中石油cuda
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...
供应链管理后台秒开体验优化
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715790041&x-signature=OCoL6sHQH3Ls6cuDaPKKYHvG8y0%3D)# 3 思路提起前端性能优化,大家脑中或多或少的都会冒出一些想法,随手一搜,也能看到各种最佳实践之类的万字长文。为了避免出现工作做了很多,却没对性能提升有显著效果的情况,在优化工作开始之前,首先是要对系统做诊断,并确定优化要达到的关键结果及衡量指标。这里我们只需要用到两个工具来辅助查优化工作,通过不断优化,不断验证以达到想要的...
【客户案例】集简云+金数据,助力软件服务商快速满足应用对接需求
帮助用户收集和管理日常工作中的数据,提升工作效率。任何行业和岗位的人员,无需特殊技能,都可以方便的创建出符合业务需求的表单。公司成立至今,已为800万余用户提供高效、安全、可靠的数据服务,为来自各行各业的中小及头部企业、高校及研究所、政府单位等组织提供线上数字化平台搭建服务。服务客户包括:中国交建集团、中国人寿、中国石油、蔚来汽车、猿辅导、高顿教育、知乎等。 
特惠活动
中石油cuda-优选内容
中石油cuda-相关内容
新功能发布记录
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·申请试用】在集群巡检/故障诊断的报告详情中增加下载报告的功能。方便多方介入排障时,共享下载的集群巡检和故障诊断报告,协作排障。 华北 2 (北京) 2024-01-31 配置集群巡检 华南 1 (广州) 2024-01-30 华东 2 (上海) 202...
【客户案例】集简云+金数据,助力软件服务商快速满足应用对接需求
帮助用户收集和管理日常工作中的数据,提升工作效率。任何行业和岗位的人员,无需特殊技能,都可以方便的创建出符合业务需求的表单。公司成立至今,已为800万余用户提供高效、安全、可靠的数据服务,为来自各行各业的中小及头部企业、高校及研究所、政府单位等组织提供线上数字化平台搭建服务。服务客户包括:中国交建集团、中国人寿、中国石油、蔚来汽车、猿辅导、高顿教育、知乎等。 注意事项卸载GPU驱动需要root账号操作权限,如果您是普通用户,请使用sudo命令获取root权限后再操作,本文以root登录系统操作为例。 卸载不同CUDA版本的命令可能不同,若不存在cuda-uninstaller文件, 请进入“/usr/local/cuda/bin/”目录查看是否存在uninstall_cuda开头的文件。若有,请将命令中的cuda-uninstaller替换为uninstall_cuda开头的文件名。 卸载run包方式安装的NVIDIA驱动登录Linux实例。 执...
GPU在Kubernetes中的使用与管理 | 社区征文
## 前言随着人工智能与机器学习技术的快速发展,在Kubernetes上运行模型训练、图像处理类程序的需求日益增加,而实现这类需求的基础,就是Kubernetes对GPU等硬件加速设备的支持与管理。在本文中我们就说一下在Kuber... 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 ...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
# 前言从去年chatGPT爆火,到国内千模大战,关乎大模型的热度已经沸反盈天。但大模型出现的价值、意义似乎与实际使用效果存在鲜明的对比,特别是日常工作中,最多让大模型帮助生成一些不痛不痒、凑字数的内容,难易触... device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") input_tensors = input_tensors.to(device) model.to(device) with torch.no_grad(): outputs = model(input_t...
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... 百川智能自主研发的baichuan-7B开源可商用的中英文大模型,不仅在中英文多个评测榜表现优秀,开源的内容也十分丰富,包括推理代码、INT4量化实现、微调代码以及预训练模型的权重等。用户能够十分便捷地根据自身需求调...
AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China
其中就包括其编译器,和设计细节一样,编译器对于终端使用来说也是不透明的。大多数 ASIC 都很难支持开发者像优化 CUDA Kernel 一样优化 ASIC 上运行的 AI 模型性能,往往只能做的很有限。 **0****3** **ByteMLPerf 的方案** :NLP 是构建大模型知识库的核心技术之一。它包括文本分析、情感分析、命名实体识别、关... device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')model.to(device)for epoch in range(10): train_loss = train(model, train_loader, criterion, optimizer) test_loss, test_...
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 ...
