最新cuda显卡支持列表
社区干货
【发布】多模态 VisualGLM-6B,最低只需 8.7G 显存
近期,智谱AI 和清华大学 KEG 实验室开源了基于 ChatGLM-6B 的多模态对话模型 VisualGLM-6B,供大家使用。*Github 链接:**https://github.com/THUDM/VisualGLM-6B**Huggingface 链接:**https://huggi... 支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型,语言模型基于 ChatGLM-6B,具有 62 亿参数;图像部分通过训练 BLIP2-Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁,整体模型共 78 亿参数。VisualGLM-6B 依靠来自于 CogVie...
GPU在Kubernetes中的使用与管理 | 社区征文
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: restartPolicy: OnFailure containers: - name: cuda-vector-add # https:...
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
列表/字典、循环和条件表达式等都早已熟记于心,自己可以更快速的学习TensorFlow。除了前面所述的两个基本要求外,在学习的过程中,我们需要准备一些基础知识,当然等真正遇到再去查资料也完全没问题。其实准备工作主... 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...
火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导
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CUDA11.3,如果需要升级版本的话可以参考后面的步骤,配置GPU服务器。
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最新cuda显卡支持列表-优选内容
最新cuda显卡支持列表-相关内容
NVIDIA驱动安装指引
用于提升操作系统对其芯片组的兼容性。当前火山引擎提供的GPU实例均为计算型,即GPU卡直通型,实例必须安装GPU驱动来驱动物理GPU卡,以获得GPU卡的能力。 GPU实例当前支持安装以下两种NVIDIA驱动,建议您安装最新版本的驱动: 驱动类型 驱动介绍 收费情况 Tesla驱动 用于驱动物理GPU卡,即调用GPU云服务器上的GPU卡获得通用计算能力,适用于深度学习、推理、AI等场景。您可以配合CUDA、cuDNN库更高效的使用GPU卡。 免费 GRID驱动 用于获...
GPU-使用Llama.cpp量化Llama2模型
本文以搭载了一张V100显卡的ecs.g1ve.2xlarge实例,介绍如何在云服务器上利用Llama.cpp执行Llama2-7B模型的量化,并对比基于CPU的推理和基于GPU的推理速度。 背景信息Llama.cpp简介Llama.cpp是使用C++语言编写的大模型量化工具,同时也提供了部署和运行量化后模型的demo。它基于GGML(一种机器学习张量库),实现了对Llama模型的量化、推理部署功能。旨在实现开源大模型运行于相对低配置或廉价的硬件之上,它能支持将Llama模型推理部署至...
GPU-部署基于DeepSpeed-Chat的行业大模型
本文以搭载了一张A100显卡的ecs.pni2.3xlarge为例,介绍如何在GPU云服务器上进行DeepSpeed-Chat模型的微调训练。 背景信息DeepSpeed-Chat简介 DeepSpeed-Chat是微软新公布的用来训练类ChatGPT模型的一套代码,该套代... 软件要求CUDA:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以11.4.152为例。 Python:编程语言,并提供机器学习库Numpy等。本文以3.8.10为例。 DeepSpeed:大模型训练工具。本文以0.10.2为例。 Tensorboard:机器学习实...
安装NVIDIA-Fabric Manager软件包
操作场景NVIDIA-Fabric Manager服务可以使多A100/A800显卡间通过NVSwitch互联。有关NVSwitch的更多介绍,请参见NVIDIA官网。 说明 搭载A100/A800显卡的实例请参见实例规格介绍,如果未安装与GPU驱动版本对应的NVIDIA... 方式一:通过安装包安装CentOS 8.x wget https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/rhel8/x86_64/nvidia-fabric-manager-470.57.02-1.x86_64.rpmrpm -ivh nvidia-fabric-manager-470.57.02-1.x86_...
NVIDIA驱动FAQ
该方式支持Linux和veLinux公共镜像,详情请参见常规版镜像后台自动安装GPU驱动。 在创建实例页面的“镜像”中,选择已预装GPU驱动的GPU版公共镜像,详情请参见使用预装GPU驱动的GPU版镜像。 在已有实例上安装GPU驱动若您在创建GPU实例时未选择自动安装GPU驱动,为确保您能够正常使用GPU实例,请参考安装GPU驱动和安装CUDA工具包手动安装GPU驱动。 Nvidia驱动安装成功,但执行nvidia-smi命令无效,显示驱动未安装,该如何排查?问题分析:可...
即将停售的实例规格
单台实例最多支持挂载8张显卡 存储 性能型SSD云盘 存储I/O性能与计算规格相关,规格越高,性能越强 网络 最大网络带宽:25 Gbit/s 最大网络收发包:350 万PPS 网络性能与计算规格相关,规格越高,性能越强 适用场景 深度学习,例如图像分类、无人驾驶、语音识别等人工智能算法的训练应用。 科学计算,例如计算流体动力学、计算金融学、分子动力学、环境分析等。 规格列表 实例规格 vCPU 内存(GiB) GPU GPU显存(GB) (出+入)网络带宽能力(G...
即将停售的实例规格
单台实例最多支持挂载8张显卡 存储 性能型SSD云盘 存储I/O性能与计算规格相关,规格越高,性能越强 网络 最大网络带宽:25 Gbit/s 最大网络收发包:350 万PPS 网络性能与计算规格相关,规格越高,性能越强 适用场景 深度学习,例如图像分类、无人驾驶、语音识别等人工智能算法的训练应用。 科学计算,例如计算流体动力学、计算金融学、分子动力学、环境分析等。 规格列表 实例规格 vCPU 内存(GiB) GPU GPU显存(GB) (出+入)网络带宽能力(G...
安装GPU驱动
参考本文和安装CUDA工具包手动安装Tesla驱动。 说明 为方便使用,您可以在创建GPU实例时,选择支持自动安装或者预装了特定版本GPU驱动和CUDA的公共镜像,详情请参见NVIDIA驱动安装指引。 搭载A100/A800显卡的实例还需... Linux 64-bit CUDA Toolkit 选择CUDA Toolkit版本。 12.2 语言 选择驱动对应的语言。 Chinese (Simplified) 最新 默认项为 全部,保持默认选项即可。 全部 选择特定的版本进入下载页面,单击“下载”按钮。本文...
新功能发布记录
支持后台自动安装更高版本的GPU驱动、CUDA和CUDNN库。 全部 商用 驱动安装指引 2023年11月24日序号 功能描述 发布地域 阶段 文档 1 邀测上线GPU计算型gni3实例。 华东2(上海) 邀测 GPU计算型gni3 2023年09月08日序... 功能描述 发布地域 阶段 文档 1 部署了hpcpni2实例的高性能计算集群支持绑定vePFS文件系统。 华北2(北京) 邀测 管理vePFS存储资源 2022年12月13日序号 功能描述 发布地域 阶段 文档 1 搭载T4显卡的GPU计算型g1te、...
