算力cuda
社区干货
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 ...
构建面向异构算力的边缘计算云平台
火山引擎边缘计算产品负责人沈建发作为开场嘉宾,围绕“算力“主题分享了火山引擎边缘计算如何解决万物互联时代异构算力行业发展及业务演进面临的挑战,探讨多样化的算力应用与实践,揭秘了边缘计算统一纳管异构算力沉淀的平台能力和典型的场景应用。**公众号后台回复关键字「大讲堂」即可获取本次直播分享的 PPT 资料和直播回放链接。** 万物互联的智能时代 **技术发展,从信息孤岛...
构建面向异构算力的边缘计算云平台
分享了火山引擎边缘计算如何解决万物互联时代异构算力行业发展及业务演进面临的挑战,**揭秘边缘计算统一纳管异构算力,沉淀的平台能力和典型的场景应用。**> > > 1. 万物互联的智能时代> 1. 构建新一代边缘计算云平台> 1. 字节跳动场景应用> 1. 未来展望> ## **01 万物互联的智能时代**### **技术发展,从信息孤岛到万物互联**在京召开,50多位来自AI、云计算、大数据、架构等领域的讲师、专家出席大会,围绕“云时代基础设施”、“金融科技创新”、“人工智能算法与实践”等议题展开深度演讲和高端对话,共同探究新技术如何帮助企业实现数字化能力的飞跃和提升。火山引擎云基础产品负责人罗浩受邀参加首日活动,就“[大算力基础设施技术探...
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算力cuda-优选内容
算力cuda-相关内容
浅析基于云-边-端协同AI算力资源智能调度能力
并提供相关的计算、网络、存储、安全资源等,实现对全业务链的智能调度、资源整合与运维、AI算力分发、辅助决策等能力。云-边-端协同放大了云计算与边缘计算的应用价值,边缘计算更接近业务现场,并且通过数据的采集和初步处理,支撑云端更多的应用。与此同时,云端平台通过后端的计算、大数据处理分析等能力,优化输出的业务场景规则或模型,将指令下发到边缘端,让边缘端快速执行。基于云端的计算能力,智能分析网关平台可以实现海...
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、重点模型合作优化、共同为重点客户提供支持,以及NeMo Framework适配等,携手助力大模型产业繁荣。 智谱AI张鹏:认知大模型及应用用好大模型的前提,是对大模型拥有清晰认知。智谱AI CEO张鹏回顾了智谱AI的发展轨迹,并将始终...
火山引擎吴迪:火山方舟加速大模型和大算力应用落地
6月28日,2023火山引擎V-Tech体验创新科技峰会上,火山引擎正式发布“火山方舟”大模型服务平台。火山引擎智能算法负责人、火山方舟负责人吴迪以《绽放·共赢,“火山方舟”大模型平台启航》为主题进行演讲,深度阐释了火山引擎大模型理念,解读“火山方舟”的功能特点,为模型提供方以及模型使用方带来全新价值。 大模型百花齐放,“火山方舟”启航这一轮由大模型、大算力带来的技术变革,让更多人看到了无限可能。这种变革的影响是巨大...
浅析云边端协同架构的应用意义与EasyCVR视频融合能力升级
随着5G时代的到来,万物互联产生了海量数据,据IDC预测,到2025年全球设备连接总数将达到1000亿,集中式处理模型下核心网络无法承载如此大的数据量传输,数据也无法在云中心存储计算,因此基于云边端的架构模式成为当前的技术发展趋势。### 一、建设目标推进算网融合,支持经济社会数字转型、智能升级、融合创新,以5G、云计算、人工智能等应用需求为牵引,通过云、边、端的高效协同,提供算网一体化的新型算力基础设施及服务。融合各...
算力计费
本页面介绍了边缘容器产品的算力计费信息。 计费方式 算力默认采用按量后付费方式,计费由 CPU、内存和存储组成,价格如下表所示: 计费项 价格 单位 CPU 0.0000231 元/核/秒 内存 0.00000735 元/GB/秒 存储-本地盘 0.000000113 元/GB/秒 存储-云盘 0.000000122 元/GB/秒 说明 此处内存/存储的单位换算为:1 TB = 1000 GB 算力计费公式 算力资源按秒统计,统计范围是用户账号下所有部署节点上已部署的 Pod 算力总和。...
AI医·药智能算力解决方案-火山引擎
提供稳定的高性能计算和存储选项,为您优化成本和性能;结合ML平台支持新药研发、智能诊断、影像AI等医疗领域创新。
算力计费
边缘计算节点的算力资源支持按月峰值计费。计费项包括CPU、内存和存储。按照边缘实例类型不同,资源价格也不相同。 资源单价边缘计算节点的算力资源价格如下表所示。 边缘实例类型 计费项 单位 价格 (元/月) 非网络增强型 CPU 核 57 非网络增强型 内存 GB 18 非网络增强型 存储 GB 0.3 网络增强型 CPU 核 60 网络增强型 内存 GB 20 网络增强型 存储 GB 0.3 按月峰值计费 计费说明 计费规则 边缘算力...
计费概述
本页面介绍了边缘渲染产品的计费概述信息。边缘渲染产品默认采用按量后付费方式,产品计费由算力和存储两部分组成,最终费用为算力费用和存储费用之和。算力涵盖CPU和GPU。 计费组成 单位 计费方式 结算周期 CPU 核/时 按量后付费 按月 GPU 卡/时 按量后付费 按月 存储 GB/日 按量后付费 按月
强大的高效视频处理框架——BMF | 社区征文
(DeOldify 算法)集成到了 BMG 视频处理中,视频的翻新也变得简单起来。Step1: 引入 DeOldify 着色算法,也就是 BMF-python 模块,设置 BMF 处理管道(解码-》彩色码-》编码),运行即可。Step2:AI 视频处理是十分消耗性能的,需要庞大的算力,建议开启 GPU。```torch.cuda.is_available()```Step3: 设置 BMF 管道的执行顺序```graph = bmf.graph()video = graph.decode({"input_path": input_video_path})# 核心部分,对...
