burn专题

Windows 欺骗主机 Burn-In 的自动化工具

Sinon 是一款开源的模块化工具,用于自动测试基于 Windows 的欺骗主机。 它旨在降低大规模编排欺骗主机的难度,同时通过生成功能实现多样性和随机性。 Sinon 旨在通过执行模拟实际用户活动的各种操作来自动设置欺骗主机。 目标是创建一个可以欺骗潜在入侵者的逼真环境。 Sinon 的模块化和可配置特性允许轻松调整和随机化,使每次部署都独一无二。 Sinon 是一款模块化

gpu压力测试工具----gpu_burn的使用

背景:         我们平时想做gpu的压力测试,需要一个简单的可以一键执行的工具来测试,主要要来打满gpu的使用率和显存,这里以8卡4090机器为测试机,驱动版本550.54.14,cuda版本12.3。 开源方案: gpu-burn一个开源的cuda测试工具,一个专门用来给 NVIDIA GPU 施加压力的工具。 测试方法: (1)物理服务器或者容器里执行GPU压力测试 # 克隆仓库

GPU Burn测试指导

工具下载链接: https://codeload.github.com/wilicc/gpu-burn/zip/master 测试方法: 上传工具到操作系统下,解压缩工具,使用make命令完成编译(确保cuda环境变量已经配置成功、 nvcc -v能显示结果)。 如果安装异常,请根据提示检查是否缺少依赖包,根据缺少的包安装依赖包比如gcc、g++等。 指定CPU卡进行测试: # expo

DI-engine强化学习入门(十又二分之一)如何使用RNN——数据处理、隐藏状态、Burn-in

一、数据处理 用于训练 RNN 的 mini-batch 数据不同于通常的数据。 这些数据通常应按时间序列排列。 对于 DI-engine, 这个处理是在 collector 阶段完成的。 用户需要在配置文件中指定 learn_unroll_len 以确保序列数据的长度与算法匹配。 对于大多数情况, learn_unroll_len 应该等于 RNN 的历史长度(a.k.a 时间序列长度),但在某

Rust 深度学习库 Burn

一、概述 Burn 它是一个新的综合动态深度学习框架,使用 Rust 构建的,以极高的灵活性、计算效率和可移植性作为其主要目标。 Rust Burn 是一个以灵活性、高性能和易用性为核心设计原则工具,主打就是灵活性 、高性能 及易用性。 二、Rust Burn 拥有独特的特点 动态计算图: 它提供了灵活且可动态调整的计算图,这意味着开发者可以根据需要轻松地修改和优化数据流。 线程安全:

Rust 从 PyTorch 到 Burn

一、性能轮盘赌 机器码相同,但放置在不同的地址上,性能可能截然不同。 作为软件开发人员,我们经常假设特定代码的性能仅由代码本身和运行它的硬件决定。这种假设让我们在优化代码以获得更好性能时感到有控制力。虽然在大多数情况下这种假设是正确的,但本文旨在探讨挑战这种控制观念的现象。此外,作者使用 Rust 编程语言提供一个沙盒来演示这种现象。 Performance Roulette: The Lu

Burn the Linked Camp zoj 2770(差分约束)

题目链接: ZOJ - 2770 题意:1-n排列的军营, 每个军营的容量为ci, m个猜测(i, j, k)i-j军营一共k人;问最少有多少人; x[i]-x[i-1]>=num;-->x[i-1]-x[i]>=-num, x[i]-x[i-1]>=0;x[0]-x[i]>=0; 得图:i-1-->i=-num, i-->i-1=0, 0-->i=0; (i, j, k)-->x[j]