多个cuda
社区干货
GPU推理服务性能优化之路
而是多个线程通过争抢GIL锁来执行,这种情况下GPU Kernel launch线程不能得到充分的调度。在Python推理服务中,开启多线程反而会导致GPU Kernel launch线程频繁被CPU的线程打断。由于GPU kernel lanch调度不足,这种方式也无法充分利用GPU使用率。### 2.2.3 解决方案针对以上问题,我们的解决方案是把CPU逻辑与GPU逻辑分离在两个不同的进程中。CPU进程主要负责图片的前处理与后处理,GPU逻辑则主要负责执行cuda kernel 函数,即模型...
【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... 展示了如何构建一个包含多个处理模块的处理流程。构建一个包含图像增强和人脸识别等多个处理模块的视频处理流程。这种模块化的设计让用户可以根据具体需求随时调整处理流程,实现更高度定制化的视频处理。```imp...
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
KubeAI的解决方案是把CPU逻辑与GPU逻辑分离在两个不同的进程中: **CPU进程主要负责图片的前处理与后处理,GPU进程则主要负责执行CUDA Kernel 函数,即模型推理** 。为了方便模型开发者更快速地接入我们的优化方案,我们基于Python开发了一个CPU与GPU进程分离的统一框架 ***kubeai-inference-framework*** ,旧有Flask或Kserve的服务,稍作修改即可接入推理引擎统一框架,新增服务按照框架实现指定function即可。推理服务统一框架构如...
【客户案例】微伴助手 x 轻流,自动同步企业客户信息到CRM系统
**员工需要反复登录多个系统,费时费力,如自行研发接口对接系统,还需专人进行维护,计算投入产出比不高。**那么该如何高效、低成本地解决呢?**集简云•解决方案** ... 以上两个场景是行业比较共性的问题,其余流程是满足公司业务的个性化所需。 张先生表示,在当今快节奏的发展中,我们这种多产品、多业务的公司可以通过人工智能技术帮助优化营销流程,提高营销流程的效率和投入产...
特惠活动
多个cuda-优选内容
多个cuda-相关内容
从构建到落地,火山方舟助力大模型生态持续繁荣
双方还联合开源了高性能图像处理加速库CV-CUDA,并在大规模稳定训练、多模型混合部署等方面的技术合作上取得成效。未来NVIDIA和火山引擎团队将继续深化合作,包含在NVIDIA Hopper架构进行适配与优化、机密计算、重点... 不仅在中英文多个评测榜表现优秀,开源的内容也十分丰富,包括推理代码、INT4量化实现、微调代码以及预训练模型的权重等。用户能够十分便捷地根据自身需求调整和优化模型,实现低成本部署。对于大模型现有的幻觉、数据...
新功能发布记录
支持从多个 GPU 版本之间选择。帮助用户通过 VKE 更加灵活地使用 GPU 计算资源。通过选择特定的 GPU 驱动版本,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...
Spark on GPU 最佳实践
以及 udf 包含 cuda 计算、编码计算等场景,不太适合用于小数据量、重 io(包括 shuffle)、GPU 卡内存比较小,以及 udf 包含大量逻辑计算(与 cpu 频繁交互)的场景。 Spark Rapids 算子与原生算子之间存在一定程度的兼容性问题,比如浮点数的计算等。详细信息可参考 Spark Rapids 官方文档。 目前 EMR 不支持除 T4 与 V100 之外的其他机型(不支持 Multi-Instance GPU,Mig)。 对于不支持 Mig 的卡,无法做到一张物理卡虚拟多张卡,因此...
HPC裸金属-基于NCCL的单机/多机RDMA网络性能测试
支持安装在单个节点或多个节点的大量GPU卡上,实现多个GPU的快速通信。 关键组件本文所述操作需要安装的软件包介绍如下。 关键组件 说明 NVIDIA驱动 GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。 CUDA工具包:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。 cuDNN库:NVIDIA CUDA(®) 深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。 OpenMPI OpenMPI是一个开源的 Message Passing Interface 实现,是一种高性能消息传递库,能够结合整个高性能计算社...
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
KubeAI的解决方案是把CPU逻辑与GPU逻辑分离在两个不同的进程中: **CPU进程主要负责图片的前处理与后处理,GPU进程则主要负责执行CUDA Kernel 函数,即模型推理** 。为了方便模型开发者更快速地接入我们的优化方案,我们基于Python开发了一个CPU与GPU进程分离的统一框架 ***kubeai-inference-framework*** ,旧有Flask或Kserve的服务,稍作修改即可接入推理引擎统一框架,新增服务按照框架实现指定function即可。推理服务统一框架构如...
通过工作流串联训练与评测任务
概述 机器学习平台工作流模块支持用户编排多个自定义任务。用户可以使用工作流串联模型训练与模型评估任务,并为每个任务提供不同的计算规格,在一次工作流任务中灵活完成训练与评估任务。本文介绍一个简单的训练+评... 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: ...
【客户案例】微伴助手 x 轻流,自动同步企业客户信息到CRM系统
**员工需要反复登录多个系统,费时费力,如自行研发接口对接系统,还需专人进行维护,计算投入产出比不高。**那么该如何高效、低成本地解决呢?**集简云•解决方案** ... 以上两个场景是行业比较共性的问题,其余流程是满足公司业务的个性化所需。 张先生表示,在当今快节奏的发展中,我们这种多产品、多业务的公司可以通过人工智能技术帮助优化营销流程,提高营销流程的效率和投入产...
字节跳动 kube-apiserver 高可用方案 KubeGateway
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049266&x-signature=5cuda%2BOYzLrYWqAu6omDmouuOUg%3D)作者:章骏|字节跳动云原生工程师KubeGateway 是字节跳动针对 kube-apiserver 流量特征专门定制的七层网关,它彻底解决... 开发人员通常会部署多个 kube-apiserver 实例,同时引入外部负载均衡器(以下简称 LB)进行流量代理。 的 Scheduler 允许多实例**分布式运行**。对于超大规模的集群和对高吞吐有要求的场景,我们可以配置多个 scheduler 实例来满足需求。此时每个 schedul...
