不久前,火山引擎成功推出基于NVIDIA A30 Tensor Core GPU的云服务器ini2实例。新一代的ini2实例对比上一代基于T4的g1tl实例产品,综合性能最高可提升3倍。火山引擎ini2实例各方面能力均有明显提升,其搭配了1T内存... 火山引擎ini2实例在小规模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...
边缘服务器层和云计算层,下边逐一分析。设备层这一层的关键包括各种物联网设备和传感器,承担数据的收集和传送。设备层是数据的关键运营商,特点是设备品种繁多,数据类型不同。边缘服务器层该层的关键是处理来自设备层的数据,进行初步解决、剖析和过滤,并把处理后的数据发送到云计算层。边缘服务器一般部署在网络边缘,与设备层紧密联系,能够快速反映设备层的需要,降低传送数据的延迟。云计算层该层专门从事全球数据处理、剖析...
**云端ML:** 是指机器学习在企业内部或云端特定计算数据中心的应用。这些云服务器涵盖所有类型,包括公共云、私有云和混合云。此外,它还包括运营控制中心,例如管理电网或电话网络的那些运营控制中心。**边缘ML:**... 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...
# 前言在本教程中,您将学习如何创建云搜索服务,并收集syslog日志。# 关于实验预计部署时间:40分钟级别:初级相关产品:云搜索服务云服务器受众: 通用# 环境说明1. 如果还没有火山引擎账号,点击此[链接](https://console.volcengine.com/auth/signup/?redirectURI=%2Fecs%2Finstance)注册账号 2. 如果您还没有VPC,请先点击[链接](https://console.volcengine.com/vpc/region:vpc+cn-beijing/vpc)创建VPC 3....
本文主要介绍如何在云服务器实例中部署Stable Diffusion XL Turbo模型,并使用CPU加速文生图推理。 功能特色本实践使用了火山引擎第3代云服务器通用型g3i,该规格实例采用火山引擎自研最新DPU架构并搭载了第5代英特尔... 尤其是深度学习应用的性能。Intel正不断为PyTorch贡献IPEX的优化性能,为PyTorch社区提供最新的Intel硬件和软件改进。更多信息,请参见IPEX。 SDXL-Turbo模型本实践使用的推理模型为SDXL-Turbo(Stable Diffusion XL ...
GPU云服务器正式发布基于NVIDIA A30 Tensor Core GPU的云服务器ini2实例,为企业的AI任务提供计算加速,缩短训练、推理任务的运行时间。相较于上一代基于T4的g1tl实例产品,ini2实例综合性能最高可提升3倍。 火山引擎... 在小规模深度学习训练方面,如自然语言处理、计算机视觉等场景,ini2整体性能可以达到g1tl实例产品性能的近2倍。 ini2实例已在华北2(北京)和华东2(上海)正式上线。想要获取更多信息,请访问GPU计算型 云服务器-火山引...
GPU云服务器(GPU Compute service)是提供 GPU 算力的弹性计算服务,拥有超强的计算能力,能高效服务于机器学习、科学计算、图形处理、视频编解码等多种场景。火山引擎为您提供随时可取的弹性算力,有效应对计算需求,提升业务效率及竞争力
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,为云服务器提供超大存储... 如科学计算、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G...
GPU云服务器介绍GPU云服务器在普通云服务器上附加了GPU加速卡,在提供超强计算能力的同时,也兼备普通云服务器灵活发放,按需使用的特点,适用于AI训练、AI推理、科学计算、视频渲染等场景。 GPU云服务器提供与普通云服务器一样的使用和管理方式,例如结合私有网络、安全组、密钥对、负载均衡等服务实现丰富的业务架构,灵活便捷的购买并管理GPU云服务器。 除普通GPU云服务器外,火山引擎还为您提供高性能计算GPU集群,在原有GPU型规格的...
本文以搭载了一张A10显卡的ecs.gni2.3xlarge实例为例,介绍如何在GPU云服务器上部署Baichuan大语言模型。 背景信息Baichuan-13B是包含130亿参数的开源可商用的大语言模型,在知识问答、聊天、逻辑推理、总结摘要等场... 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Pytho...
本文以搭载了一张V100显卡的ecs.g1ve.2xlarge实例,介绍如何在云服务器上利用Llama.cpp执行Llama2-7B模型的量化,并对比基于CPU的推理和基于GPU的推理速度。 背景信息Llama.cpp简介Llama.cpp是使用C++语言编写的大模... 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P...
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...
边缘服务器层和云计算层,下边逐一分析。设备层这一层的关键包括各种物联网设备和传感器,承担数据的收集和传送。设备层是数据的关键运营商,特点是设备品种繁多,数据类型不同。边缘服务器层该层的关键是处理来自设备层的数据,进行初步解决、剖析和过滤,并把处理后的数据发送到云计算层。边缘服务器一般部署在网络边缘,与设备层紧密联系,能够快速反映设备层的需要,降低传送数据的延迟。云计算层该层专门从事全球数据处理、剖析...