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gpu进程ubuntu

GPU进程Ubuntu是一种可以在GPU上运行的Ubuntu发行版,它可以利用GPU的并行计算能力来加速一些计算密集型任务,比如科学计算、深度学习等。GPU进程Ubuntu通常会配合GPU驱动一起安装使用,以充分发挥GPU的性能优势。

火山引擎自研的Linux发行版veLinux可以适用于一些需要大规模计算的场景,比如在云计算平台上提供高性能的计算服务。veLinux采用了内核优化、系统调优、软硬件协同优化等技术手段,可以充分发挥服务器硬件的性能,同时也提供了一些针对科学计算、深度学习等领域的优化方案,可以更好地支持GPU计算。

总的来说,GPU进程UbuntuveLinux都属于针对高性能计算场景而产生的技术产品,可以根据实际业务需求进行选择和应用

本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈,火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。
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针对火山引擎公有云环境进行深度定制与优化的自研操作系统,提供了更安全高效的系统服务和环境

社区干货

GPU实例中安装配置dcgm-exporter

> 测试环境:VeLinux 1.0## 创建并连接GPU实例## 安装CUDA驱动* 下载并安装CUDA依次执行以下命令,完成CUDA的下载。```javascriptnvidia-smi //查看该实例驱动信息wget https://developer.download.nvidia... gpus all \ --net host \ --cap-add SYS_ADMIN \ nvcr.io/nvidia/k8s/dcgm-exporter:${DCGM_EXPORTER_VERSION}-ubuntu20.04 \ -f /etc/dcgm-exporter/dcp-metrics-included.csv //dcgm-exporter版...

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。最终通过两项关键的技术: 1.Python的GPU与CPU进程分离,2.使用TensorRT对模型进行加速,使得线上大部分模型服务QPS提升5-10倍左右,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...

火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导

火山引擎为GPU机型提供的Ubuntu操作系统默认采用11.4的CUDA驱动,可以选择自己升级CUDA驱动版本,方法如下。 1. 升级新CUDA驱动版本前需要把使用旧版本驱动的服务进程都关闭,否则会报错无法升级。因为火山引擎Ubuntu20.04的操作系统中的监控服务默认使用CUDA驱动,使用下面的命令先关闭监控服务。 ``` systemctl stop cloud-monitor-agent ``` 2. 从英伟达官网https://developer.nvidia...

mGPU 技术揭秘:mGPU 节点资源管理方案

我们详细介绍了 mGPU 的核心技术之一:基于 Kubernetes 的 GPU 共享调度方案。本文是 mGPU 系列文章的第三篇,将重点介绍节点资源管理方案。来源 | 火山引擎云原生团队为了解决独占式地使... **每个 Pod/容器的 GPU 使用率、内存使用量**。当然,NVIDIA 肯定没有直接提供相关的接口获取这些信息,我们需要通过其他技术手段的配合来达到这个目的。众所周知,通过 NVML 接口可以拿到每个进程在每张卡...

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gpu进程ubuntu-优选内容

VirtualBox制作ubuntu14镜像
实验介绍CUDA 是 NVIDIA 发明的一种并行计算平台和编程模型。它通过利用图形处理器 (GPU) 的处理能力,可大幅提升计算性能。PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序。 Pytorch使... 步骤二:虚拟机安装Ubuntu14操作系统下载Ubuntu14镜像文件,下载地址https://releases.ubuntu.com/14.04.6/ 打开VirtualBox,点击新建,创建虚拟机.输入虚拟机名称,文件夹、类型、版本可以自定义。 根据个人需求进行...
GPU-部署NGC环境
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GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以CUDA 11.4为例。 CUDNN:深度神经网络库,用... 配置Docker守护进程以识别NVIDIA容器运行时。sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker 执行以下命令,重启Docker守护进程完成安装。sudo systemctl restart docker 执行以下命令,通过运行基本CUDA容器...
HPC-基于LLaMA的RDMA配置指南
本文以Ubuntu 20.04的hpcpni2实例为例,介绍在LLaMA多机训练时如何配置RDMA网络,充分发挥GPU算力和RDMA高速网络性能。 背景信息LLaMA(Large Language Model Meta AI )是Meta于2023年2月推出的大型语言模型系统(Large Language Model, LLM),目前提供有70亿、130亿、330亿和650亿四种参数规模,且仅使用完全公开的数据集进行训练,其训练原理是将一系列单词作为“输入”并预测下一个单词以递归生成文本,旨在帮助研究人员推进研究工作。...
GPU-部署Pytorch应用
本文介绍如何在Linux实例上部署Pytorch应用。 Pytorch简介PyTorch是一个开源的Python机器学习库,用于自然语言处理等应用程序,不仅能够实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络。 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工具包:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以CUDA 11.4为例。 CUDNN库:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文...

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GPU实例中部署NGC环境

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放行端口443或5000; 登录NGC网站,注册NGC账号并获取NGC API key保存到本地。 关于实验:预计部署时间:60分钟级别:中级相关产品:GPU云服务器受众:通用 操作步骤:本示例操作系统版本为:Ubuntu 18.04 步骤一:查看实例驱动版本信息执行nvidia-smi命令...

GPU-搭建AIGC能力(Linux)

搭载NVIDIA A30 GPU卡,显存24GB,内存为234GiB。 下载本例所需软件可能需要访问国外网站,建议您增加网络代理(例如FlexGW)以提高访问速度。您也可以将所需软件下载到本地,参考本地数据上传到GPU实例中。 步骤一:创建GPU计算型实例请参考通过向导购买实例创建一台符合以下条件的实例: 计算规格:ecs.ini2.7xlarge 镜像:Ubuntu 20.04,选择后台自动安装以下GPU驱动。 弹性公网IP:勾选“分配弹性公网IP”按钮。 步骤二:安装Python和PIP登...

HPC-单机&多机点对点RDMA网络性能测试

本文以Ubuntu 20.04的ecs.hpcpni2.28xlarge实例为例,介绍如何使用InfiniBand在单台实例内或两台实例间测试RDMA网络性能。 背景信息HPC实例是在原有GPU实例的基础上,加入了RDMA网络,可大幅提升网络性能,提高大规模集群加速比,适用于高性能计算、人工智能、机器学习等业务场景。 InfiniBand是一个用于高性能计算的计算机网络通信标准,它具有极高的吞吐量和极低的延迟,用于计算机与计算机之间的数据互连。 检查RDMA网卡速率登录Linu...

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安装GPU驱动

您可以在创建GPU实例时,选择支持自动安装或者预装了特定版本GPU驱动和CUDA的公共镜像,详情请参见NVIDIA驱动安装指引。 请确认GPU驱动版本与CUDA工具包版本兼容,详情可查看NVIDIA CUDA Toolkit Release Notes。 前提条件您已购买GPU实例,并为其绑定公网IP,使其具备访问公网的能力。 安装GPU驱动(Linux)Linux操作系统的驱动安装采用Shell脚本安装方式,适用于任何Linux发行版,包括CentOS、Ubuntu等。 登录NVIDIA 驱动下载 。 设置...

HPC-配置NCCL

本文介绍如何为高性能计算GPU实例手动配置NCCL,从而避免RDMA网络断链,影响业务正常运行。 NCCL简介NCCL(Nvidia Collective Communication Library)是NVIDIA的集合通信库,可以在实例内或实例间实现多个GPU的快速通信。 操作步骤CentOS 7.8/veLinux 1.0/Ubuntu 16.04 登录云服务器,具体操作请参见登录Linux实例。 修改业务的超时时间和超时次数。执行vim /etc/profile命令,打开/etc/profile文件。 您也可以执行vim /etc/environmen...

安装CUDA工具包

CUDA工具包介绍CUDA(Compute Unified Device Architecture)是NVIDIA推出的运算平台,该平台使GPU能够解决复杂的计算问题,包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。 GPU云服务器采用NVIDIA显卡,则需要安装CUDA开发运行环境。建议您安装最新版本的CUDA驱动,适用于任何Linux或Windows发行版,包括CentOS、Ubuntu、Debian、Windows等。 操作场景如果您在创建GPU实例时未同时安装CUDA,则需要在创建GPU实例后,参考本文手动安...

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搭建训练环境时,可能需要使用容器镜像,本文介绍如何在高性能计算GPU实例(即HPC实例)搭建容器镜像。您也可以参考本文检查您现有的容器镜像是否符合要求。 前提条件本文HPC实例的镜像以 Ubuntu 20.04 64位(RDMA) 为例,您也可以任选其他RDMA镜像。 您已购买 高性能计算GPU型hpcpni2实例 且绑定了公网IP,具体操作请参见购买高性能计算GPU型实例。 第一步:安装Docker登录HPC GPU实例,具体操作请参见登录Linux实例。 添加docker源。 执...

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GPU渲染型gni2-vws A10 支持NVIDIA RTX™功能,提供高性能的3D图形虚拟化能力,适用于图片或视频渲染,支持大规模AI推理场景。 GPU渲染型g1te-vws T4 支持NVIDIA RTX™功能,主要面向图片或视频渲染。 使用限制创建GPU渲染型实例时,仅支持使用如下镜像: Windows Server 2022 数据中心版 with GRID 13.1 Windows Server 2019 数据中心版 with GRID 13.1 Windows Server 2016 数据中心版 with GRID 13.1 Ubuntu Server 20.04 with GRID...

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