s0088cuda

> 测试环境:VeLinux 1.0## 创建并连接GPU实例## 安装CUDA驱动* 下载并安装CUDA依次执行以下命令,完成CUDA的下载。```javascriptnvidia-smi //查看该实例驱动信息wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.1/local_installers/cuda_11.4.1_470.57.02_linux.run //下载对应版本CUDAsudo sh cuda_11.4.1_470.57.02_linux.run //完成CUDA安装nvidia-smi //安装后,再次执行该命令查看驱动信息,确保...

火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导

(https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/85544e397eed48848081f9d06d9e8276~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1701534019&x-signature=gLywxm5arMJfD8xmdhEYwNPse%2FY%3D)2. 在实例类型中,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...

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) 操作场景本文以搭载了一张A10显卡的ecs.gni2.3xlarge实例为例,为您介绍如何在GPU云服务器上部署Baichuan大语言模型。软件要求注意部署Baichuan大语言模型时,需保证CUDA版本 ≥ 11.8。 NVID...

AIGC 推理加速:火山引擎镜像加速实践

下面我们通过一个 Stable Diffusion 容器镜像,来整体演示/体验这一方案。## 步骤一:快速构建镜像首先我们需要制作一个 Stable Diffusion 的 webui 容器镜像。Dockerfile 地址 :[github.com/fengmingxing/vol-stable-diffusion-webui/tree/main](github.com/fengmingxing/vol-stable-diffusion-webui/tree/main)(可以按照教程直接使用)Dockerfile 内容:```FROM paas-cn-beijing.cr.volces.com/cuda/cuda:11.4.3-devel-...

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[数据库论文研读] HTAP行列混存 & 智能转换

> > *Bridging the Archipelago between Row-Stores and Column-Stores for Hybrid Workloads*论文原文:[Bridging the Archipelago between Row-Stores and Column-Stores for Hybrid Workloads](https://db.cs.... (https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/6a3bdf118f5f4f0088abca6f3d8e1200~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)### 实验数据![1626925577772_d52ddbcc219c66191fcdce2c9e527ef3.png](https://p6-juejin.b...

GPU-部署NGC环境

TensorFlow、Theano、Torch等。操作场景本文介绍如何在Linux实例上基于NGC部署TensorFlow。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: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:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文以8.2.4.15为例。 TensorFlow:深度学习框架。前提条件您已购买Linux实例,并勾选“后台自动...

HPC裸金属-基于NCCL的单机/多机RDMA网络性能测试

同时支持800Gbps RDMA高速网络,大幅提升集群通信性能,提高大规模训练加速比。更多信息,请参见高性能计算GPU型ebmhpcpni2l。 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...

HPC-制作RDMA容器镜像

sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.listapt updateapt install -y nvidia-docker2 安装nvidia-docker2容器systemctl daemon-reloadsystemctl restart docker 重启docker容器执行nvidia-docker -v命令,检查docker是否安装成功,回显如下,表示安装成功。 Docker version 20.10.12, build 20.10.12-0ubuntu2~20.04.1 第二步:容器环境配置制作新镜像通常以原有镜像或容器为基础,此处以“Nvidia在NGC提供的CUDA基础镜像...

作者本人:审核不通过的原因是什么?-十分钟理解ChatGPT的技术逻辑及演进(前世、今生)|社区征文

[](https://9-czcpuv7lfv4jp0lcao5889ot-o252lbzu-s8kg-1258345986.cos.ap-chengdu.myqcloud.com/typora-fZ8n4A2022/12/11/26/578/1670691266-d532c9a8199a60dc9f0088a8bb10b719-18d02b37/image-20221210224846067.png)## 5、GPT-2(2019年2月)2019年2月,OpenAI 发布论文`《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》(语言模型应该是一个无监督多任务学习者)`,提出GPT-2模型。论文地址: https://paperswithcode....

验证镜像是否支持 RDMA

/configure --prefix=/usr/local/nccl-rdma-sharp-plugins --with-cuda=/usr/local/cuda \ && make && make install \ && rm -rf /tmp/nccl-rdma-sharp-plugins export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/nccl-rdma-sharp-plugins/lib:${LD_LIBRARY_PATH}"CentOS本例中使用 Docker Hub 中的 CentOS 7.9.2009 镜像(Image Layer Details - centos:centos7.9.2009 Docker Hub),容器中执行 cat /etc/os-release,样例输出如下: [root@ncg...

Docker容器中使用GPU资源

# 问题描述在安装了 Nvidia驱动和docker的主机上直接启动容器报错提示如下信息:```shelldocker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smidocker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]].```# 问题分析需要安装nvidia-docker2或nvidia-container-runtime插件驱动,以便docker容器能够使用Nvidia驱动。# 问题解决## 一、安装nvidia-docker21.设置仓库和...

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