GPU逻辑则主要负责执行cuda kernel 函数,即模型推理。另外由于我们线上有大量推理服务在运行,所以我们基于Python开发了一个CPU与GPU分离的统一框架。针对原有Flask或Kserve的服务,稍作修改即可使用我们的服务。具体请参考下面的CPU与GPU分离的统一推理框架相关介绍。针对线上的某个推理服务,使用我们的框架进行了CPU与GPU进程分离,压测得出的数据如下,可见QPS大约提升了7倍左右。![picture.image](https://p3-volc-commun...
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 ... 并没有在YAML文件中指定GPU的个数,也没有在Kubernetes集群中安装Device Plugin插件,因为他们的程序以DaemonSet的方式运行,且每台机器上只有一块GPU,这样相当于一个程序独占一个GPU,至于把GPU设备及驱动加载到Docke...
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下图所示:![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/378cfbe...
本次竞赛旨在深入探讨人工智能技术在特定领域的应用,涵盖机器学习、深度学习和数据分析等多个方面,同时为参赛者提供实践机会,通过解决问题和实现功能,更好地理解和运用oneAPI技术。**Stable Diffusion**是2022年... 实现在指定硬件平台上的部署优化,为生成图任务提供更高效、更稳定的解决方案。本篇文章就我参与的比赛的一些心得感受,优化思路作为分享内容呈现给大家,这和上一篇不同,是一个全新的优化方向,本人也在比赛中实现了部...
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... 并指定该环境中的python版本为3.10。 执行conda create -n baichuan python=3.10命令。 回显Proceed ([y]/n)?时输入“y”确认。 执行以下命令,激活虚拟环境。conda activate baichuan回显如下,表示激活成功。 步骤...
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... 指定python版本。 执行conda create -n cuda11.4 python=3.8.3命令。其中,cuda11.4表示虚拟环境名称,您可以按需更换。 回显Proceed ([y]/n)?时输入“y”确认。 执行以下命令,激活虚拟环境。conda activate cuda11....
并指定该环境中的python版本为3.10。 执行conda create -n sd-xl python=3.10命令。 回显Proceed ([y]/n)?时输入“y”确认。 执行以下命令,激活虚拟环境。conda activate sd-xl回显如下,表示激活成功。 执行以下命令,安装git。回显Proceed ([y]/n)?时输入“y”确认安装。conda install git 执行以下命令,安装CUDA 11.8对应的Pytorch。 本文所示“sd-xl”环境中使用的CUDA版本为11.8。您也可以自行指定CUDA版本并登录Pytorch官网...
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... 并指定该环境中的python版本为3.10。 执行conda create -n ChatGLMtest python=3.10命令。 回显Proceed ([y]/n)?时输入“y”确认。 执行以下命令,激活虚拟环境。conda activate ChatGLMtest回显如下,表示激活成功。...
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下图所示:![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/378cfbe...
本次竞赛旨在深入探讨人工智能技术在特定领域的应用,涵盖机器学习、深度学习和数据分析等多个方面,同时为参赛者提供实践机会,通过解决问题和实现功能,更好地理解和运用oneAPI技术。**Stable Diffusion**是2022年... 实现在指定硬件平台上的部署优化,为生成图任务提供更高效、更稳定的解决方案。本篇文章就我参与的比赛的一些心得感受,优化思路作为分享内容呈现给大家,这和上一篇不同,是一个全新的优化方向,本人也在比赛中实现了部...
通常是不可见的。 **产品抉择难在哪儿?** ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-... 某家公司的产品可能在某个业务方向效果很好,但在另外一个业务方向上表现一般。所以为了满足不同业务负载特点,可能会出现需要引入多家 ASIC 的情况,而各家 ASIC 由于具备类似 CUDA 的开发生态,往往都需要单独适配...
您可以配合CUDA、cuDNN库更高效的使用GPU卡。 免费 GRID驱动 用于获得GPU卡的图形加速能力,适用于OpenGL等图形计算的场景。 需购买NVIDIA GRID License 公共镜像安装GPU驱动方式一:后台自动安装GPU驱动您可以在创建GPU实例时,选择常规版的Linux或veLinux镜像,并勾选“后台自动安装GPU驱动”(默认勾选),系统将自动安装指定版本的GPU驱动、CUDA和cuDNN库。 支持的公共镜像及配套的驱动版本如下表所示,不同实例规格支持选择的镜像略...
2024-04-15 自定义节点池支持手动添加多种类型的节点规格 自定义节点池去除原本仅允许添加节点池指定规格节点的限制,支持用户手动添加多种类型的节点规格,增强了自定义节点池的使用灵活性。 华北 2 (北京) 2024-0... 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...