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《CUDA高性能并行计算》----2.2 需要知道的CUDA API和C语言拓展
CUDA并行所需要的基本任务包含以下几点: 使用特定的网格维度加载核函数(线程块和线程的数目)。 明确哪些函数编译后运行在设备(GPU)上、主机(CPU)上,或者两者之上。 访问和运用线程块和线程的计算索引值。 分配内存和传输数据。
本地部署DeepSeek模型
要在本地部署DeepSeek模型,需准备Linux(推荐Ubuntu 20.04+)或兼容的Windows/macOS环境,配备NVIDIA GPU(建议RTX 3060+)。安装Python 3.8+、PyTorch/TensorFlow等依赖,并通过官方渠道下载模型文件。配置模型后,编写推理脚本进行测试,可选使用FastAPI服务化部署或Docker容器化。注意资源监控和许可协议。
全网首发!真·从0到1!万字长文带你入门Qwen2.5-Coder——介绍、体验、本地部署及简单微调
2024年11月12日,阿里云通义大模型团队正式开源通义千问代码模型全系列,包括6款Qwen2.5-Coder模型,每个规模包含Base和Instruct两个版本。其中32B尺寸的旗舰代码模型在多项基准评测中取得开源最佳成绩,成为全球最强开源代码模型,多项关键能力超越GPT-4o。Qwen2.5-Coder具备强大、多样和实用等优点,通过持续训练,结合源代码、文本代码混合数据及合成数据,显著提升了代码生成、推理和修复等核心任务的性能。此外,该模型还支持多种编程语言,并在人类偏好对齐方面表现出色。本文为周周的奇妙编程原创,阿里云社区首发,未经同意不得转载。
NVIDIA Tesla GPU系列P4、T4、P40以及V100参数性能对比
NVIDIA Tesla系列GPU适用于高性能计算(HPC)、深度学习等超大规模数据计算,Tesla系列GPU能够处理解析PB级的数据,速度比使用传统CPU快几个数量级,NVIDIA Tesla GPU系列P4、T4、P40以及V100是Tesla GPU系列的明星产品,云服务器吧分享NVIDIA.
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