p106cuda平台
社区干货
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函数既可以运行在主机端,也可以运行在设备端。同时主机端与设备端之间可以进行数据拷贝。CUDA Kernel函数:是数据并行处理函数(核函数),在GPU上执行时,一个Kernel对应一个Grid,基于GPU逻辑架构分发成众多thread去并行执行。CUDA ...
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
实现在指定硬件平台上的部署优化,为生成图任务提供更高效、更稳定的解决方案。本篇文章就我参与的比赛的一些心得感受,优化思路作为分享内容呈现给大家,这和上一篇不同,是一个全新的优化方向,本人也在比赛中实现了部... os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"async def generate_image_async(args): if args.mixed_precision: print("Using mixed precision.")...
字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践|CommunityOverCode Asia 2023
作业完整的提交流程是 Arnold(机器学习平台)发起 Spark 作业提交时,调用 Spark Client,并填上所需的参数向 K8s 提交作业。在 Arcee 模式下,Spark Client 使用内置的 Arcee Client 创建 Spark ArceeApplication,由 ... 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
作业完整的提交流程是 Arnold(机器学习平台)发起 Spark 作业提交,调用 Spark Client 并填上所需的参数向 K8s 提交作业。在 Arcee 模式下,Spark Client 使用内置的 Arcee Client 创建 Spark ArceeApplication,由 We... 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...
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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函数既可以运行在主机端,也可以运行在设备端。同时主机端与设备端之间可以进行数据拷贝。CUDA Kernel函数:是数据并行处理函数(核函数),在GPU上执行时,一个Kernel对应一个Grid,基于GPU逻辑架构分发成众多thread去并行执行。CUDA ...
从构建到落地,火山方舟助力大模型生态持续繁荣
近年来,大模型市场开始呈现如火如荼、百花齐放的发展态势,愈来愈多的行业、企业都在加快对大模型的探索和应用。6月28日,2023火山引擎V-Tech体验创新峰会上,火山引擎正式发布了大模型服务平台“火山方舟”。火山引擎... 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、重点...
通过工作流串联训练与评测任务
概述 机器学习平台工作流模块支持用户编排多个自定义任务。用户可以使用工作流串联模型训练与模型评估任务,并为每个任务提供不同的计算规格,在一次工作流任务中灵活完成训练与评估任务。本文介绍一个简单的训练+评... args = parser.parse_args() device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') print(f"use device={device}, local_rank={args.local_rank}") if args.local_rank >= 0: ...
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
实现在指定硬件平台上的部署优化,为生成图任务提供更高效、更稳定的解决方案。本篇文章就我参与的比赛的一些心得感受,优化思路作为分享内容呈现给大家,这和上一篇不同,是一个全新的优化方向,本人也在比赛中实现了部... os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"async def generate_image_async(args): if args.mixed_precision: print("Using mixed precision.")...
GPU-部署Baichuan大语言模型
需保证CUDA版本 ≥ 11.8。 NVIDIA驱动:GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以535.86.10为例。 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、文本生成和机器翻译等任务。深度学习框架。本文以4.30.2为例。 Pytorch:开源的Python机器学习库,实现强大的GPU加速的同时还支持动...
GPU-部署NGC环境
CUDA: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: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。 TensorFlow:深度学习框架。 前提条件您已购买Linux实例,并勾选“后台自动安装GPU驱动”,即可使实例在启动时自动安装符合上述版本的NVIDIA驱动,从创建到驱动安装完成总耗时约 15 到 20 分钟,请耐心等待。具体操作请参见创建GPU计算型实例。 您已为Linux实例绑定公网IP,使其具备访问公网的能...
GPU-部署ChatGLM-6B模型
需保证CUDA版本 ≥ 11.4。 NVIDIA驱动:GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以535.86.10为例。 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、文本生成和机器翻译等任务。本文以4.30.2为例。 Pytorch:开源的Python机器学习库,实现强大的GPU加速的同时还支持动态神经网络。本...
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,能够结合整个高性能计算社区的专业知识、技术和资源,建立现有的最佳MPI库。OpenMPI在系统和软件供应商、应用开发者和计算机科学研究人员中有广泛应用。 NCCL NCCL(Nvidia Collective Communication Library)是NVIDI...
基于 ECS 制作自定义镜像
云原生场景下,业务场景的多样性对容器平台的需求也越来越多样化,使用自定义镜像创建节点并快速创建相同配置自定义实例的需求也越来越普遍。本文为您介绍如何基于 ECS 快速制作自定义镜像。 说明 【邀测·申请试用】... 选择操作系统和 CUDA 工具包版本,获取 GPU 驱动链接。 通过控制台或 SSH 工具登录 ECS 实例,详细操作参见:登录 Linux 实例。 粘贴 NVIDIA 官网已获取的 GPU 驱动链接地址,下载安装包。示例命令如下: shell wget ht...
