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社区干货
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...
大模型时代,企业如何榨干每一块 GPU?
mGPU 是火山引擎基于内核虚拟化隔离 GPU 并结合自研调度框架提供的容器共享 GPU 方案来源 | 火山引擎云原生团队以 ChatGPT 为代表的 AIGC 浪潮正在重塑数字内容的生产方式和消费模式,相应的,各行业... 最大化提高 GPU 资源利用率;* **细粒度任务监控**:提供容器内进程级别 GPU 任务监控能力;* **动态资源配置**:支持运行时更新资源配置;* **生态兼容**:支持 Pascal、Volta、Turing、Ampere 等主流 NVIDIA GPU...
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在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...
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。 搭载A100/A800显卡的实例还需安装NVIDIA-Fabric Manager服务,否则将无法正常使用GPU实例。 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...
HPC-制作RDMA容器镜像
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...
GPU渲染型
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...
GPU渲染型
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...
