如何搭建cuda平台
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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...
【高效视频处理】体验火山引擎多媒体处理框架 BMF |社区征文
Linux 平台 ——选择 Linux 作为部署平台的主要原因是其稳定性和广泛的应用领域。我在一台配备 NVIDIA GPU 的 Linux 服务器上进行了部署。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 ... 用户可以根据项目需求自由搭建处理流程。这种灵活的调度和扩展性让我感受到了框架的强大之处。下面是一个更复杂的示例代码,展示了如何构建一个包含多个处理模块的处理流程。构建一个包含图像增强和人脸识别等多个处...
GPU推理服务性能优化之路
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... 模型解析与建立,加载onnx网络模型。 ii.计算图优化,包括横向算子融合,或纵向算子融合等。 iii.节点消除,去除无用的节点。 iv.多精度支持,支持FP32/FP16/int8等精度。 v.基于特定硬件的相关优化。...
火山引擎——大数据智能平台的构建策略与步骤|社区征文
首先是数据系统的建设,数据系统是基础。从确定要进行哪些方面的数据收集开始,需要把收集到的数据进行清洗、筛选、格式转换、存入系统中,并且按照技术平台的要求,投入人力、设备等进行大数据系统的搭建。其次是数据... 建立流水线、建造仓库用于存放原料和生产出来的设备等等。对应到系统建设方面也就是大致下面几个:● 数据收集系统:确定数据源,数据格式,数据传输方法,数据清洗工具等。● 搭建存储集群:确定存储规模、服务器...
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如何搭建cuda平台-优选内容
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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... 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...
GPU-部署NGC环境
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“后台自动安装GPU驱动”,即可使实例在启动时自动安装符合上述版本的NVIDIA驱动,从创建到驱动安装完成总耗时约 15 到 20 分钟,请耐心等待。具体操作请参见创建GPU计算型实例。 您已为Linux实例绑定公网IP,使其具备访问公网的能...
GPU-部署Pytorch应用
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...
【高效视频处理】体验火山引擎多媒体处理框架 BMF |社区征文
Linux 平台 ——选择 Linux 作为部署平台的主要原因是其稳定性和广泛的应用领域。我在一台配备 NVIDIA GPU 的 Linux 服务器上进行了部署。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 ... 用户可以根据项目需求自由搭建处理流程。这种灵活的调度和扩展性让我感受到了框架的强大之处。下面是一个更复杂的示例代码,展示了如何构建一个包含多个处理模块的处理流程。构建一个包含图像增强和人脸识别等多个处...
GPU-部署ChatGLM-6B模型
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...
GPU推理服务性能优化之路
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... 模型解析与建立,加载onnx网络模型。 ii.计算图优化,包括横向算子融合,或纵向算子融合等。 iii.节点消除,去除无用的节点。 iv.多精度支持,支持FP32/FP16/int8等精度。 v.基于特定硬件的相关优化。...
HPC裸金属-基于NCCL的单机/多机RDMA网络性能测试
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,能够结合整个高性能计算社区的专业知识、技术和资源,建立现有的最佳MPI库。OpenMPI在系统和软件供应商、应用开发者和计算机科学研究人员中有广泛应用。 NCCL NCCL(Nvidia Collective Communication Library)是NVIDI...
从构建到落地,火山方舟助力大模型生态持续繁荣
近年来,大模型市场开始呈现如火如荼、百花齐放的发展态势,愈来愈多的行业、企业都在加快对大模型的探索和应用。6月28日,2023火山引擎V-Tech体验创新峰会上,火山引擎正式发布了大模型服务平台“火山方舟”。火山引擎... 双方还联合开源了高性能图像处理加速库CV-CUDA,并在大规模稳定训练、多模型混合部署等方面的技术合作上取得成效。未来NVIDIA和火山引擎团队将继续深化合作,包含在NVIDIA Hopper架构进行适配与优化、机密计算、重点...
火山引擎——大数据智能平台的构建策略与步骤|社区征文
首先是数据系统的建设,数据系统是基础。从确定要进行哪些方面的数据收集开始,需要把收集到的数据进行清洗、筛选、格式转换、存入系统中,并且按照技术平台的要求,投入人力、设备等进行大数据系统的搭建。其次是数据... 建立流水线、建造仓库用于存放原料和生产出来的设备等等。对应到系统建设方面也就是大致下面几个:● 数据收集系统:确定数据源,数据格式,数据传输方法,数据清洗工具等。● 搭建存储集群:确定存储规模、服务器...
