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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。 操作场景 本文介绍如何在Linux实例上部署Pytorch应用。 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G...

大幅提升集群通信性能,提高大规模训练加速比。更多信息,请参见高性能计算GPU型ebmhpcpni2l。 NCCL是NVIDIA的集合通信库,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...

该模型对GPU显存的需求如下: 精度 显存需求 推荐实例规格 GPU显卡类型 FP16 27 GB ecs.g1ve.2xlarge V100 * 1(单卡32 GB显存) INT8 17 GB ecs.gni2.3xlarge A10 * 1(单卡24 GB显存) INT4 10 GB ecs.gni2.3xlarge A10 * 1(单卡24 GB显存) 操作场景本文以搭载了一张A10显卡的ecs.gni2.3xlarge实例为例,为您介绍如何在GPU云服务器上部署Baichuan大语言模型。 软件要求注意 部署Baichuan大语言模型时,需保证CUDA版本 ≥ 11.8。 NVID...

比如说GPUs、NICs、FPGAs,而且它们的厂商也不止一家,Kubernetes要想挨个支持是不现实的,所以Kubernetes就把这些硬件加速设备统一当做`扩展资源`来处理。Kubernetes在Pod的API对象里并没有提供像CPU那样的资源类型,它使用我们刚说到的`扩展资源`资源字段来传递GPU信息,下面是官方给出的声明使用nvidia硬件的示例:```apiVersion: v1kind: Podmetadata: name: cuda-vector-addspec: restartPolicy: OnFailure conta...

(NVIDIA GPU CLOUD)是NVIDIA开发的一套深度学习容器库,具有强大的性能和良好的灵活性,可以帮助科学家和研究人员快速构建、训练和部署神经网络模型。NGC官网提供了当前主流深度学习框架的镜像,例如Caffe、TensorFlow、Theano、Torch等。 操作场景 本文介绍如何在Linux实例上基于NGC部署TensorFlow。 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:使GP...

前言 GPU云服务器(GPU Compute service)是提供 GPU 算力的弹性计算服务,拥有超强的计算能力,能高效服务于机器学习、科学计算、图形处理、视频编解码等多种场景,本文将介绍如何创建并使用GPU云服务器。 关于实验 预... 步骤2:安装CUDA Toolkit 具体安装步骤请参英伟达CUDA安装说明 步骤3:安装GPU_BURN GPU_BURN下载以及使用方法参考文档GPU_BURN下载以及使用方法 安装GPU_BURN,使用如下命令。 bash tar zxvf gpu_burn-1.1.tar.gz 编...

如果您希望在第三方边缘一体机上使用 aPaaS 工具包提供的 AI 推理和数据流服务,您需要确保边缘一体机具有 GPU 并且安装了指定的 GPU 组件。本文介绍了 AI 推理服务对不同架构(AMD64、AArch64)下 GPU 组件的具体要求,供您参考。 注意 如果您发现一体机不满足 GPU 组件要求,请联系您的一体机提供商为您安装对应组件。 AMD64 架构组件要求一体机必须已安装以下组件: Nvidia Driver ≥ 515.76 CUDA Version ≥ 11.8 nvidia-containe...