多个cuda版本共存
社区干货
【高效视频处理】体验火山引擎多媒体处理框架 BMF |社区征文
并在其中安装了与 BMF 兼容的依赖库版本,成功解决了版本冲突的问题。- CUDA 和 cuDNN 版本匹配☛☛☛☛☛问题描述:由于 BMF 利用了 GPU 进行加速,CUDA 和 cuDNN 的版本需要与 BMF 兼容。在我的机器上,CUDA 和... 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理模块的视频处理流程。这种模块化的设计让用户可以根据具体需求随时调整处理流程,实现更高度定制化的视频处理。```imp...
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... 而是多个线程通过争抢GIL锁来执行,这种情况下GPU Kernel launch线程不能得到充分的调度。在Python推理服务中,开启多线程反而会导致GPU Kernel launch线程频繁被CPU的线程打断。由于GPU kernel lanch调度不足,这种方...
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
以及模型版本持续迭代的整个生命周期内的解决方案。在数据方面,KubeAI提供基于cvat的标注工具,与数据处理及模型训练流程打通,助力线上模型快速迭代;提供任务/Pipeline编排功能,对接ODPS/NAS/CPFS/OSS数据源,为用... KubeAI的解决方案是把CPU逻辑与GPU逻辑分离在两个不同的进程中: **CPU进程主要负责图片的前处理与后处理,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...
干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
解耦程度:分布式任务必然需要多个组件的协调,例如分布式存储,资源管理,调度等,像 Hive 就重度依赖于 YARN 体系,计算引擎也与 MR 强绑定,在解耦方面较弱,如果企业考虑在 K8S 上构建自己的计算引擎,Hive 面临的局... 像数仓构建和交互式分析就是两个典型的场景。交互式分析强调的是时效性,一个查询可以快速出结果,像 Presto,Doris,ClickHouse 虽然也可以处理海量数据,甚至达到 PB 及以上,但是主要还是是用在交互式分析上,也就是...
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多个cuda版本共存-优选内容
多个cuda版本共存-相关内容
HPC裸金属-基于NCCL的单机/多机RDMA网络性能测试
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... 实例规格 实例数量 镜像类型 驱动安装/版本 是否绑定公网IP ecs.ebmhpcpni2l.32xlarge 2 Ubuntu 20.04 创建实例时勾选“后台自动安装GPU驱动”:系统将自动安装GPU驱动、CUDA和cuDNN库(驱动版本见下图)以及Fari...
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... 而是多个线程通过争抢GIL锁来执行,这种情况下GPU Kernel launch线程不能得到充分的调度。在Python推理服务中,开启多线程反而会导致GPU Kernel launch线程频繁被CPU的线程打断。由于GPU kernel lanch调度不足,这种方...
HPC-基于NCCL通信库的多机RDMA网络性能测试
可在实例内和实例间实现多个GPU的快速集合。如何配置NCCL? 本文基于火山引擎创建两台高性能计算GPU型机器,请根据实际需要选择计算规格。 实践指南关键组件火山引擎高性能计算GPU型实例 高性能计算GPU型实例实例在G... 选用组件版本如下: GPU驱动版本:470.129.06 CUDA版本:11.4 OpenMPI版本:4.1.3 NCCL版本:2.11.4-1 第一步:创建双节点hpcg1ve GPU实例 请参考创建高性能GPU实例,构建高性能计算集群并创建两台HPC GPU实例。 第二步:安...
Spark on GPU 最佳实践
以及 udf 包含 cuda 计算、编码计算等场景,不太适合用于小数据量、重 io(包括 shuffle)、GPU 卡内存比较小,以及 udf 包含大量逻辑计算(与 cpu 频繁交互)的场景。 Spark Rapids 算子与原生算子之间存在一定程度的兼... 一张卡可以虚拟出多张虚拟卡,不存在此问题。 已知以下的 GPU 集群风险,我们将在未来的版本逐步修复: 同时部署 GPU 节点组与非 GPU 节点组,可能造成 Spark on GPU 任务无法提交; GPU 实例目前尚不支持提交包含 De...
指定容器 GPU 资源创建 GPU 计算型实例
请参见下方 不同规格对应的驱动版本 表格。 说明 未设置该 Annotation 时,系统自动指定与您所选 GPU 计算型规格对应的默认驱动版本。 非必填 不同规格对应的驱动版本实例规格 支持的驱动版本 推荐的 CUDA 版本 ... 可能存在多个实例规格。该情况下,默认匹配 最小能用实例规格。 若指定了(全部指定或部分指定)容器的 CPU、内存等资源 Limit,则基于 GPU 卡的数量来匹配目标的实例规格,并进行相关校验和确认:场景一:同时指定 CPU 和...
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
以及模型版本持续迭代的整个生命周期内的解决方案。在数据方面,KubeAI提供基于cvat的标注工具,与数据处理及模型训练流程打通,助力线上模型快速迭代;提供任务/Pipeline编排功能,对接ODPS/NAS/CPFS/OSS数据源,为用... KubeAI的解决方案是把CPU逻辑与GPU逻辑分离在两个不同的进程中: **CPU进程主要负责图片的前处理与后处理,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...
干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
解耦程度:分布式任务必然需要多个组件的协调,例如分布式存储,资源管理,调度等,像 Hive 就重度依赖于 YARN 体系,计算引擎也与 MR 强绑定,在解耦方面较弱,如果企业考虑在 K8S 上构建自己的计算引擎,Hive 面临的局... 像数仓构建和交互式分析就是两个典型的场景。交互式分析强调的是时效性,一个查询可以快速出结果,像 Presto,Doris,ClickHouse 虽然也可以处理海量数据,甚至达到 PB 及以上,但是主要还是是用在交互式分析上,也就是...
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
每个worker process可以访问一道多个device- device:TF的计算核心,执行计算。- Tf的实现分为单机实现,分布式实现。## 3.TensorFlow与Python区别