intel显卡支持cuda
社区干货
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...
【发布】多模态 VisualGLM-6B,最低只需 8.7G 显存
用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4量化级别下最低只需8.7G显存)。 **二、使用**模型推理使用pip安装依赖``` pip install -r requirements.txt ```此时默认会安装deepspeed库(支持sat库训练),此库对于模型推理并非必要,同时部分Windows环境安装此库时会遇到问题。如果想绕过deep...
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:服务器操作系统**以及**华为鲲鹏CPU**(鲲鹏920)。对于国产化服务器系统,除了麒麟、统信UOS和华为欧拉(Eular)系统之外,还可以...
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
Transformer是SD能够支持多模态的重要原因,它不仅能够处理text prompt生成的embedding,还能够处理类似图片、深度图等输入,将其转化为噪声预测器能够使用的数据。Transfomer的输出会被噪声预测器多次利用,并且由于... 而此次大赛英特尔官方提供的硬件设备very 给力,实现起来效果肯定也很佳。对比传统的权重剪枝方法(效果细微),传统剪枝方法中,由于一个kernel中的元素存在0元素和非0元素,其中后者是有效的数据,而前者则是无效的。...
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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++语言编写的大模型量化工具,同时也提供了部署和运行量化后模型的demo。它基于GGML(一种机器学习张量库),实现了对Llama模型的量化、推理部署功能。旨在实现开源大模型运行于相对低配置或廉价的硬件之上,它能支持将Llama模型推理部署至...
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
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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... 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...
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... 软件要求CUDA:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以11.4.152为例。 Python:编程语言,并提供机器学习库Numpy等。本文以3.8.10为例。 DeepSpeed:大模型训练工具。本文以0.10.2为例。 Tensorboard:机器学习实...
HPC裸金属-基于NCCL的单机/多机RDMA网络性能测试
本文介绍如何在虚拟环境或容器环境中,使用NCCL测试ebmhpcpni2l实例的RDMA网络性能。 背景信息ebmhpcpni2l实例搭载NVIDIA A800显卡,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... 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库...
NVIDIA驱动安装指引
支持安装以下两种NVIDIA驱动,建议您安装最新版本的驱动: 驱动类型 驱动介绍 收费情况 GPU驱动 用于驱动物理GPU卡,即调用GPU云服务器上的GPU卡获得通用计算能力,适用于深度学习、推理、AI等场景。您可以配合CUDA、c... 如果您的GPU实例需要支持OpenGL等图形显示时,您需要自行购买NVIDIA官方发布的GRID License,并在实例内部完成激活操作,以获得完整的图形能力。具体操作,请咨询License提供方。 搭载了T4显卡的GPU实例可以参考安装G...
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NVIDIA驱动FAQ
该方式支持Linux和veLinux公共镜像,详情请参见常规版镜像后台自动安装GPU驱动。 在创建实例页面的“镜像”中,选择已预装GPU驱动的GPU版公共镜像,详情请参见使用预装GPU驱动的GPU版镜像。 在已有实例上安装GPU驱动若您在创建GPU实例时未选择自动安装GPU驱动,为确保您能够正常使用GPU实例,请参考安装GPU驱动和安装CUDA工具包手动安装GPU驱动。 Nvidia驱动安装成功,但执行nvidia-smi命令无效,显示驱动未安装,该如何排查?问题分析:可...
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... 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/nvidia-fabric-manager-470.57.02-1.x86_64.rpmrpm -ivh nvidia-fabric-manager-470.57.02-1.x86_...
