多进程访问cuda
社区干货
nvidia-cuda镜像
## 简介CUDA-X AI 是软件加速库的集合,这些库建立在 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=a...
2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
访问控制来保证数据安全与用户隐私)以及安全监控与审计,形成事前、事中、事后的全过程防护;- 业界主流安全工具平台赋能:如:KubeLinter/Kubescape/Nessus/Sonarqube/AppScan等,严格把控平台从设计、开发、测试、部... 并对应用程序进行安全评估,跟踪和管理风险,在软件生命周期中作出决策对安全进行持续性安全实施。### 3.3 SecDevOps V1.2
特惠活动
多进程访问cuda-优选内容
多进程访问cuda-相关内容
「跨越障碍,迈向新的征程」盘点一下2022年度我们开发团队对于云原生的技术体系的变革|社区征文
> **世界上并没有完美的程序,但是我们并不因此而沮丧,因为写程序就是一个不断追求完美的过程**。## 「**2022年收官战已经打响,最开心的两件事**」一转眼,2022年就这么悄无声息的过去了,对我而言,最高兴的就是*... rancher访问速度过慢,因为要加载的组件和渲染的很多,虽然新版本已经优化了。2. 【dashboard看板】rancher在dashboard部分做的还是不如kubernetes dashboard或者kuboard更加直观。3. 【资源耗费】对比了以下我们的...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
需要数千个计算实例能同时访问的高性能共享存储。这些都给存储带来了非常大的压力。 - 易用性:在使用一些框架的时候我们希望读写存储能够像读本地文件一样方便,这就需要存储接口友好 **,** 代码零修改,兼容 POSI... 直接通过程序读 TOS 往往不太方便,需要有一层缓存的能力。因此我们加了一层 CloudFS 来提供程序和 TOS 之间的透明缓存加速。CloudFS 提供了:- FUSE Client:提供 Posix 文件系统接口,支持模型训练场景常用 API;...
替换 Spring Cloud,使用基于 Cloud Native 的服务治理
进程隔离,这些是 Spring Cloud 不能管辖到的。在当时,一些新兴客户会面临一个问题:对于基于 Java 的业务应用,开发的时候选择哪种模式更好?对于这个问题,现在我们更推荐使用 Kubernetes,因为 Kubernetes 是一个... 无法阻止访问不健康的服务。如果要扩容或自恢复不健康的服务,需要在 Spring Cloud 里做很多扩展。![image.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/ee807698e07a4565bbccbf0b34fc2215~tplv-k3u...
基于国产化环境的金融级业务系统性能优化实践|社区征文
SeaQuest将底层的数据存储和访问引擎移植到HBase/Hadoop上,并创新地开发出HBase分布式事务处理等新技术,从而推出了Trafodion,并将全部代码开源,贡献给社区。应客户的要求,为了能够让业务系统在国产化环境下性能达... 物理线路等多个方面都密切相关,任何一个环节出现问题,都会影响整个系统的性能。因此当应用出现问题时,应当从应用程序、操作系统、服务器硬件、网络环境等方面综合排查,定位问题出现在哪个部分,然后集中解决。在服...
打造新一代云原生"消息、事件、流"统一消息引擎的融合处理平台 | 社区征文
既可以同一进程启动存储和计算的功能,也可以将两者分开部署。的多域名能力,支持在组件内为单个镜像仓库实例配置多个访问域名,提升了 VKE 与 CR 产品的体验一致... 支持从多个 GPU 版本之间选择。帮助用户通过 VKE 更加灵活地使用 GPU 计算资源。通过选择特定的 GPU 驱动版本,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...
火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导
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。 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... 这种情况下只能开启更多进程来提升QPS,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...
