硬件加速设备类型有多种,比如说GPUs、NICs、FPGAs,而且它们的厂商也不止一家,Kubernetes要想挨个支持是不现实的,所以Kubernetes就把这些硬件加速设备统一当做`扩展资源`来处理。Kubernetes在Pod的API对象里并没有提供像CPU那样的资源类型,它使用我们刚说到的`扩展资源`资源字段来传递GPU信息,下面是官方给出的声明使用nvidia硬件的示例:```apiVersion: v1kind: Podmetadata: name: cuda-vector-addspec: restartPo...
## 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...
确保系统环境中已经安装了必要的 GPU 驱动和 CUDA 工具包,这对于 BMF 的 GPU 加速至关重要。- Windows 平台——虽然 Windows 不是 BMF 的主要开发平台,但在某些情况下需要在 Windows 环境中进行部署。我选择了一... 多语言编程和硬件加速的快速启用。```import bmf# 创建 GPU 视频帧提取管道gpu_frame_extraction_pipeline = bmf.Pipeline()# 添加 GPU 视频帧提取模块gpu_frame_extraction_module = bmf.modules.GPUFra...
使用TensorRT对模型进行加速,使得线上大部分模型服务QPS提升5-10倍左右,大量节约了线上GPU推理服务的成本。针对上面的两项关键技术,我们还自研了相关框架与工具进行沉淀。包括基于Python的CPU与GPU进程自动隔离的... 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...
1. 概述 本文档用于排查并解决数字大屏-3D地图中的异常问题,异常原因及解决方案依照出现高频排列,请您按照顺序操作定位。 2. 地图交互卡顿 3D地图组件创建成功却无法显示的问题,一般是由浏览器配置或硬件显卡不支持WebGL2.0解析导致的。请您根据具体问题,选择合适的解决方案。 2.1 浏览器没有开启硬件加速Windows常见的问题是浏览器没有开启硬件加速,如不开启则使用的 CPU Swiftshader 软解码渲染,性能极低,解决方案如下:步骤一:...
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加速。本文以8.5.0.96为例。 运行环境: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4.30.2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...
CUDA平台提供的 CUDA 镜像基于 nvidia/cuda 系列镜像构建,提供的 CUDA 版本包括 11.7.0、11.6.0、11.3.0、11.1.1。 内含 GPU 加速工具库、编译器、开发工具和 CUDA 运行时环境,适合通用的高性能计算场景。 镜像的主要特性: 支持平台的高性能网络基础设施,提供了 nccl-tests 用于测试。 支持不同版本的 Python ,涵盖 3.7 到 3.10 。 内置常用开发工具,如 git, rclone, vim 。 pip 、 conda 和 apt 使用国内镜像源。 内置 CUDNN 8...
本文介绍如何在Linux实例上部署Pytorch应用。 Pytorch简介PyTorch是一个开源的Python机器学习库,用于自然语言处理等应用程序,不仅能够实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络。 软件版本操作系统:本文以Ubuntu 18.04为例。 NVIDIA驱动:GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以470.57.02为例。 CUDA工具包:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以CUDA 11.4为例。 CUDNN库:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文...
有以下两个层次的软件包需要安装: 驱动GPU工作的硬件驱动程序。 上层应用程序所需要的库。 在通用计算场景下,如深度学习、AI等通用计算业务场景或者OpenGL、Direct3D、云游戏等图形加速场景,安装了Tesla驱动的GPU才可以发挥高性能计算能力,或提供更流畅的图形显示效果。 操作场景如果您在创建GPU实例时未同时安装Tesla驱动,则需要在创建GPU实例后,参考本文和安装CUDA工具包手动安装Tesla驱动。 说明 为方便使用,您可以在创建GPU实...
驱动说明NVIDIA驱动程序是用来驱动NVIDIA GPU卡的程序,是硬件所对应的软件,用于提升操作系统对其芯片组的兼容性。当前火山引擎提供的GPU实例均为计算型,即GPU卡直通型,实例必须安装GPU驱动来驱动物理GPU卡,以获得G... 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...
因而各个引擎转向压榨底层硬件的方向发展,一个典型的例子就是以 Databricks Photon 为代表的 native 计算引擎。这些计算引擎充分利用 CPU 的计算优势,包括 SIMD 加速、流水线计算、CPU 高效缓存等。 与充分利用 CP... 以及 udf 包含 cuda 计算、编码计算等场景,不太适合用于小数据量、重 io(包括 shuffle)、GPU 卡内存比较小,以及 udf 包含大量逻辑计算(与 cpu 频繁交互)的场景。 Spark Rapids 算子与原生算子之间存在一定程度的兼...
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加速。本文以8.5.0.96为例。 运行环境: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。深度学习框架。本文以4.30.2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...
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,请严格关注虚拟环境中CUDA与Pytorch的版本匹配情况。 Anaconda:获取包且对包能够进行管理的工具,包含了Conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项,用于创建Python虚拟环境。本文以Anaconda 3和Python 3.10为例。 Gradio:快速构建机器学习Web展示页面的开源Pyt...