深度学习cpu和gpu
社区干货
GPU推理服务性能优化之路
大量节约了线上GPU推理服务的成本。针对上面的两项关键技术,我们还自研了相关框架与工具进行沉淀。包括基于Python的CPU与GPU进程自动隔离的推理服务框架,以及对推理模型进行转TensorRT优化的调试工具。此外针对... 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...
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
> 🍊作者简介:[秃头小苏](https://juejin.cn/user/1359414174686455),致力于用最通俗的语言描述问题>> 🍊专栏推荐:[深度学习网络原理与实战](https://juejin.cn/column/7138749154150809637)>> 🍊近期目标:写好... 这里我们可以来看一下模型的检测损失和正确率(设置的epoch=20),准确率大概在65%左右。【这里是在[Google Colab](https://colab.research.google.com/)上用GPU训练的,单用CPU训练速度还是很慢】![picture.image](...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
这个大模型擅长的角度来验证大模型能否更深度提升个人工作效率。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/348f356e262044e781fa8696ba0014ed~tplv-tlddhu82om-image.i... device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") input_tensors = input_tensors.to(device) model.to(device) with torch.no_grad(): outputs = model(input_t...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
云端和边缘端的ML 已经通过3年多的科普,广为大众所接受。今天我们看到的人脸门禁、摄像头行为识别、智能音箱...... 绝大部分场景都属于这两类。 以 TensorFlow & TF lite 等开源深度学习框架为基础的大量应用,推动... 对视频流进行实时分析和处理,例如识别关键时刻、提供实时字幕等。 **技术细节:** - 使用高效的视频编码技术,如H.265/H.266,以减少视频文件的大小并提高传输效率。 - 利用边缘设备的GPU或专用硬件加速视频处理任...
特惠活动
深度学习cpu和gpu-优选内容
深度学习cpu和gpu-相关内容
GPU-部署NGC环境
本文介绍如何在Linux实例上基于NGC部署TensorFlow。 NGC介绍NGC(NVIDIA GPU CLOUD)是NVIDIA开发的一套深度学习容器库,具有强大的性能和良好的灵活性,可以帮助科学家和研究人员快速构建、训练和部署神经网络模型。NGC官网提供了当前主流深度学习框架的镜像,例如Caffe、TensorFlow、Theano、Torch等。 软件版本操作系统:本文以Ubuntu 18.04为例。 NVIDIA驱动:GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以470.57.02为例。 CUDA:使GP...
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...
应用场景
典型Web应用火山引擎提供的通用型系列规格实现了平衡的CPU和内存性能,适用于大部分通用Web类应用。对于偏重于计算和内存型的应用,您还可以选择计算型和内存型系列规格。 大数据应用火山引擎提供的大数据型系列规格... 学计算、基因工程、EDA、游戏动画、生物制药等,火山引擎提供了高主频型系列规格,提供高性能计算能力和更高的稳定性,可以高效、可靠、快速地运行大型应用程序。 AI深度学习模型训练场景 搭载V100、A100、A30等GPU显...
在GPU实例中部署NGC环境
本文将介绍在GPU实例上部署NGC环境。 实验介绍:本教程向大家介绍,如何在GPU实例上部署NGC环境。NGC(NVIDIA GPU CLOUD)是NVIDIA开发的一套深度学习生态系统,可以使开发者免费访问深度学习软件堆栈,建立合适深度学习的开发环境。在实验正式开始之前,请先完成以下准备工作: 购买Linux GPU实例。具体操作步骤可参考购买云服务器; 确保您已经为您的Linux实例绑定了公网IP,若暂未绑定,可参考绑定公网IP; 在实例安全组入方向添加规则并...
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...
GPU推理服务性能优化之路
大量节约了线上GPU推理服务的成本。针对上面的两项关键技术,我们还自研了相关框架与工具进行沉淀。包括基于Python的CPU与GPU进程自动隔离的推理服务框架,以及对推理模型进行转TensorRT优化的调试工具。此外针对... 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...
GPU渲染型
全核睿频 3.0 GHz 处理器与内存配比为1:4 最大支持42 vCPU,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...
GPU渲染型
全核睿频 3.0 GHz 处理器与内存配比为1:4 最大支持42 vCPU,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...
实例规格及定价
目前机器学习平台仅对计算资源收费,而实例是计算资源的基本单位,用户执行任务时选择某个资源组下某一规格的实例即可获取相应的 CPU、内存、GPU。具体的规格列表及定价如下。 实例规格列表 通用型实例,CPU : 内存 = 1:4。 计算型实例,CPU : 内存 = 1:2。 内存型实例,CPU : 内存 = 1:8。 GPU 型实例,不同机型的 CPU 和内存的比例不同。 高性能计算 GPU 型实例,支持 RDMA 网络。 说明 实例的创建会因为工作负载类型而存在不同数量的...
