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爆显存最新娱乐体验_建议大家不要禁用虚拟内存(2024年12月深度解析)

内容来源:友软网络所属栏目:话题更新日期:2024-12-01

爆显存

双L已经推进到含元殿了~不过现在有个大问题~就是容易爆显存~

那个,我的5700xt玩儿2K25会卡啊,会爆显存,这是正常现象吗,这代优化不行?又该换显卡了吗[允悲] 「cba30年有你有我」

2022年最值得入手的游戏本推荐 最近找我要游戏本推荐的朋友又多了起来,估计是暑假到了,大家宅在家里打游戏的心情又开始蠢蠢欲动了。今天我就来给大家推荐4款值得入手的游戏本,看看哪款最适合你吧! 选择游戏本时要注意什么?𐟒𛊃PU:Intel和AMD都能满足日常需求,高端游戏本通常搭载标压i7或R9。 显卡:入门级大多搭载RTX3050系列,中高端则搭载3060以上。 独显直连:关闭核显,让独显单独工作,直接输出给屏幕,游戏体验更好。 屏幕素质:高刷新率带来更流畅的体验,色域越高,看到的色彩越丰富。 华硕天选3:轻薄与性能兼备 华硕天选3这次采用了魔幻青配色,真的无敌戳我!机身相比上代更加轻薄,外出携带时更像是一台Creator PC。它搭载了R7-6800H处理器和RTX3060显卡,140W满血释放,应对3A大作毫无压力。新升级的显卡三模切换功能,可以在纯核显输出、混合输出和纯独显输出中切换,适合不同使用场景。虽然不支持PD快充,但90Wh大电池能缓解续航焦虑,拓展性和屏幕素质也不错。 联想拯救者Y7000P:性价比之选 联想拯救者Y7000P是联想拯救者的主打款,满血95W+独显直连的3050系显卡表现出色,屏幕直接上2.5k分辨率100%高色域屏。如果你平时不玩大型游戏,特别适合入手;但要打3A游戏更多,稍显不足,因为3050是4G显存,开光追容易爆显存。 惠普暗夜精灵8:颜值与性能兼备 惠普暗夜精灵8搭载i7-12700H处理器和RTX3060显卡,应对主流的大型软件和游戏毫无压力。16.1英寸大屏带来出色的游戏体验。虽然性能释放偏保守,但这款机子的颜值很高,A面是纯商务风设计,logo设计感十足。 游匣G15:重磅游戏体验 游匣G15作为外星人的孪生小弟弟,键盘灯光设计给游戏体验加分不少。满血的RTX3060显卡功耗释放最高可达130W。不过体积较重,不适合频繁外出携带,加上单M.2硬盘插槽的设计,对重度游戏爱好者稍显不足。 总结𐟑‡ 轻度游戏玩家:联想拯救者Y7000P 酷炫光效设计:游匣G15 兼顾商务风格:惠普暗夜精灵8 轻薄外观/应用场景丰富:华硕天选3 选择哪款就看你的取舍啦!希望这篇推荐能帮到你,祝大家暑假愉快,游戏开心!𐟎

𐟏𘯸先打球,再享受计算乐趣! 早上起来,先提交了十几个计算任务,然后才去羽毛球场打球。回来后直接收数据,真是惬意! 想到自己在玩的时候,服务器还在默默运行,心情特别好。 另外,推荐一下这款服务器,四卡GPU,近300个原子的大体系结构优化几个小时就搞定了。据说600个原子的大体系计算也不会爆显存,计算速度超级快,每个电子步只需要几秒钟。 服务器收费不是按核时,而是按月或周租。国庆期间租了一周四卡GPU,把手头的计算全跑完了,结果和实验匹配,非常理想!𐟎‰

《「怪物猎人荒野」》测试第一天,玩家们遇到的离谱BUG合集~[二哈]

垃圾佬的AI装机实战:显卡选择与性能测试 最近,我作为一个“垃圾佬”,决定用一些旧显卡来试试跑AI。经过一番折腾,终于有了一些心得,今天就来和大家分享一下。 显卡选择与性能测试 𐟎首先,我试了P104、P106和1660 Ti这三款显卡,结果发现它们都能简单地跑起来AI,不过速度确实有点慢。如果你只是想简单试试,这些显卡还是可以的。但如果你想炼丹,那就得另当别论了。 炼丹体验 𐟔劊炼丹方面,我只能用P104和P106来简单炼SD1.5的模型,XL级别的模型直接就爆显存了!8G显存的显卡在这个领域只能算是入门级别,后续还是得考虑升级显卡。 实战案例分享 𐟓‹ 在实际操作中,我发现P104和P106在运行一些AI模型时,显存占用非常高。比如在一个训练过程中,显存占用达到了80%左右,这时候系统就开始卡顿了。而1660 Ti虽然在速度上稍慢一些,但在显存占用上要好一些。 总结 𐟓 总的来说,如果你是一个预算有限的“垃圾佬”,想要尝试AI,这些显卡还是可以用的。不过,如果你想要更专业的体验,还是建议升级到更高配置的显卡。毕竟,AI的世界里,显卡的性能可是直接影响到你的工作效率和体验的。 希望这些经验能帮到你们,祝大家在AI的道路上越走越远!𐟚€

历时三天半,终于找到了问题所在 𐟔 原来问题并不出在GPU上,而是数据加载的问题。虽然每个epoch中,DataLoader重新创建一次,导致第一个batch的数据加载非常耗时,但还有其他未解的问题: DataLoader是否每个epoch都会重新创建? 为什么设置num_workers较大时,会爆显存?理论上,num_workers设置大,应该影响的是CPU和内存的使用,而不是GPU。但实际上,GPU显存不足,即使设置了回收碎片也无济于事。每次只加载一个batch到GPU里,难道是因为pin_memory=True?但pin_memory只是将数据固定在CPU上,方便GPU取用,不应该因此导致显存不足。 此外,还有以下疑问: 为什么同样的测试脚本在不同的环境下运行速度差异如此大?我使用的是Intel(R) Core(TM) i7-14700KF 3.40 GHz和GeForce RTX 4070 Ti Super,而文档中提到的是Intel(R) Xeon(R) Gold 6148 CPU @ 2.40GHz和GeForce RTX 2080Ti。按理说,我的GPU性能更好,但实际测试中却比文档中的慢大约2/5。 经过一番努力,终于找到了问题的根源。在每个epoch中,DataLoader会重新创建一次,导致第一个batch的数据加载非常耗时。而GPU处理一个batch只需要零点零几秒,但加载第一个Batch却需要几秒。这样的问题并非普遍存在,而是针对特定数据集的加载速度较慢。 解决方法如下: 在DataLoader中设置pin_memory=True,这样可以避免每次重新创建数据集,从而提高加载速度。 调整num_workers的值,找到一个既能充分利用CPU和内存,又不会导致显存不足的最佳设置。 通过这些方法,可以解决DataLoader重新创建导致的数据加载问题,从而提高训练和测试的速度。

Mac mini最高64G内存,不给128G是防止你本地跑900亿参数大模型,96G显存的英伟达显卡最便宜要30万元贵的要70多万一片。虽然M4Pro跑AI推理只有RTX4090三分之一速度,但4090只有24G显存,450亿参数就要爆显存了。

RX7900XT 𐟎œ‹友们,今天给大家介绍一款性能强劲、性价比超高的显卡——蓝宝石 RX7900XT 极地版!纯白颜值,旗舰性能,绝对是游戏玩家的梦幻之选! 性能强劲的配置 𐟒ꊨ“宝石 RX7900XT 极地版拥有5376 个流处理器,核心频率高达2075-2450MHz,再加上 20GB 的 GDDR6 显存和 320bit 位宽,各种游戏和生产力工具都能流畅运行。特别是 AMD 的 FSR 技术,提升了帧速表现,让游戏体验更加顺畅。20GB 的大显存保证了长时间游戏不会爆显存,让你继续畅游游戏世界,不用担心卡顿问题。 散热与设计 𐟌쯸❄️ 散热方面,蓝宝石 RX7900XT 极地版采用了 3 枚双滚珠轴承风扇和飞翼轴流扇叶,运行超安静且凉爽。背面全尺寸金属背板提供了极佳的散热性能,白色全尺寸设计兼容市面上几乎所有 ATX 机箱,全白色设计与白色机箱绝配。显卡尺寸为 313x134x53mm,安装在高密度 14 层 2oz 铜 PCB 上,电气性能超棒,保证了 PCB 在运行期间的高稳定性。还有 6 根复合式热管,散热效果简直一流。 性价比与市场表现 𐟒𐰟“ˆ 蓝宝石 RX7900XT 在 5000元价位提供了旗舰级性能,性价比真的很高。相比同价位的 NV 显卡,RX7900XT 20G 在 2K 分辨率下能够流畅运行 3A 大作,且在价格上更亲民。尽管在一些光追和 AI 任务中表现不及 NV 显卡,但其在游戏中的卓越表现仍使其具有很高的市场竞争力。 这款显卡在 2K 分辨率下表现非常强劲,4K 最高画质下也能轻松应对大部分热门游戏。例如《黑神话:悟空》在 4K 最高画质下能稳定在 75-80 帧左右,而《地平线 5》在 4K 最高画质下更是能突破 100 帧。这些表现让蓝宝石 RX7900XT 极地版在同等价位下极具竞争力。 这款显卡的散热效果也非常出色,长时间玩游戏也不用担心显卡过热影响性能。全白色的设计和白色机箱绝配,颜值控们绝对不能错过! 有了蓝宝石 RX7900XT 极地版,游戏卡顿问题从此烟消云散,让你尽情享受游戏的乐趣。如果你也在寻找一款性能强劲、性价比高的显卡,不妨考虑一下这款蓝宝石 RX7900XT 极地版! 使用过程中有任何问题或者心得,欢迎在评论区和我互动哦!𐟑‹

AI歌手模型使用及训练全攻略(三) 在这一期中,我们将深入探讨如何使用AI歌手模型,并提供一些实用的训练技巧。以下是详细内容: 𐟎𖠨‡ꥊ蠦0 预测 f0 预测器 f0 预测器在推理时必须选择一个算法。它基本上是一个自动变调功能,可以将模型音高匹配到推理源音高,特别适用于说话声音转换。 聚类模型/特征检索混合比例 这个参数控制的是使用聚类模型或特征检索模型时线性参与的占比。聚类模型和特征检索都可以提升音色相似度,但可能会降低咬字准确度。该参数的范围为 0-1,0表示不启用,越靠近1,音色越相似,咬字越模糊。聚类模型和特征检索共用这一参数,当加载模型时使用了何种模型,则该参数控制何种模型的混合比例。 切片阈值 推理时,切片工具会将上传的音频根据静音段切分为数个小段,分别推理后合并为完整音频。这样做的好处是小段音频推理显存占用低,因而可以将长音频切分推理以免爆显存。切片阈值参数控制的是最小满刻度分贝值,低于这个值将被切片工具视为静音并去除。因此,当上传的音频比较嘈杂时,可以将该参数设置得高一些(如 -30),反之,可以将该值设置得小一些(如 -50)避免切除呼吸声和细小人声。开发组近期的一项测试表明,较小的切片阈值(如-50)会改善输出的咬字,至于原理暂不清楚。 自动音频切片 有时当人声过于连续,长时间不存在静音段时,切片工具也会切出来过长的音频,容易导致爆显存。自动音频切片功能设定了一个最长音频切片时长,长于该时长的音频将会被按照该时长强制切分,避免了爆显存的问题。强制切片可能会导致音频从一个字的中间切开,分别推理再合并时可能会存在人声不连贯。你需要在高级设置中设置强制切片的交叉淡入长度来避免这一问题。使用Whisper-PPG编码器的模型时,会自动设置一个25秒的强制切片,否则会无法正常推理。 通过这些参数的调整,你可以更好地优化AI歌手模型的使用效果,提升输出的音质和准确性。

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