titanx怎么开启cuda
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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...
AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China
字节跳动是怎么为 AI 打造云原生基础设施的](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyMTQyNzI4OQ==&mid=2247485568&idx=1&sn=143ac2721f1800fd0e90f735d1f93834&chksm=c18284b6f6f50da0cd5ae7c9ada6c73b9438e8cc8dc... **产品抉择难在哪儿?** C...
供应链管理后台秒开体验优化
有不少都是关于页面打开速度比较慢,为了能够提升系统使用体验和效率,我们对 SCM 的打开速度做了些针对性的迭代优化。# 2 现状> 目前 SCM 使用 Vue 2 全家桶,基于 vue-cli-service 开发、构建,菜单数量繁多,通过... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715790041&x-signature=OCoL6sHQH3Ls6cuDaPKKYHvG8y0%3D)# 3 思路提起前端性能优化,大家脑中或多或少的都会冒出一些想法,随手一搜,也能看到各种最佳实践之类的万字长文。为了避免出...
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【发布】多模态 VisualGLM-6B,最低只需 8.7G 显存
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/fcc5570f5df04166a3a12c9e5e08665a~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715876455&x-signature=3PIJ1ezhP... .half().cuda() image_path = "your image path" response, history = model.chat(tokenizer, image_path, "描述这张图片。", history=[]) ...
火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导
x-signature=rZ6SGA2XGPMahmIWH0WrqZ0PZpU%3D)2. 在实例类型中,选择GPU计算型,可以看到有A30、A10、V100等GPU显卡的ECS云主机,操作系统镜像选择Ubuntu 带GPU驱动的镜像,火山引擎默认提供的GPU驱动版本为CUDA11.... 可以通过提工单方式开启白名单功能。1. 进入VPC私有网络服务的控制台,点击左边菜单栏的公网访问服务,可以看到网际快车子服务。 INT4 10 GB ecs.gni2.3xlarge A10 * 1(单卡24 GB显存) 软件要求注意 部署Baichuan大语言模型时,需保证CUDA版本 ≥ 11.8。 NVIDIA驱动:GPU驱动:用来驱动NVID... xt 安装baichuan依赖 执行以下命令,启动示例代码中的“web_demo.py”。streamlit run web_demo.py回显如下,表示启动成功。 浏览器访问URL链接(http://<公网IP>:8501/)打开demo页面。如下图,打开后即可看到一...
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
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的版本匹配情况。 Anaconda:获取包且对包能够进行管理的工具,包含了Conda、P... wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh 执行以下命令,静默安装Anaconda。 在静默模式下安装Anaconda时,将使用默认设置,包括安装路径(/root/anaconda3)和环境变量设置。如果您...
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
开启多线程反而会导致GPU Kernel Launch线程频繁被CPU的线程打断,所以GPU算力也会一直“萎靡不振”,持续低下。以上问题使得 如果推理服务想要支撑更多的流量,只能做横向的增加服务实例数,伴随着成本的上涨。## 2.2 自研推理服务统一框架kubeai-inference-framework针对以上问题,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...
