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Kubernetes GPU 调度和 Device Plugin、CDI、NFD、GPU Operator 概述

作者：凌虚发布时间：2024-10-20

随着人工智能（AI）和机器学习（ML）的快速发展，GPU 已成为 Kubernetes 中不可或缺的资源。然而，Kubernetes 最初设计的调度机制主要针对 CPU 和内存等常规资源，未对异构硬件...【查看原文】

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GPU的选型和购买

序 最近在训练AI 模型 和 使用 Stable diffusion 进行AI 绘画 这自然就涉及到 GPU的选择，GPU的选型和购买

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雨夜之寂 2023-06-12

gpu是什么和cpu的区别 模型训练

在机器学习中，GPU 和 CPU 的区别对于大规模的模型训练至关重要。以下是两者在模型训练方面的区别：计算速度：GPU 相比于 CPU 具有更快的计算速度和更高的并行处理能力。这是因为 GPU 拥有大量的核心（通常为数百个或数千个），并且可以同时处理多个数据流。在深度学习中，大量的矩阵运算可以被分解为小的单元并进行并行计算，这使得 GPU 能够极大地提高计算效率。成本：相对于 CPU，GPU 价格较高。然而，由于其高效的并行计算能力，在大规模的机器学习任务中节省的时间可以转化为更快的生产速度，并最终导致更

机器学习深度学习

CiiLIi西里网 2023-06-22

2023最新WSL搭建深度学习平台教程（适用于Docker-gpu、tensorflow-gpu、pytorch-gpu)

导语2023-4-11对于机器学习er配置环境一直是个头疼的事，尤其是在windows系统中。WSL可以实现在windows电脑上运行linux系统。利用wsl 部署深度学习训练环境，无论是从便捷性上还是性能上均有优势。博主浏览目前wsl配置深度学习环境的各种文章，采坑无数，终于完成了最详细的教程。目前现在很多网上的教程都是老版本的，由于现在很多环境和软件的升级，很多不必要的操作就能直接省去！这个教程就一个字：新！相比以往的老教程，无需走很多弯路!下面开始吧！需要在WSL上玩深度学习，需要以下几个条件wi

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成气候 2023-04-11

从 GPU 到 ChatGPT

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xiaohezi 2023-03-12

GPU解决方案:哪些应用会需要嵌入式GPU呢？

要求高分辨率、支持多屏幕、平行计算和支持AI人工智能。例如临床诊断造影设备、坚固耐用的军用 笔记本电脑、航天与国防的成像雷达等应用，凌华科技认为这些应用很大程度都受益于嵌入式图形处理。 受益于嵌入式图形处理产品的应用还包括： 高分辨率、多屏幕的应用：航空管制、电子海图显示及信息系统(ECDIS)、电视墙、数字广 告牌、电玩竞赛、医疗 平行计算：需要高计算性能的应用，包含航天和国防的雷达声纳系统、医疗产业的超音波影 像、电信业的多接入边缘计算(MEC) AI人工智能引擎：导入人工智能模型训练和推论的应用，包

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华颉科技 2023-04-04

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8点1氪｜上海最低工资标准2690元居全国首位；成都官方辟谣网传千万拆迁款；天津取消住房限售

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新能源大模型：2024遍地开花

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