p106cuda核心
社区干货
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
难易触达工作的核心环节。所以趁着国庆假期,我试图用国产大模型来协助完成一篇文章,从“知识生产”这个大模型擅长的角度来验证大模型能否更深度提升个人工作效率。![picture.image](https://p6-volc-community-s... 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...
AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China
但其实很多硬件的设计细节作为核心技术,作为终端使用者都无法获得。而在软件上,刚刚也提到,ASIC 公司一般都会给自家产品配到一套的完整的软件栈,其中就包括其编译器,和设计细节一样,编译器对于终端使用来说也是不透明的。大多数 ASIC 都很难支持开发者像优化 CUDA Kernel 一样优化 ASIC 上运行的 AI 模型性能,往往只能做的很有限。 **0****3** **ByteMLPerf 的方案** 
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我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
TensorFlow除了以数据流为核心外,在编程实现过程中还具备以下的两大特点:### 2.1 将图的定义和图的运行完全分开使用Tensorflow进行编程与使用Python进行编程有明显的区别。在进行Python进行编程时,只要定义了相关... 3.CUDA8.04.cuDNN5.Python 3.5**需要注意的是,CUDA8.0是NVIDIA显卡才能安装的,不安装CUDA8.0的话,TensorFlow只能用电脑的CPU来计算了,计算速度会大打折扣。## 2.TensorFlow安装过程### 2.1 安装anaconda进...
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
训练和模型迭代过程中的核心引擎能力实践经验。**# 2 AI推理引擎设计实现## 2.1 推理服务现状及性能瓶颈分析Python语言以其灵活轻盈的特点,以及其在神经网络训练与推理领域提供了丰富的库支持,在模型研究和开... 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...
字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践|CommunityOverCode Asia 2023
Arcee 的核心能力主要包括作业生命周期管理、作业资源管理和一些引擎的定制功能等。 **Arcee 介绍****Arcee 的核心设计思路是两... 捕获退出信号并自动做 cudaDeviceSync,防止离线退出导致 MPS 处于未定义状态。* **通过 Quota 解决大量 Pending Pods 问题**Spark 支持 DynamicAllocation,用户在实际使用中,一般设置 max 为比较大的值,当前...
字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践
Arcee 的核心能力主要包括作业生命周期管理、作业资源管理和一些引擎的定制功能等。**Arcee 介绍** **Arcee 的核心设计思路是两级作业管理** ,借鉴了 YARN 的两级管理模式——中心管理服务 AM,主... 捕获退出信号并自动做 cudaDeviceSync,防止离线退出导致 MPS 处于未定义状态 。* **通过 Quota 解决大量 Pending Pods 问题**Spark 支持 DynamicAllocation,用户在实际使用中,一般设置 Max 为比较大的值,当...
加速大模型应用落地,“火山方舟”今日起航
火山引擎将云上增长的动力总结为三个核心要素,即“体验创新”、“数据驱动”和“敏捷迭代”。火山引擎总裁谭待表示:“做好体验创新,能够直接为企业创造巨大的用户价值和商业价值。当下,大模型已经当仁不让地拿起了... 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、...
模型的性能评估及优化
核心频率及利用率评估过程中会记录一定时间段内 GPU 的核心频率以及利用率的趋势。 Kernel 耗时这部分统计了 GPU 算子的耗时,由此判断哪部分的代码有优化空间。 支持饼图和表格两种展示形式。 支持查看 Timeline 原始数据。 CUDA API 耗时从 CUDA API 层面展示 GPU 的各个处理环节的耗时,从而判断哪部分代码可以优化。 支持饼图和表格两种展示形式。 支持查看 Timeline 原始数据。 模型转换建议在评估过程中平台将尝试进行...
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... 核心内核代码、中间件和支持InfiniBand Fabric的用户级接口程序,用于监视InfiniBand网络的运行情况,包括监视传输带宽和监视Fabric内部的拥塞情况。 前提条件您已购买两台ebmhpcpni2l实例,并勾选“后台自动安装GPU驱...
GPU-使用Llama.cpp量化Llama2模型
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... 本文选择使用CUDA做加速。 make LLAMA_CUBLAS=1 PATH="/usr/local/cuda/bin/:$PATH"说明 指令参数解释: LLAMA_CUBLAS=1:表示将使用CUDA核心提供BLAS加速能力。 PATH:编译时可能会有nvcc找不到的报错,需要指定安装的...
强大的高效视频处理框架——BMF | 社区征文
decode 核心参数是待处理视频的路径,一般情况使用这一个参数就可以,decode 方法位于 graph 上。```video = graph.decode({ input_path: input_video_path,});```encode 方法则位于 bmf 对象上,参数较复杂... torch.cuda.is_available()```Step3: 设置 BMF 管道的执行顺序```graph = bmf.graph()video = graph.decode({"input_path": input_video_path})# 核心部分,对解码后的视频执行着色算法output_video = v...
