深度学习gpu
社区干货
性能最高提升3倍,火山引擎GPU云服务器ini2实例上线
深度学习训练场景方面的表现也十分亮眼。ini2实例比g1tl实例更加适配小规模深度学习训练场景,如自然语言处理、计算机视觉等,其整体性能可以达到g1tl实例产品性能的近2倍。 火山引擎致力于为客户提供极致性价比的服务,不断追求产品的更高性能。未来,火山引擎将会继续提升产品性能,不断迭代升级,赋能更多产品创新,为云上客户带来更多优质体验。点击[阅读原文](https://www.volcengine.com/product/gpu?utm_source=wechat&utm_m...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
如何使用PyTorch框架对深度学习模型进行训练和优化,以及如何将模型部署到边缘设备上? 以下是我的答案```pythonimport torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.mobile_... 利用边缘设备的GPU或专用硬件加速视频处理任务。 - 使用低延迟的通信协议,如WebRTC,确保实时视频流的稳定传输。 - 集成AI模型,在边缘设备上进行实时的视频内容分析,如运动员识别、精彩瞬间检测等。```python...
GPU推理服务性能优化之路
# 一、背景随着CV算法在业务场景中使用越来越多,给我们带来了新的挑战,需要提升Python推理服务的性能以降低生产环境成本。为此我们深入去研究Python GPU推理服务的工作原理,推理模型优化的方法。最终通过两项关键... TensorRT是由英伟达公司推出的一款用于高性能深度学习模型推理的软件开发工具包,可以把经过优化后的深度学习模型构建成推理引擎部署在实际的生产环境中。TensorRT提供基于硬件级别的推理引擎性能优化。下图为业界...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
> 深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删... 在 GPU 训练中让数据读取不再是瓶颈。输出的结果是 Arrow 格式,能够很方便的以零复制的方式对接 Spark Dataset、Pandas 等接口。
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深度学习gpu-优选内容
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应用场景
GPU云服务器适用于需要进行大规模并行计算的场景,例如AI深度学习、图像/视频渲染、科学计算等场景。 AI深度学习模型训练场景V100、A100、A30等类型的GPU显卡适用于AI模型训练场景,提供了大显存和高速访问能力,并叠加NVLink多卡互连,为多卡并行提供了超强计算能力。 应用推理场景T4、A10等类型的GPU显卡为AI推理提供了高效能比的加速能力,广泛应用于图像识别、语言翻译场景。 图像/视频渲染异构GPU渲染型实例提供高性能的3D图形虚...
GPU 计算型
弹性容器实例的 GPU 计算型规格,基于多种 NVIDIA Tesla 显卡,在各类推理场景及分子计算场景下提供高性价比使用体验。 请参考下方介绍选择符合您实际业务需求的 VCI GPU 计算型实例规格。 规格族 描述 GPU 计算型 gni3(vci.gni3) NVIDIA GPU 显卡,适用于大规模部署的生成式 AI 推理等场景,支持 NVIDIA RTX™ 功能,提供高性能的 3D 图形虚拟化能力。 GPU 计算型 gni2(vci.gni2) A10 显卡,适用于深度学习的推理场景和小规模训练场景...
GPU-部署Baichuan大语言模型
NVIDIA驱动:GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以535.86.10为例。 CUDA:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以CUDA 12.2为例。 CUDNN:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文以8.5.0.96为例。 运行环境:Transformers:一种神经网络架构,用于语言建模、文本生成和机器翻译等任务。深度学习框架。本文以4.30.2为例。 Pytorch:开源的Python机器学习库,实现强大的GPU加速的同时还支持动态神经网络。本文以2.0.1...
弹性伸缩概述
弹性伸缩是云计算领域资源类产品上被广泛采用的功能,典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习 GPU 或共享 GPU 的训练与推理、定时周期性负载变化等。弹性伸缩分为两个维度: 资源层弹性:主要是指集群的容量规划不能满足集群调度容量时,会通过添加 ECS 或 VCI 等资源的方式,补充集群整体的调度容量。 调度层弹性:主要是指通过增加应用负载副本的方式,修改负载的调度容量。例如,HPA 是典型的调度层弹性组件,通过 HPA ...
GPU-使用Llama.cpp量化Llama2模型
环境要求NVIDIA驱动: GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以535.86.10为例。 CUDA:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以CUDA 12.2为例。 CUDNN:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文以8.5.0.96为例。 运行环境: Transformers:一种神经网络架构,用于语言建模、文本生成和机器翻译等任务。深度学习框架。本文以4.30.2为例。 Pytorch:开源的Python机器学习库,实现强大的GPU加速的同时还支持动态神经网络...
GPU渲染型
168 GiB GPU显卡:NVIDIA A10(单卡24 GB显存),单台实例最多支持挂载1张显卡 存储 极速型SSD云盘,最多可挂载16块云盘(包含一块系统盘) 网络 最大网络带宽:20 Gbit/s 最大网络收发包:250 万PPS 适用场景 支持NVIDIA RTX™功能,提供高性能的3D图形虚拟化能力,适用于:图形图像处理 视频编解码 图形数据库 深度学习的推理场景和小规模训练场景,例如:大规模部署的 AI 推理 深度学习小规模训练 规格列表 实例规格 vCPU 内存(GiB) GPU G...
GPU渲染型
168 GiB GPU显卡:NVIDIA A10(单卡24 GB显存),单台实例最多支持挂载1张显卡 存储 极速型SSD云盘,最多可挂载16块云盘(包含一块系统盘) 网络 最大网络带宽:20 Gbit/s 最大网络收发包:250 万PPS 适用场景 支持NVIDIA RTX™功能,提供高性能的3D图形虚拟化能力,适用于:图形图像处理 视频编解码 图形数据库 深度学习的推理场景和小规模训练场景,例如:大规模部署的 AI 推理 深度学习小规模训练 规格列表 实例规格 vCPU 内存(GiB) GPU G...
安装GPU驱动
背景信息GPU云服务器正常工作需提前安装正确的基础设施软件,对NVIDIA Tesla系列的GPU而言,有以下两个层次的软件包需要安装: 驱动GPU工作的硬件驱动程序。 上层应用程序所需要的库。 在通用计算场景下,如深度学习、AI等通用计算业务场景或者OpenGL、Direct3D、云游戏等图形加速场景,安装了Tesla驱动的GPU才可以发挥高性能计算能力,或提供更流畅的图形显示效果。 操作场景如果您在创建GPU实例时未同时安装Tesla驱动,则需要在创建GP...
GPU 函数管理
高级配置 仅介绍 GPU 相关参数,其他参数介绍请参见 创建函数。 配置项 说明 计算模式 本场景选择 GPU 加速。 GPU 卡型 当前支持以下卡型 NVIDIA A10 卡型:仅支持单卡,显存为 24 GB,内存规格为 112 GB。适用于深度学习的推理场景和小规模训练场景,支持 NVIDIA RTX™ 功能,提供高性能的 3D 图形虚拟化能力。 NVIDIA GPU 卡型:仅支持单卡,显存为 24 GB,内存规格为 60 GB。适用于大规模部署的生成式 AI 推理等场景,支持 NVIDIA ...
