怎样配置cuda显卡
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nvidia-cuda镜像
CUDA® (NVIDIA 的开创性并行编程模型)之上,提供对于深度学习、机器学习和高性能计算 (HPC) 必不可少的优化功能。下载地址:- 火山引擎访问地址:https://mirrors.ivolces.com/nvidia_all/- 公网访问地址:https://mirrors.volces.com/nvidia_all/## 相关链接官方主页:[https://www.nvidia.cn/technologies/cuda-x/](https://www.nvidia.cn/technologies/cuda-x/?spm=a2c6h.13651104.0.0.14626225PGZDBA)官方配置文档:[ht...
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... 用户需要根据自身操作系统以及网络条件来选择相关配置项,生成不同的安装命令,此处演示为Ubu...
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... 然后相关参数会输出到配置文件中,如下: ### 配置网际快车...
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怎样配置cuda显卡-优选内容
怎样配置cuda显卡-相关内容
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...
NVIDIA驱动安装指引
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Tesla驱动方式一:后台自动安装GPU驱动您可以在创... 搭载了T4显卡的GPU实例可以参考安装GRID驱动章节安装GRID驱动并激活License。 GRID驱动的卸载方法请参见卸载GRID驱动。 自定义镜像安装GPU驱动或GRID驱动若您使用自定义镜像,请您首先确认已卸载不符合需求的NVI...
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...
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...
VirtualBox制作ubuntu14镜像
在CUDA、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。本文从GPU驱动开始从头彻底解决版本不匹配问题。 关于实验级别:初级 相关产品:云服务器镜像,TOS桶 受众:通用 操作系统:Windouws10 软件版本:VirtualBox6.1 操作步骤步骤一:安装VirtualBox下载安装包https://www.virtualbox.org/ 选择Download,进入详情页选择VirtualBox进行下载。 安装VirtualBox下载成功之后得到,执行exe应用程序文件,进行安装。 配置V...
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... 网络配置:勾选“分配弹性公网IP”。 创建成功后,在实例绑定的安全组中添加入方向规则:放行TCP 6006端口。具体操作请参见修改安全组访问规则。 安装并配置CUDA登录实例。 依次执行以下命令,下载并安装CUDA 11....
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
使配置文件生效。 创建一个名为“sd-xl”的虚拟环境,并指定该环境中的python版本为3.10。 执行conda create -n sd-xl python=3.10命令。 回显Proceed ([y]/n)?时输入“y”确认。 执行以下命令,激活虚拟环境。conda activate sd-xl回显如下,表示激活成功。 执行以下命令,安装git。回显Proceed ([y]/n)?时输入“y”确认安装。conda install git 执行以下命令,安装CUDA 11.8对应的Pytorch。 本文所示“sd-xl”环境中使用的CUDA版...
安装NVIDIA-Fabric Manager软件包
操作场景NVIDIA-Fabric Manager服务可以使多A100/A800显卡间通过NVSwitch互联。有关NVSwitch的更多介绍,请参见NVIDIA官网。 说明 搭载A100/A800显卡的实例请参见实例规格介绍,如果未安装与GPU驱动版本对应的NVIDIA... 方式一:通过安装包安装CentOS 8.x wget https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/rhel8/x86_64/nvidia-fabric-manager-470.57.02-1.x86_64.rpmrpm -ivh nvidia-fabric-manager-470.57.02-1.x86_...
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...
