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GPU云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,适用于机器学习、视觉处理等多种场景

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GPU推理服务性能优化之路

# 一、背景随着CV算法在业务场景中使用越来越多,给我们带来了新的挑战,需要提升Python推理服务的性能以降低生产环境成本。为此我们深入去研究Python GPU推理服务的工作原理,推理模型优化的方法。最终通过两项关键... 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...

常见游戏开发语言

C#是Windows和Xbox游戏的最佳编程语言之一。《口袋妖怪Go》和《超级马里奥跑酷》是两个用C#开发的热门游戏项目之一。HTML根据游戏开发商的说法,在游戏项目的十大编程语言中,HTML 5是一种用于创建跨平台、跨浏览器应用包括游戏的流行语言,它还可以与JavaScript互换使用。HTML是一种简单易学的编程语言,使用者不需要深入理解算法编程,这使得它成为游戏设计师的首选。CUDA-CCUDA-C是游戏开发者用来创建桌面游戏的顶级编程语...

AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China

CNCF 主办的 **KubeCon + CloudNativeCon +** **Open Source** **Summit** **China 2023** 在上海举办。作为社区积极贡献者和最终用户,字节跳动和火山引擎团队在此次大会上进行了 7 个分享—— [KubeCon 202... 而各家 ASIC 由于具备类似 CUDA 开发生态,往往都需要单独适配,且各家 ASIC 往往都会自带一套自身的软件栈,从使用方式,硬件管理,监控接入等层面,都需要额外开发。这些相比沿用 GPU,都是额外成本。...

大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文

国际上比较有名的有微软DeepSpeed、英伟达Megatron-LM,国内比较有名的是OneFlow、ColossalAI等,能够将GPT-3规模大模型训练成本降低90%以上。未来,如何在大量的优化策略中根据硬件资源条件自动选择最合适的优化策... device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") input_tensors = input_tensors.to(device) model.to(device) with torch.no_grad(): outputs = model(input_t...

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预置镜像列表
机器学习开发中镜像用于提供开发所需的运行环境,机器学习平台为用户提供了包括 Python、CUDA、PyTorch、TensorFlow、BytePS 等多种依赖的预置镜像供用户直接使用。 相关概念 镜像 预置镜像列表 PythonPython 是目前机器学习研究和开发中最常用的编程语言之一,该语言可读性强且拥有丰富的软件库(如 scikit-learn、numpy 等)。平台基于原版 Ubuntu 镜像安装了不同版本的 Miniconda Python(3.7+),内置了常用开发工具,同时 pip、cond...
GPU推理服务性能优化之路
# 一、背景随着CV算法在业务场景中使用越来越多,给我们带来了新的挑战,需要提升Python推理服务的性能以降低生产环境成本。为此我们深入去研究Python GPU推理服务的工作原理,推理模型优化的方法。最终通过两项关键... 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...
GPU-部署NGC环境
NGC官网提供了当前主流深度学习框架的镜像,例如Caffe、TensorFlow、Theano、Torch等。 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... API展示在页面最下方。 登录实例,执行以下命令,根据提示输入账号名(固定为$oauthtoken)和API Key,登录到NGC容器环境中。docker login nvcr.io回显如下,表示登录NGC容器环境成功。 登录NGC官网,在左侧导航栏选择“...
GPU-使用Llama.cpp量化Llama2模型
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CPU、Mac... 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...

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AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China

CNCF 主办的 **KubeCon + CloudNativeCon +** **Open Source** **Summit** **China 2023** 在上海举办。作为社区积极贡献者和最终用户,字节跳动和火山引擎团队在此次大会上进行了 7 个分享—— [KubeCon 202... 而各家 ASIC 由于具备类似 CUDA 开发生态,往往都需要单独适配,且各家 ASIC 往往都会自带一套自身的软件栈,从使用方式,硬件管理,监控接入等层面,都需要额外开发。这些相比沿用 GPU,都是额外成本。...

GPU-搭建AIGC能力(Windows)

是一种利用AI技术自动生成内容的生产方式,代表着AI从理解语言、理解文字、理解图片和视频,走向了生成内容,是一种‘人机共创’新模式。 软件版本NVIDIA驱动:本例使用Tesla 571.71,Cuda 11.7。 Python:编程语言,并提... 滑动页面至最下方,单击“Windows installer (64-bit)”,下载Python安装包,包中已内置PIP。 双击安装包,启动安装流程,在如下页面勾选“Add Python to PATH”后,单击“Install Now”。 打开“命令提示符”,执行Pyth...

GPU-部署基于DeepSpeed-Chat的行业大模型

高效的训练:通过使用最新技术,如ZeRO和LoRA等技术改善训练过程,让训练过程更高效。 推理API:提供易于使用的推理API,方便进行对话式的交互测试。 模型微调 模型微调是一种迁移学习技术,通过在预训练模型的基础上进... 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...

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GPU-搭建AIGC能力(Linux)

是一种利用AI技术自动生成内容的生产方式,代表着AI从理解语言、理解文字、理解图片和视频,走向了生成内容,是一种‘人机共创’新模式。 软件版本NVIDIA驱动:本例使用Tesla 470.57.02,Cuda 11.4.1。 Python:编程语言... 滑动页面至最下方,右键单击“Gzipped source tarball”,选择“复制链接地址”复制Python安装包下载地址,本例为https://www.python.org/ftp/python/3.11.3/Python-3.11.3.tgz。 远程连接云服务器并登录,具体操作请...

大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文

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得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践

上述架构的优势是代码写起来比较通俗易懂,但在性能上有很大的弊端,所能承载的QPS比较低。通过在CV域的模型上进行压测,我们发现推理QPS很难达到5,深入分析发现造成这一问题的原因如下:(1)单线程模式下,CPU逻辑与G... GPU进程则主要负责执行CUDA Kernel 函数,即模型推理** 。为了方便模型开发者更快速地接入我们的优化方案,我们基于Python开发了一个CPU与GPU进程分离的统一框架 ***kubeai-inference-framework*** ,旧有Flask或Ks...

AIGC 推理加速:火山引擎镜像加速实践

FROM paas-cn-beijing.cr.volces.com/cuda/cuda:11.4.3-devel-ubuntu20.04LABEL org.opencontainers.image.authors="xx@bytedance.com"ENV PATH="/root/miniconda3/bin:${PATH}"ARG DEBIAN_FRONTEND=noninterac... 更新内容也比较少目前火山引擎容器服务同时支持通过 ECS 或弹性容器 VCI 两种方式部署业务,那么分别会有 ECS+P2P、ECS+镜像缓存、VCI+镜像缓存的方案组合。这里我们选择最常用的 ECS+P2P 和 VCI+镜像缓存两种方式...

AIGC 推理加速:火山引擎镜像加速实践

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BMF 框架:多媒体处理的强大利器 | 社区征文

这是最简单的安装方式之一。- **Docker 安装:** 利用Docker容器进行BMF的安装,提供了一种轻量、可移植的部署方案。- **预编译二进制文件:** 使用预编译的二进制文件,适用于各种操作系统。- **源代码构建:** 从源代码编译安装,适用于需要定制化配置的情况。#### 依赖————》》》- **常规依赖:** 安装系统所需的所有package,可以使用apt、yum或brew进行安装。- **Python依赖:** 如果您使用Python API或通过预...

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