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社区干货
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
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_tensors) predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=2).squeeze().tolist() # 解码预测结果 tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids) labels = [tokenizer.decode([pred]) ...
GPU推理服务性能优化之路
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。CUDA的架构中引入了主机端(host, cpu)和设备(device, gpu)的概念。CUDA的Kernel函数既可以运行在主机端,也可以运行在设备端。同时主机端与设备端之间可以进行数据拷贝。CUDA Kernel函数:是数据并行处理函数(核函数),在GPU上执行时,一个Kernel对应一个Grid,基于GPU逻辑架构分发成众多thread去并行执行。CUDA ...
【高效视频处理】体验火山引擎多媒体处理框架 BMF |社区征文
确保系统环境中已经安装了必要的 GPU 驱动和 CUDA 工具包,这对于 BMF 的 GPU 加速至关重要。- Windows 平台——虽然 Windows 不是 BMF 的主要开发平台,但在某些情况下需要在 Windows 环境中进行部署。我选择了一台配备了强大 GPU 的 Windows 机器,并确保系统中安装了相应的开发工具。- Mac OS 平台——Mac OS 平台也是 BMF 支持的一个选项。在我的体验中,我选择了一台配备了高性能 GPU 的 Mac 机器进行尝试。在这个过程中,...
【高效视频处理】一窥火山引擎多媒体处理框架-BMF|社区征文
它还支持不同框架如CUDA和OpenCL之间的异构计算。从这些建议简单实验开始, 开发者就可以感受到BMF模块化设计及其强大的处理能力。同时,它提供Python、C++和Go三种语言接口,语法简洁易用,无门槛上手。通过这些基础功能,我们已经看到BMF在视频管道工程中的广阔地平线。> 深入原理学习如何创建自己的视频处理模块,必然需要了解BMF内部工作机制:多媒体处理框架 BMF 的整体架构分为应用层、框架层、模块层和异构层,共 4 个部分...
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新功能发布记录
对业务侧使用的 CUDA 等软件不同版本进行适配。 华北 2 (北京) 2024-01-31 自定义 GPU 驱动安装说明 华南 1 (广州) 2024-01-30 华东 2 (上海) 2024-01-30 AIOps 套件支持生成和下载巡检/故障诊断报告 【邀测·申请试用】在集群巡检/故障诊断的报告详情中增加下载报告的功能。方便多方介入排障时,共享下载的集群巡检和故障诊断报告,协作排障。 华北 2 (北京) 2024-01-31 配置集群巡检 华南 1 (广州) 2024-01-30 华东 2 (上海) 202...
【高效视频处理】体验火山引擎多媒体处理框架 BMF |社区征文
确保系统环境中已经安装了必要的 GPU 驱动和 CUDA 工具包,这对于 BMF 的 GPU 加速至关重要。- Windows 平台——虽然 Windows 不是 BMF 的主要开发平台,但在某些情况下需要在 Windows 环境中进行部署。我选择了一台配备了强大 GPU 的 Windows 机器,并确保系统中安装了相应的开发工具。- Mac OS 平台——Mac OS 平台也是 BMF 支持的一个选项。在我的体验中,我选择了一台配备了高性能 GPU 的 Mac 机器进行尝试。在这个过程中,...
【高效视频处理】一窥火山引擎多媒体处理框架-BMF|社区征文
它还支持不同框架如CUDA和OpenCL之间的异构计算。从这些建议简单实验开始, 开发者就可以感受到BMF模块化设计及其强大的处理能力。同时,它提供Python、C++和Go三种语言接口,语法简洁易用,无门槛上手。通过这些基础功能,我们已经看到BMF在视频管道工程中的广阔地平线。> 深入原理学习如何创建自己的视频处理模块,必然需要了解BMF内部工作机制:多媒体处理框架 BMF 的整体架构分为应用层、框架层、模块层和异构层,共 4 个部分...
GPU在Kubernetes中的使用与管理 | 社区征文
name: cuda-vector-addspec: restartPolicy: OnFailure containers: - name: cuda-vector-add # https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/v1.7.11/test/images/nvidia-cuda/Dockerfile image: "k8s.gcr.io/cuda-vector-add:v0.1" resources: limits: nvidia.com/gpu: 1 # requesting 1 GPU```要想使用上面yaml文件声明使用GPU设备,那么需要先在Node节点上安装`设备插...
通过工作流串联训练与评测任务
args = parser.parse_args() device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') print(f"use device={device}, local_rank={args.local_rank}") if args.local_rank >= 0: torch.cuda.set_device(args.local_rank) dist.init_process_group(backend="nccl") if args.train: trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root=args.data_path, train=True, ...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')model.to(device)for epoch in range(10): train_loss = train(model, train_loader, criterion, optimizer) test_loss, test_acc = evaluate(model, test_loader, criterion) print(f'Epoch {epoch + 1}: Training loss = {train_loss:.4f}, Test loss = {test_loss:.4f}, Test accuracy = {test_acc:.4f}')```我们使用 PyTorch 和 H...
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...
GPU-部署Baichuan大语言模型
需保证CUDA版本 ≥ 11.8。 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...
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"async def generate_image_async(args): if args.mixed_precision: print("Using mixed precision.") keras.mixed_precision.set_global_policy("mixed_float16") # Load your model generator = StableDiffusion(img_height=args.height, img_width=args.width, jit_compile=False) model = ...
