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minos 2.1 中断虚拟化——ARMv8 异常处理

首发公号：Rand_cs 越往后，交叉的越多，大多都绕不开 ARMv8 的异常处理，所以必须得先了解了解 ARMv8 的异常处理流程 先说一下术语，从手册中的用词来看，在 x86 平台，一般将异常和中断统称为中断，在 ARM 平台，一般将中断和异常统称为异常 异常的流程，可以分为 3 个阶段，“设备

minos armv8
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2024-06-08
一文教你在MindSpore中实现A2C算法训练

文中的配置定义了 Actor-Critic 算法在 MindSpore 框架中的具体实现，包括 Actor 和 Learner 的设置、策略和网络的参数，以及训练和评估环境的配置。

mindspore a2c
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2024-06-07
MindSponge分子动力学模拟——多路径分子模拟（2024.05）

随着硬件算力的发展，以及AI技术的日益增进，我们不仅可以借助深度学习框架来加速分子动力学模拟，以及降低分子模拟开发的门槛。还可以实现高通量模拟，使得用最小的开销并行的运行多个分子模拟成为可能。

mindsponge
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2024-05-27
昇腾开发全流程 之 MindSpore华为云模型训练

学会如何安装配置华为云ModelArts、开发板Atlas 200I DK A2， 并打通一个训练到推理的全流程思路。 > 在本篇章，首先我们开始进入训练阶段！

mindspore
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2024-05-25
MindSponge分子动力学模拟——体系控制（2024.05）

本文是一个比较泛的分子体系控制器实现方案，因为MindSponge分子动力学模拟框架基于Python编程语言和MindSpore框架开发，因此在高度定制化的控制器实现上有先天的优势。我们可以在MindSponge中基于力对体系进行控制、基于坐标对体系进行控制，还能基于反应坐标对体系进行控制。

mindsponge
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2024-05-24
MindSpore梯度进阶操作

这篇文章主要介绍了mindspore深度学习框架中基于InsertGradientOf算子的进阶梯度操作。InsertGradientOf算子的功能跟此前介绍过的bprop功能有些类似，也是自定义梯度，但bprop更倾向于计算梯度，而InsertGradientOf算子更倾向于修改梯度，这里介绍了一...

mindspore
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2024-05-16
MindSponge分子动力学模拟——自定义控制器（2024.05）

本文介绍了在MindSponge分子动力学模拟框架先实现自定义Controller控制器的方法，通过调控体系中的原子坐标和原子速度等，来控制系综的参量。MindSponge分子模拟框架基于MindSpore深度学习框架开发而成，对于开发者尤其是深度学习开发者来说，非常的友好。

mindsponge
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2024-05-15
MindSpore反向传播配置关键字参数

继上一篇文章从Torch的两个Issue中找到一些类似的问题之后，可以发现深度学习框架对于自定义反向传播函数中的传参还是比较依赖于必备参数，而不是关键字参数，MindSpore深度学习框架也是如此。但是我们可以使用一些临时的解决方案，对此问题进行一定程度上的规避，只要能够自定义的传参顺序传入关键字参...

mindspore
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2024-05-09
MindSpore强化学习：使用PPO配合环境HalfCheetah-v2进行训练

本文分享自华为云社区《MindSpore强化学习：使用PPO配合环境HalfCheetah-v2进行训练》，作者： irrational。 半猎豹（Half Cheetah）是一个基于MuJoCo的强化学习环境，由P. Wawrzyński在“A Cat-Like Robot Real-Time L

mindspore ppo halfcheetah v2
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2024-04-29
【转帖】32.MinorGC、MajorGC和FullGC的对比

目录 1.MinorGC、MajorGC和FullGC的对比2.GC触发机制 1.MinorGC、MajorGC和FullGC的对比 1.JVM在进行GC的时候，并不是每次都是对新生代、老年代、永久代/元空间一起回收的，大部分的回收都是值新生代。 2.针对HotSpot VM的实现，它里面的GC按照

minorgc majorgc fullgc 对比
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2023-05-29
MindStudio模型训练场景精度比对全流程和结果分析

摘要：MindStudio是一套基于华为昇腾AI处理器开发的AI全栈开发平台 本文分享自华为云社区《MindStudio模型训练场景精度比对全流程和结果分析》，作者：yd_247302088 。 一、基于MindStudio模型精度比对介绍 1.1 MindStudio介绍 MindStudio是一

mindstudio 模型 训练 场景
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2022-11-09
Win11系统下的MindSpore环境搭建

本文介绍了一个在Win11系统下，通过WSL2+Docker+VSCode的方案搭建了一个mindspore-gpu的编程环境。这种方案既可以实现Linux系统编程以及部署的便捷性，又可以兼顾Windows系统强大的办公软件生态，甚至还可以借助Docker达到一定的软件可迁移性和可复制性。

win11 mindspore
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2024-06-09
基于训练和推理场景下的MindStudio高精度对比

摘要：MindStudio提供精度比对功能，支持Vector比对能力。 本文分享自华为云社区《【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔》，作者：Tianyi_Li。 训练场景下，迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ，用于NPU上执行训练，网络迁移

基于 训练 推理 场景
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2022-12-06
基于Mindspore2.0的GPT2预训练模型迁移教程

摘要： 这篇文章主要目的是为了让大家能够清楚如何用MindSpore2.0来进行模型的迁移。 本文分享自华为云社区《MindNLP-基于Mindspore2.0的GPT2预训练模型迁移教程》，作者： Super_WZB。 前言 动机 大家好，我是Super_WZB，最近MindSpore快要上线2.

基于 mindspore2 gpt2 训练
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2023-03-10
[转帖]jvm学习一-垃圾回收算法

1 复制算法：新生代(MinorGC) 复制->清空->互换。 复制：当伊甸区满的时候会触发第一次gc，把还活着的对象拷贝到from区，当eden区再次触发gc的时候会扫描eden和from两个区进行垃圾回收，经过这次，回收还存活的对象进入to区或者老年代(年龄>=15)。同时把这些对象年龄+1 清

jvm 学习 垃圾 回收
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2023-02-07
这是你没见过的MindSpore 2.0.0 for Windows GPU版

摘要：一文带你看看MindSpore 2.0.0 for Windows GPU版。 本文分享自华为云社区《MindSpore 2.0.0 for Windows GPU泄漏版尝鲜》，作者：张辉 。 在看了MindSpore架构师王磊老师的帖子（ https://zhuanlan.zhihu.com

没见 mindspore for windows
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2022-11-02
解决大模型“开发难”，昇思MindSpore自动并行技术应用实践

本文介绍MindSpore常用的分布式并行训练技术，以及如何将并行技术应用到大模型预训练中。

解决 模型 开发 mindspore
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2023-08-03
基于U-Net网络的图像分割的MindStudio实践

摘要：本实践是基于Windows版MindStudio 5.0.RC3，远程连接ECS服务器使用，ECS是基于官方分享的CANN6.0.RC1_MindX_Vision3.0.RC3镜像创建的。 本文分享自华为云社区《【MindStudio训练营第一季】基于U-Net网络的图像分割的MindStud

基于 net 网络 图像
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2022-12-26
大模型高效开发的秘密武器：大模型低参微调套件MindSpore PET

摘要：本文介绍大模型低参微调套件——MindSpore PET。 本文分享自华为云社区《大模型高效开发的秘密武器——大模型低参微调套件MindSpore PET篇》，作者：yd_280874276 。 人工智能进入“大模型时代”。大模型具备更强泛化能力，在各垂直领域落地时，只需要进行参数微调，就可以

模型 高效 开发 秘密武器
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2023-04-10
[转帖]如何利用wrarp测试oss性能？

https://zhuanlan.zhihu.com/p/529735003 前言 我们利用mino与ceph rgw搭建好的oss经过多层网络转发，传输速度必定有所折损，这个时候我们使用wrap来测试oss对象存储的真实性能。 利用wrarp测试oss性能 wrarp是minio项目下的一个开源测

如何 利用 wrarp 测试
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2023-07-22
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