在线cuda环境
社区干货
Linux安装CUDA
# 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。  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...
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... 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...
高效视频处理框架 BMF 实践|社区征文
# 高效视频处理框架BMF实践日常工作主要开发环境是MAC,在MAC下涉及音视频处理用到的主要工具:1. 音视频播放:VLC、FFPLAY2. 音视频采集:OBS3. 音视频编解码处理:FFMPEG、OpenCV4. 音频处理:Audition5. OCR:Ma... 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。...
【高效视频处理】体验火山引擎多媒体处理框架 BMF |社区征文
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 环境中进行部署。我选择了一台...
特惠活动
在线cuda环境-优选内容
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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... 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...
预置镜像列表
机器学习开发中镜像用于提供开发所需的运行环境,机器学习平台为用户提供了包括 Python、CUDA、PyTorch、TensorFlow、BytePS 等多种依赖的预置镜像供用户直接使用。 相关概念 镜像 预置镜像列表 PythonPython 是目前机器学习研究和开发中最常用的编程语言之一,该语言可读性强且拥有丰富的软件库(如 scikit-learn、numpy 等)。平台基于原版 Ubuntu 镜像安装了不同版本的 Miniconda Python(3.7+),内置了常用开发工具,同时 pip、cond...
GPU-部署ChatGLM-6B模型
需保证CUDA版本 ≥ 11.4。 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。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态神经网络。本...
GPU-部署Pytorch应用
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。本文以8.2.4.15为例。 Anaconda:获取包且对包能够进行管理的工具,包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项,用于创建Python虚拟环境。本文以Anaconda 3和Python 3.8.3为例。 Pytorch使用CUDA进行GPU加速时,在CUDA、GPU驱动已经安装的情况下,依然不能使用,很可能是版本不匹配的问题,请严格关...
高效视频处理框架 BMF 实践|社区征文
# 高效视频处理框架BMF实践日常工作主要开发环境是MAC,在MAC下涉及音视频处理用到的主要工具:1. 音视频播放:VLC、FFPLAY2. 音视频采集:OBS3. 音视频编解码处理:FFMPEG、OpenCV4. 音频处理:Audition5. OCR:Ma... 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。...
【高效视频处理】体验火山引擎多媒体处理框架 BMF |社区征文
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 环境中进行部署。我选择了一台...
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
Pytorch使用CUDA进行GPU加速时,在GPU驱动已经安装的情况下,依然不能使用,很可能是版本不匹配的问题,请严格关注虚拟环境中CUDA与Pytorch的版本匹配情况。 Anaconda:获取包且对包能够进行管理的工具,包含了Conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项,用于创建Python虚拟环境。本文以Anaconda 3和Python 3.10为例。 Gradio:快速构建机器学习Web展示页面的开源Python库。本文以3.43.2为例。 使用说明下载本文所需软件需要访问国...
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...
从构建到落地,火山方舟助力大模型生态持续繁荣
持续在探索基于NVIDIA新一代硬件支持的可信计算环境、基于联邦学习的数据资产分离等多种方式的安全互信计算方案,以满足大模型在不同业务场景的数据安全要求。NVIDIA开发与技术部亚太区总经理李曦鹏表示,NVIDIA与火山引擎过往合作成果丰硕,共同合作的GPU推理库ByteTransformer在IEEE国际并行和分布式处理大会(IPDPS 2023)上获得最佳论文奖,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...
