gpu及cuda介绍
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GPU推理服务性能优化之路
包括基于Python的CPU与GPU进程自动隔离的推理服务框架,以及对推理模型进行转TensorRT优化的调试工具。此外针对不同的推理服务性能瓶颈,我们还梳理了各种实战优化技巧,比如CPU与GPU分离,TensorRT开启半精度优化,同模型混合部署,GPU数据传输与推理并行等。下面从理论,框架与工具,实战优化技巧三个方面介绍下推理服务性能优化的方法。# 二、理论篇## 2.1 CUDA架构
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GPU-部署Baichuan大语言模型
本文以搭载了一张A10显卡的ecs.gni2.3xlarge实例为例,介绍如何在GPU云服务器上部署Baichuan大语言模型。 背景信息Baichuan-13B是包含130亿参数的开源可商用的大语言模型,在知识问答、聊天、逻辑推理、总结摘要等场... 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。本文以CUDA 12.2为例。 CUDNN:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加...
GPU服务器使用
本文将介绍如何创建并使用GPU云服务器。 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... 根据实际需求选择计费类型以及带宽大小,点击“下一步:高级配置”。 选择“登录凭证” ---> 输入“登录密码” ---> 输入“实例名称” ---> 点击“下一步:确认订单”。 步骤2:安装CUDA Toolkit具体安装步骤请参英伟达...
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 组件要求
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...
GPU-部署ChatGLM-6B模型
本文以搭载了一张A10显卡的ecs.gni2.3xlarge实例为例,介绍如何在GPU云服务器上部署ChatGLM-6B大语言模型。 背景信息ChatGLM-6B是一个具有62亿参数的、支持中英双语问答的对话语言模型,基于General Language Model(... 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。 CUDA:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以CUDA 12.2为例。 CUDNN:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加...
安装GPU驱动
GPU实例,并为其绑定公网IP,使其具备访问公网的能力。 安装GPU驱动(Linux)Linux操作系统的驱动安装采用Shell脚本安装方式,适用于任何Linux发行版,包括CentOS、Ubuntu等。 登录NVIDIA 驱动下载 。 设置搜索条件,单击“搜索”按钮查找符合条件的驱动版本。本文以Tesla T4安装CUDA 12.2对应的GPU驱动版本为例,如下图所示。 配置项 说明 示例 产品类型 产品系列 产品家族 根据实例规格配备的GPU卡进行选择。详情请参见实例规格介绍。...
GPU推理服务性能优化之路
包括基于Python的CPU与GPU进程自动隔离的推理服务框架,以及对推理模型进行转TensorRT优化的调试工具。此外针对不同的推理服务性能瓶颈,我们还梳理了各种实战优化技巧,比如CPU与GPU分离,TensorRT开启半精度优化,同模型混合部署,GPU数据传输与推理并行等。下面从理论,框架与工具,实战优化技巧三个方面介绍下推理服务性能优化的方法。# 二、理论篇## 2.1 CUDA架构