Windows 和 Mac OS。在选择部署环境时,我首先考虑了项目的实际需求以及各个平台的特点。- Linux 平台 ——选择 Linux 作为部署平台的主要原因是其稳定性和广泛的应用领域。我在一台配备 NVIDIA GPU 的 Linux 服务器上进行了部署。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...
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。此外针对不同的推理服务性能瓶颈,我们还梳理了各种实战优化技巧,比如CPU与GPU分离,TensorRT开启半精度优化,同模型混合部署,GPU数据传输与推理并行等。下面从理论,框架与工具,实战优化技巧三个方面介绍下推理服务性能优化的方法。# 二、理论篇## 2.1 CUDA架构![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteim...
本文基于docker跑通了bmf框架,实践了解码和合成功能。## 1、环境搭建日常工作使用的是Inter芯片的Mac本,基于docker环境搭建了bmf环境。bmf提供的docker镜像基于ubuntu 20.04,它包含了运行BMF CPU和GPU的完整环境依赖:Cuda11.8, Pytorch 2.0, TensorRT 8.6.1, CV-CUDA 0.3。安装完docker后执行官方教程命令:```shell# 拉取官方镜像docker pull babitmf/bmf_runtime:latest```启动docker环境:```shelldocker run -it...
# 前言大语言模型(LLM,Large Language Model)是针对语言进行训练处理的大模型,建立在Transformer架构基础上的语言模型,大语言模型主要分为三类:编码器-解码器(Encoder-Decoder)模型、只采用编码器(Encoder-Only)模... 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_...
# 前言大语言模型(LLM,Large Language Model)是针对语言进行训练处理的大模型,建立在Transformer架构基础上的语言模型,大语言模型主要分为三类:编码器-解码器(Encoder-Decoder)模型、只采用编码器(Encoder-Only)模... 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_...
(https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/7a60cb2f93a542379a1876be162df2cb~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715790041&x-signature=OCoL6sHQH3Ls6cuDaPKKYHvG... `Vue.component(id, [definition])`,全局注册2. `{components: { 'component-a': ComponentA }}`,局部注册第一种常用于项目依赖的基础组件库,如`element-ui`,由于组件库本身会提供 install 方法,可以使用`Vue...
提供CPU到GPU的数据传输。我们可以实现视频解码和视频过滤等任务的GPU加速,显著提升处理效率。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...
C++C++是一种高级编程语言,主要用于构建最大的主机和Windows游戏。它提供了大量的可拓展性,可用于小型和大型的游戏项目,而且它不受平台限制,这意味着你可以简单地将项目从一个操作系统转移到另一个操作系统。C++... 它还可以与JavaScript互换使用。HTML是一种简单易学的编程语言,使用者不需要深入理解算法编程,这使得它成为游戏设计师的首选。CUDA-CCUDA-C是游戏开发者用来创建桌面游戏的顶级编程语言之一。CUDA-C内核通过呈...
# 运行环境* CentOS* RHEL* Ubuntu* OpenSUSE# 问题描述初始创建的火山引擎实例并没有安装相关cuda软件,需要手动安装。# 解决方案1. 确认驱动版本,以及与驱动匹配的cuda版本,执行命令`nvidia-smi`显示如下。 ![图片](https://lf6-volc-editor.volccdn.com/obj/volcfe/sop-public/upload_95547a7d90e2ea41e8007fae13b55603.png) 从上图中可以确认CUDA的版本为 11.02. 从英伟达官方网站下载相对应的 CUDA 版本的...
该参数有以下取值: C:表示企业。 P:表示个人。 C post_code string 是 表示域名所有者地址的邮编。该参数只能包含数字,长度是 6 个字符。 163000 email string 是 表示域名所有者的邮箱。 aaa@example.com registrant string 是 表示域名所有者的英文名。英文名可以包含字母和数字,并且至少包含一个字母。英文名的长度在 2-64 个字符之间。该英文名是 id_type 所指示的证件上的中文名所对应的。 Li Meng registrant_fn ...
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...
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/85544e397eed48848081f9d06d9e8276~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962888&x-signature=FvMR5M57h2KeaY2uUcUWdryLisI%3D)2. 在实例类型中,选择GPU计算型,可以看到有A30、A10、V100等GPU显卡的ECS云主机,操作系统镜像选择Ubuntu 带GPU驱动的镜像,火山引擎默认提供的GPU驱动版本为CUDA11.3,如果需要升级版本的话可...
其CUDA定制的可微高斯光栅化管线和创新的致密化使得3D高斯不仅实现了SOTA的渲染质量,还实现了实时渲染。Dynamic 3D高斯首先将静态的3D高斯拓展到了动态领域。然而,其只能处理多目场景非常严重地制约了其应用于更通用的情况,如手机拍摄等单目场景。## 研究思想Deformable-GS的核心在于将静态的3D高斯拓展到单目动态场景。每一个3D高斯携带位置,旋转,缩放,不透明度和SH系数用于图像层级的渲染。根据3D高斯alpha-blend的公式我们...