视时，推荐使用，可以全局取消证书的验证，简易方便） import ....
【Pytorch神经网络实战案例】03 CIFAR-10数据集：Pytorch使用GPU训练CNN模版-测试方法
import torch import torchvision from PIL import Image from torch import nn image_path="./test_img/dog.png" image=Image.open(image_path) print(image) #size=406x479 所以需要转换 # png格式是四个通道，除了RGB三通道外，还有一个透明....
实战 Google Colab，一起用 GPU
初识 Google Colab首先，你需要有一个 Google 账号，然后访问下面的网址，登陆谷歌账号即可。https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb（可能某些小伙伴需要梯子，不过相信这些都难不倒勇于探索的你。）Google Colab 是基于 Jupyter 编辑器的云端运行环境，意味着我们可以共享代码给其他人共同享用。打....
DeepLearning4j 实战：手写体数字识别的 GPU 实现与性能对比
在之前的博客中已经用单机、Spark分布式两种训练的方式对深度神经网络进行训练，但其实DeepLearning4j也是支持多GPU训练的。 这篇文章我就总结下用GPU来对DNN/CNN进行训练和评估过程。并且我会给出CPU、GPU和多卡GPU之前的性能比较图表。不过，由于重点在于说明Mnist数据集在GPU上训练的过程，所以对于一些环境的部署，比如Java环境和CUDA的安装就不再详细说明了。 ....
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