intel显卡驱动cuda
社区干货
国产化系统中遇到的视频花屏和卡顿以及延迟问题的记录与总结 | 主赛道
当前业界主流的CPU架构有AMD和Intel的**X86架构**、华为海思广泛采用的**ARM架构**、**MIPS架构**、开源**RISC-V架构**、还有国产的龙芯**LoogArch架构**等,如下所示:。 **二、使用**模型推理使用pip安装依赖``` ... .half().cuda() image_path = "your image path" response, history = model.chat(tokenizer, image_path, "描述这张图片。", history=[]) ...
每帧纵享丝滑——ToDesk云电脑、网易云游戏、无影云评测分析及ComfyUI部署
却发现设备缺少必要的GPU支持;有时,我们想要剪辑和渲染复杂的视频,本地电脑却不具备高速的处理器、足够的内存、高效的显卡和一款支持多种输出格式和编码方式的渲染软件(如CAD/SolidWorks/Revit等);又或者,承接了程... 网易云游戏采用了Intel Xeon 2.6GHz,制程为14纳米。这款处理器拥有6核12线程,就像一艘坚固的货轮,虽然速度不是最快的,但是非常稳定可靠,14纳米的制程工艺虽然不如7纳米先进,但依然在复杂多变的游戏环境中保持高效运...
火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导
选择GPU计算型,可以看到有A30、A10、V100等GPU显卡的ECS云主机,操作系统镜像选择Ubuntu 带GPU驱动的镜像,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。
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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...
GPU-部署Baichuan大语言模型
可以在GPU实例上部署并搭建推理应用。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...
GPU-使用Llama.cpp量化Llama2模型
本文以搭载了一张V100显卡的ecs.g1ve.2xlarge实例,介绍如何在云服务器上利用Llama.cpp执行Llama2-7B模型的量化,并对比基于CPU的推理和基于GPU的推理速度。 背景信息Llama.cpp简介Llama.cpp是使用C++语言编写的大模... 环境要求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加速。本文以8.5...
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... 请将命令中的版本号替换为相应的GPU驱动版本号。您可以执行nvidia-smi命令,查看GPU驱动版本。 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/nvid...
HPC裸金属-基于NCCL的单机/多机RDMA网络性能测试
NCCL是NVIDIA的集合通信库,支持安装在单个节点或多个节点的大量GPU卡上,实现多个GPU的快速通信。 关键组件本文所述操作需要安装的软件包介绍如下。 关键组件 说明 NVIDIA驱动 GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。 CUDA工具包:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。 cuDNN库:NVIDIA CUDA(®) 深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。 OpenMPI OpenMPI是一个开源的 Message Passing Interface 实现,是一种高性能消息传递...
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
本文以搭载了一张V100显卡的ecs.g1ve.2xlarge实例,介绍如何在GPU云服务器上基于Diffusers搭建SDXL 1.0的base + refiner组合模型。 背景信息SDXL Stable Diffusion XL(简称SDXL)是最新的图像生成模型,与之前的SD模型... 软件要求GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以470.57.02为例。 Pytorch:开源的Python机器学习库,实现强大的GPU加速的同时还支持动态神经网络。本文以2.0.0为例。Pytorch使用CUDA进行GPU加速时,在GPU驱动已...
实例规格介绍
平台提供多种GPU计算规格供您选择,不同计算规格提供的虚拟化能力不同,支持覆盖多种业务应用和服务场景。 根据底层硬件能力的不同,计算规格区分为不同规格族,各规格族采用不同的Intel处理器、CPU/内存配比、GPU显卡、云盘类型、网卡虚拟化方式,提供差异化的计算、存储、网络性能。根据CPU、内存、GPU等配置,规格族又区分为多种实例规格,规格越高,性能越强。 说明 您可以在价格计算器页面,查看GPU实例的价格及其配置项(系统盘、数据...
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... 该镜像已默认安装Tesla 470.129.06版本的GPU驱动,适配的CUDA版本为11.4,需自行安装。 存储:云盘容量在100 GiB以上。 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TC...
安装NVIDIA GRID驱动
操作场景搭载了T4、A10显卡的GPU计算型实例如需使用OpenGL图形图像处理能力,则需要安装NVIDIA GRID驱动并自行购买NVIDIA官方发布的GRID License。本文主要介绍如何申请License,并配置License服务器和安装GRID驱动。... /NVIDIA-Linux-x86_64-470.82.01-grid.run 执行nvidia-smi命令查看GRID驱动是否成功安装。如果返回以下信息,则驱动安装成功。其中,Driver Version代表当前GRID驱动版本,CUDA Version代表GRID驱动支持的CUDA最高版...
