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移动端排行榜与增值权益设置 移动端排行榜 设置学员在手机端是否可以看到学分、积分数据 操作路径：运营-业务运营工具-移动端排行榜 图1 入口展示 增值权益设置 查看酷来画账号分配情况 图2 增值权益设置 父主题： 运营
你好，我们在19:57分提交了一个最优版本，但相应的分数没有在20:20的榜单上体现出来
Gauge Byte GPU卡 GPU显存总量 cce_gpu_memory_free Gauge Byte GPU卡 GPU显存空闲量 cce_gpu_bar1_memory_used Gauge Byte GPU卡 GPU bar1 内存使用量 cce_gpu_bar1_memory_total
ore-GPU耀眼夺目。闲话到此，以下干货。一、“金字塔”项目目标：在一台机Win10游戏本上，运行MindSpore-gpu：在Win10系统中开启WSL2，运行虚拟机虚拟机可以使用宿主机GPU资源虚拟机运行Docker运行在Docker中的MindSpore-gpu能够利用主
约车轨迹数据（通常采样间隔不会超过30s、极少缺失且轨迹数量巨大），海运行程时间预测在数据分析和处理方面具有天然的难度。我个人认为不看好深度学习方法对该题主任务的预测表现，但若将神经网络作为预训练模型提取轨迹数据特征的embedding，可能会提升预测精度。我们团队目前的的思路是
imagenet/train --global-batch-size 128 正常训练回显日志： 父主题： Dit模型PyTorch迁移与精度性能调优
本文的思维导图整理了历代CPU和GPU的性能情况和常见后缀的含义，可以帮助读者迅速定位电脑CPU和GPU的等级情况，图片来源于网络 思维导图源文件已经发布在我的资源当中，有需要的可以去 我的主页 了解更多计算机学科的精品思维导图整理
进行训练作业性能调优。xlsx中记录了html中全量数据，如集群计算、通信和下发的耗时，可以基于xlsx对计算耗时、下发耗时和带宽等列进行排序，从而快速过滤出计算慢卡、下发慢卡、带宽最小卡。 html总览 html中包括总体性能分析（overall）、快慢卡算子性能比对（comp
ibdev2netdev：查看网卡对应关系及状态 nvidia-smi topo -m： 查看GPU节点内连接关系 nvidia-smi topo -p2p r: 查看GPU节点间IB通信支持状态
自动驾驶物体检测系列 … @[toc] 1. 概述 在《物体检测快速入门系列(2)-Windows部署GPU深度学习开发环境》一文中已经描述了如何在Windows环境下部署GPU深度学习开发环境，但是要我推荐的话，我还是倾向于docker环境，无需安装cuda、cuDNN，doc
html 安装完成后，使用如下命令验证是否安装成功： pip show torch 如果查看到版本号，则表示安装成功。 至此，在华为云GPU ECS上搭建Pytorch 1.6的深度学习环境已完成。
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Pip 安装 前置环境：MindSpore所需环境（Python、Cuda等） Pip 安装最新版 source activate py39_ms17 pip install mindinsight 源码编译及Docker安装参考：https://www.mindspore
GPU调度概述 工作负载支持使用节点GPU资源，GPU资源使用可以分为如下两种模式： GPU静态分配（共享/独享）：按比例给Pod分配GPU显卡资源，支持独享（分配单张/多张显卡）和共享（部分显卡）方式。 GPU虚拟化：UCS On Premises GPU采用xGPU虚拟化技术
长训Loss比对结果 在单卡环境下，执行一个Epoch训练任务，GPU和NPU训练叠加效果如下： 上图中的红色曲线为GPU Loss折线图，蓝色曲线为NPU训练Loss折线图。在整网训练单个Epoch情况下，Loss总体的绝对偏差大约为0.08181。 父主题： 精度对齐
本节操作介绍GPU云服务器安装Tesla驱动及CUDA工具包的操作步骤。 当前已支持使用自动化脚本安装GPU驱动，建议优先使用自动安装方式，脚本获取以及安装指导请参考（推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Linux）和（推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Windows）。
原文链接 1 直接在终端中设定： CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python main.py 2 python 代码中设定： import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" 学习更多编程知识，请关注我的公众号：
advisor插件的昇腾PyTorch性能调优主要分为以下步骤： 准确采集性能劣化时刻的profiling数据。 存储profiling数据。 创建advisor分析环境。 操作步骤 明确性能问题类型，准确采集性能劣化时刻的profiling数据。 对于固定step出现性能劣化，如固定在16步出现性能劣化，则
GPU加速云服务器（GPU Accelerated Cloud Server, GACS）能够提供优秀的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。P系列适合于深度学习，科学计算，CAE等；G系列适合于3D动画渲染，CAD等
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