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mfc调用cuda

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

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【高效视频处理】一窥火山引擎多媒体处理框架-BMF|社区征文

让更多人了解和使用这套功能强大的跨平台框架。> 什么是BMF?BMF即Babit Multimedia Framework,中文称为"火山引擎多媒体框架"。它是一个通用的多媒体处理框架,通过提供简洁易用的跨语言接口、灵活的调度和扩展性,以模块化的方式动态扩展、管理和复用视频处理的原子能力。不仅如此,BMF还可以直接调用单个处理模块,方便集成到各种工程中使用,其与NIVIDA 合作开发提供了丰富的 GPU 即用模块,低门槛的扩展方式,多语言接口以及各类...

GPU推理服务性能优化之路

# 一、背景随着CV算法在业务场景中使用越来越多,给我们带来了新的挑战,需要提升Python推理服务的性能以降低生产环境成本。为此我们深入去研究Python GPU推理服务的工作原理,推理模型优化的方法。最终通过两项关键... 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 Stream流:Cuda stream是指一堆异步的cuda操作,他们按照host代码调用的顺序...

【发布】多模态 VisualGLM-6B,最低只需 8.7G 显存

供大家使用。*Github 链接:**https://github.com/THUDM/VisualGLM-6B**Huggingface 链接:**https://huggingface.co/THUDM/visualglm-6b* VisualGLM-6B 可以进行图像的描述及相关知识的问答:... 如果使用Huggingface transformers库调用模型,可以通过如下代码(其中图像路径为本地路径):``` from transformers import AutoTokenizer, AutoModel token...

KubeCon | 使用 KubeRay 和 Kueue 在 Kubernetes 中托管 Ray 工作负载

**使用 KubeRay 和 Kueue 在 Kubernetes 中托管 Ray 工作负载|Sailing Ray workloads with KubeRay and Kueue in Kubernetes**》议题。以下是本次演讲的文字稿。本文将从 Ray 为何得到 AI 研究者们的青睐,在... 上图左侧展示了如何使用 Ray Core 编写一个简单的分布式程序,square 函数和 Counter 类通过 Ray 的语法糖,变成了一些在远程运行的对象,其计算过程会被异步调用并存储在 object store 中,最后通过 ray.get 来获取到...

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GPU推理服务性能优化之路
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GPU-部署基于DeepSpeed-Chat的行业大模型
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:机器学习实验可视化的工具。本文以2.14.0为例。 Transformers:一种神经网络架构,用于语言建模、文本生成和机器翻译等任务。本文以4.32.1为例。 Gradio:快速构建机器学习Web展示页面的开源Python库。本文以3.43.2为例。 使用说...
【发布】多模态 VisualGLM-6B,最低只需 8.7G 显存
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mfc调用cuda-相关内容

得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践

在模型研究和开发领域被广泛使用,所以模型推理服务也主要以Python GPU推理为主。模型推理过程一般涉及预处理、模型推理、后处理过程,单体进程的方式下CPU前/后处理过程,与GPU推理过程需要串行,或者假并行的方式进行... 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Ks...

【发布】LongBench:衡量模型的「长」

尤其是长文本场景下(如人工标注成本或API调用成本)。因此,我们采用了一种全自动的评测方式,旨在以最低的成本,最有效地衡量和评估模型的长文本理解能力。利用该评测数据集,我们分别对 *GPT-3.5-Turbo-16k、Lla... 并在对话阶段使用 32K 的上下文长度训练。 *下载使用:**- Github:**https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B**- HF:**https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b-32k* ...

干货|可视化BI平台:如何构建易用的数据流?

DataWind使用的umi脚手架使得数据流一直绑定在Dva方案上,然而Dva本身语法较为陈旧,DataWind在使用时也比较粗放,导致项目拆包时遇到了模块间紧紧咬合的问题,牵一发而动全身。 目前,DataWind前端团队正在进... (state => ..)` 的语法,无疑都不符合简单清晰的直觉,同时要手动传入泛型也显得多此一举。 / Effect 调用reducer繁琐 / 因为 reducer 仅支持同步,干净无副作用,所以 Effect 就被拓展出来干“脏活...

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BMF 框架:多媒体处理的强大利器 | 社区征文

BabitMF(Babit Multimedia Framework,BMF),作为一个通用的多媒体处理框架,能够提供简单易用的跨语言接口、灵活的调度和可扩展性,以及以模块化的方式动态扩展、管理和复用视频处理的原子能力。BMF 以 graph/pipeline 的形式构建多媒体处理链路,或通过直接调用各个处理能力实现项目集成,帮助多媒体用户在各类生产环境中方便、高效地实施项目。BMF 的使用场景涵盖视频转码、视频帧提取、视频增强、视频分析、视频帧插入、视频编辑、...

干货|字节跳动数据技术实战:Spark性能调优与功能升级

如果依然使用 MergeFile增加整体Shuffle的方式,则无法为每个分区都产出合适的文件大小,虽然也可以解决小文件问题,但部分分区文件则会过大,同时还会引入比较大的性能损耗。======================================... InertInto算子直接通过GNI调用将数据直接写到Parquet文件内。 **经过实际场景测试,性能提升35%左右。**![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/a1b6a68d116d4d6...

大规模混合部署项目在字节跳动的落地实践

它底层使用 K8s 作为编排调度的系统,目前字节内部几乎所有无状态服务都是以容器的形式部署和运行在 TCE 之上,这些无状态服务主要包括典型的微服务,还有像推荐和广告等在类的偏算法型的服务。其中,微服务对于资源... 甚至影响到整个请求调用链路。所以我们需要底层系统提供一整套的机制进行稳定性保证,主要包括几个方面:* 首先 **集群本身在规模逐渐变大的过程中,需要具有较强的扩展性和可用性** 。只有这样才能支持频繁的扩...

字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践|CommunityOverCode Asia 2023

通过大规模使用 YARN 管理大数据集群,可以有效提高 Spark 资源使用率的同时降低资源的运营和维护成本。* 第二个阶段是离线资源混部阶段,通过构建 YARN 和 Kubernetes 混合部署集群,进一步提升在离线资源整体的利用... Spark 云原生技术方案目前主流的使用方式包括 Spark Native 和 Google 开源的 Spark Operator 两种方式。两种方式殊途同归,最终都是调用 Spark-submit 命令行工具。不同的是,Google 的 Spark Operator 支持了更加丰...

NVIDIA驱动安装指引

调用GPU云服务器上的GPU卡获得通用计算能力,适用于深度学习、推理、AI等场景。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),系统将自动安装默认版本的GPU驱动、CUDA和cuDN...

字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践

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