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清空cuda显存

GPU云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,适用于机器学习、视觉处理等多种场景

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... 但是更多进程会带来更多显存的开销。* 如果开启多线程模式,经过实测,这种方式也不能带来QPS的提升。主要是因为Python的GIL锁的原因,由于Python GIL锁的存在,Python的多线程实际上是伪的多线程,并不是真正的并发执...

【发布】多模态 VisualGLM-6B,最低只需 8.7G 显存

用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4量化级别下最低只需8.7G显存)。 **二、使用**模型推理使用pip安装依赖``` ... .half().cuda() image_path = "your image path" response, history = model.chat(tokenizer, image_path, "描述这张图片。", history=[]) ...

火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导

用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/3eccfcd3eb7c4c7aaba2e20fc6f213d6~tplv-tlddhu8... V100等GPU显卡的ECS云主机,操作系统镜像选择Ubuntu 带GPU驱动的镜像,火山引擎默认提供的GPU驱动版本为CUDA11.3,如果需要升级版本的话可以参考后面的步骤,配置GPU服务器。![picture.image](https://p3-volc-commu...

我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文

3.CUDA8.04.cuDNN5.Python 3.5**需要注意的是,CUDA8.0是NVIDIA显卡才能安装的,不安装CUDA8.0的话,TensorFlow只能用电脑的CPU来计算了,计算速度会大打折扣。## 2.TensorFlow安装过程### 2.1 安装anaconda进入官网,拉到最下面,根据你系统是64还是32位下载安装,一般win10都是64位。安装就按默认选项就行。![image.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/e8b4800eed4942878612b234d5b6d647~tplv-k3u1fbp...

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清空cuda显存-优选内容

安装CUDA工具包
CUDA工具包介绍CUDA(Compute Unified Device Architecture)是NVIDIA推出的运算平台,该平台使GPU能够解决复杂的计算问题,包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。 GPU云服务器采用NVIDIA显卡,则需要安装CUDA开发运行环境。建议您安装最新版本的CUDA驱动,适用于任何Linux或Windows发行版,包括CentOS、Ubuntu、Debian、Windows等。 操作场景如果您在创建GPU实例时未同时安装CUDA,则需要在创建GPU实例后,参考本文手动安...
GPU实例部署paddlepaddle-gpu环境
本文介绍 GPU 实例部署深度学习Paddle环境。 前言 在ECS GPU实例上部署深度学习Paddle环境。 关于实验 预计实验时间:20分钟级别:初级相关产品:ECS受众: 通用 环境说明 本文测试规格如下:实例规格:ecs.pni2.3xlargeGPU 类型:Tesla A100 80G显存容量:81920MiB实例镜像:velinux - 1.0 with GPU DriverNVIDIA-SMI:470.57.02NVIDIA Driver version:470.57.02CUDA version:11.4CUDA Toolkit version:11.2Python version:Python 3.7.3pa...
GPU-部署ChatGLM-6B模型
支持在消费级的显卡上进行本地部署(INT4量化级别下最低只需6GB显存)。ChatGLM-6B使用了和ChatGLM相同的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约1T标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,62亿参数的ChatGLM-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答。 软件要求注意 部署ChatGLM-6B语言模型时,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...
GPU-部署Baichuan大语言模型
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) 软件要求注意 部署Baichuan大语言模型时,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...

清空cuda显存-相关内容

NVIDIA驱动FAQ

执行nvidia-smi命令查看的CUDA版本和实际的安装版本为何不一致?执行nvidia-smi命令查询到的CUDA版本代表您的GPU实例可以支持的最高CUDA版本,并不代表您实际安装的CUDA版本。 如何查询GPU显卡的详细信息?不同操作系统的GPU实例,查看GPU显卡信息的操作如下: Linux操作系统,您可以执行nvidia-smi命令,查看GPU显卡的详细信息。 Windows操作系统,您可以在设备管理器中查看GPU显卡的详细信息。 如果您想了解GPU卡的运行和使用情况,请...

GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用

本文以搭载了一张V100显卡的ecs.g1ve.2xlarge实例,介绍如何在GPU云服务器上基于Diffusers搭建SDXL 1.0的base + refiner组合模型。 背景信息SDXL Stable Diffusion XL(简称SDXL)是最新的图像生成模型,与之前的SD模型... 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、P...

新功能发布记录

批量计算套件进行如下体验优化:支持在控制台批量选择并删除任务。 核心组件部署模式支持弹性容器实例(VCI)。 华北 2 (北京) 2024-03-18 任务管理 组件运维 华南 1 (广州) 2024-03-13 华东 2 (上海) 2024-03-14 感... 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...

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GPU-部署基于DeepSpeed-Chat的行业大模型

本文以搭载了一张A100显卡的ecs.pni2.3xlarge为例,介绍如何在GPU云服务器上进行DeepSpeed-Chat模型的微调训练。 背景信息DeepSpeed-Chat简介 DeepSpeed-Chat是微软新公布的用来训练类ChatGPT模型的一套代码,该套代... 软件要求CUDA:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以11.4.152为例。 Python:编程语言,并提供机器学习库Numpy等。本文以3.8.10为例。 DeepSpeed:大模型训练工具。本文以0.10.2为例。 Tensorboard:机器学习实...

HPC裸金属-基于NCCL的单机/多机RDMA网络性能测试

背景信息ebmhpcpni2l实例搭载NVIDIA A800显卡,同时支持800Gbps RDMA高速网络,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...

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