无可用cuda设备
社区干货
【高效视频处理】一窥火山引擎多媒体处理框架-BMF|社区征文
它还支持不同框架如CUDA和OpenCL之间的异构计算。从这些建议简单实验开始, 开发者就可以感受到BMF模块化设计及其强大的处理能力。同时,它提供Python、C++和Go三种语言接口,语法简洁易用,无门槛上手。通过这些基础... 跨数据类型跨设备的数据流转 ackend、以及常用的跨设备 reformat、color space conversion(转换)、tensor 算子等 SDK。- **模块层:** 包含了具备各种原子能力的模块,提供多种语言的模块开发机制,用户可根据自身...
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... 所以没有办法开启FP16,我们直接在FP32的模式下进行了TensorRT优化,并使用统一框架进行GPU与CPU分离,最终得到QPS 4-5倍的提升。(3)同模型重复部署,充分利用GPU算力资源在实际的场景中,往往GPU的算力是充足的,而...
打造新一代云原生"消息、事件、流"统一消息引擎的融合处理平台 | 社区征文
当然其他主流的开源消息项目也没有进行云原生架构转型,比如RabbitMQ无法水平扩展单队列能力、Kafka扩容需要大量数据拷贝和均衡。这些现有解决方案都不适用于为大规模客户提供弹性服务的公共云环境。![picture.i... 为了适应面向物联网海量设备和云上大规模小客户的场景,RocketMQ引入了LSM(Log-Structured Merge)的KV(Key-Value)索引,实现了单机处理海量队列的能力。队列数量可以无限扩展,以进一步释放云存储的潜力。LSM(Log-S...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
并将其发送到GPU设备进行推理(如果可用)。```python input_ids = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True) input_tensors = torch.tensor([input_ids]) # 使用GPU进行推理(如果可用) device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") input_tensors = input_tensors.to(device) model.to(device)```我们使用BERT模型对输入进行推理,并通过torch.argmax()方法获取每...
特惠活动
无可用cuda设备-优选内容
无可用cuda设备-相关内容
新功能发布记录
2024-04-22 控制台新增 API Server 子网的可用区分布相关提示文案 新增 API Server 子网的可用区分布相关提示文案,明确 API Server 不同数量可用区在服务等级协议(SLA)上的差异。 华北 2 (北京) 2024-04-28 无 华... 对业务侧使用的 CUDA 等软件不同版本进行适配。 华北 2 (北京) 2024-01-31 自定义 GPU 驱动安装说明 华南 1 (广州) 2024-01-30 华东 2 (上海) 2024-01-30 AIOps 套件支持生成和下载巡检/故障诊断报告 【邀测·申请...
【高效视频处理】一窥火山引擎多媒体处理框架-BMF|社区征文
它还支持不同框架如CUDA和OpenCL之间的异构计算。从这些建议简单实验开始, 开发者就可以感受到BMF模块化设计及其强大的处理能力。同时,它提供Python、C++和Go三种语言接口,语法简洁易用,无门槛上手。通过这些基础... 跨数据类型跨设备的数据流转 ackend、以及常用的跨设备 reformat、color space conversion(转换)、tensor 算子等 SDK。- **模块层:** 包含了具备各种原子能力的模块,提供多种语言的模块开发机制,用户可根据自身...
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... CUDA 镜像构建,新增了pytorch、torchvision、torchaudio 软件包,内置 Pytorch DDP 多机测试样例,具体详见机器学习平台【镜像中心】PyTorch 详情页面。CUDA 镜像的说明在 Pytorch 镜像中也适用。 平台目前只提供 Py...
打造新一代云原生"消息、事件、流"统一消息引擎的融合处理平台 | 社区征文
当然其他主流的开源消息项目也没有进行云原生架构转型,比如RabbitMQ无法水平扩展单队列能力、Kafka扩容需要大量数据拷贝和均衡。这些现有解决方案都不适用于为大规模客户提供弹性服务的公共云环境。![picture.i... 为了适应面向物联网海量设备和云上大规模小客户的场景,RocketMQ引入了LSM(Log-Structured Merge)的KV(Key-Value)索引,实现了单机处理海量队列的能力。队列数量可以无限扩展,以进一步释放云存储的潜力。LSM(Log-S...
GPU-部署Pytorch应用
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。本文以8.2.4.15为例。 Anaconda:获取包且对包能够进行管理的工具,包含了conda、Python... conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch 执行pip list命令,回显如下,表示Pytorch安装成功。 步骤四:验证环境依次执行以下命令,测试CUDA是否可用。 ...
拓扑感知调度
CPU 和设备(如 RDMA 或 GPU)的调度与分配,需要满足单个 NUMA Node 的约束,否则会调度失败。 前提条件已创建满足使用限制的集群。详细操作,请参见 创建集群。 集群中已安装 scheduler-plugin 组件。详细操作,请参... failure-domain.beta.kubernetes.io/zone: cn-beijing-a 节点池/节点所在可用区。 kubernetes.io/arch: amd64 kubernetes.io/hostname: 192.168.16.18 节点 IP 地址。 kubernetes.io/os: linux ...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
并将其发送到GPU设备进行推理(如果可用)。```python input_ids = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True) input_tensors = torch.tensor([input_ids]) # 使用GPU进行推理(如果可用) device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") input_tensors = input_tensors.to(device) model.to(device)```我们使用BERT模型对输入进行推理,并通过torch.argmax()方法获取每...
GPU在Kubernetes中的使用与管理 | 社区征文
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...
iOS 优化 - 启动优化 |社区征文
* 冷启动:设备重启或者 App 很长时间未启动时会发生;这个过程需要建立进程并且启动支持 App 的系统端服务;* 温启动:这个过程相对冷启动而言不会再重新建立系统端服务;* 恢复:严格意义上,这不是启动,只是一个从后台到前台状态的改变。> 为什么 App 很久未启动也会发生冷启动:在 iOS 上,处于后台的应用程序会逐渐从内存移除从而为前台应用程序提供更多的内存,所以当用户正在使用内存密集型的游戏应用,然后重新进入你的 App 程序...
