主要是显卡的CUDA
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... 但是更多进程会带来更多显存的开销。* 如果开启多线程模式,经过实测,这种方式也不能带来QPS的提升。主要是因为Python的GIL锁的原因,由于Python GIL锁的存在,Python的多线程实际上是伪的多线程,并不是真正的并发执...
【高效视频处理】体验火山引擎多媒体处理框架 BMF |社区征文
以下是我在部署和安装过程中的详细拓展。## 部署环境准备BMF 被设计为跨平台框架,支持 Linux、Windows 和 Mac OS。在选择部署环境时,我首先考虑了项目的实际需求以及各个平台的特点。- Linux 平台 ——选择 Linux 作为部署平台的主要原因是其稳定性和广泛的应用领域。我在一台配备 NVIDIA GPU 的 Linux 服务器上进行了部署。确保系统环境中已经安装了必要的 GPU 驱动和 CUDA 工具包,这对于 BMF 的 GPU 加速至关重要。- ...
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。### 配置网际快...
每帧纵享丝滑——ToDesk云电脑、网易云游戏、无影云评测分析及ComfyUI部署
# **一、前言**随着数字化浪潮席卷而来,人们对计算能力和资源的需求愈发迫切。有时,我们想要尽情享受高配置的3A游戏,却发现本地电脑的性能跟不上;有时,信心满满报名了热门的AIGC课程,却发现设备缺少必要的GPU支持;有时,我们想要剪辑和渲染复杂的视频,本地电脑却不具备高速的处理器、足够的内存、高效的显卡和一款支持多种输出格式和编码方式的渲染软件(如CAD/SolidWorks/Revit等);又或者,承接了程序外包项目,但启动资金有限,无...
特惠活动
主要是显卡的CUDA-优选内容
主要是显卡的CUDA-相关内容
HPC裸金属-基于NCCL的单机/多机RDMA网络性能测试
背景信息ebmhpcpni2l实例搭载NVIDIA A800显卡,同时支持800Gbps RDMA高速网络,大幅提升集群通信性能,提高大规模训练加速比。更多信息,请参见高性能计算GPU型ebmhpcpni2l。 NCCL是NVIDIA的集合通信库,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能够解决复杂计算问题...
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
本文以搭载了一张V100显卡的ecs.g1ve.2xlarge实例,介绍如何在GPU云服务器上基于Diffusers搭建SDXL 1.0的base + refiner组合模型。 背景信息SDXL Stable Diffusion XL(简称SDXL)是最新的图像生成模型,与之前的SD模型... 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...
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... 是在Llama模型之上的升级。Llama2训练语料相比Llama多40%,context长度由2048提升至4096,可以理解和生成更长的文本内容。 环境要求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...
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_...
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...
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... 但是更多进程会带来更多显存的开销。* 如果开启多线程模式,经过实测,这种方式也不能带来QPS的提升。主要是因为Python的GIL锁的原因,由于Python GIL锁的存在,Python的多线程实际上是伪的多线程,并不是真正的并发执...
新功能发布记录
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日序号 功能描述 发布地域 阶段 文档 1 部... 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、g1tl实例支持手动安装GRID驱动并激活License服务。 华北2(北京) 商用 安装GRID驱动 卸载GRID驱动 2022...
预置镜像列表
机器学习开发中镜像用于提供开发所需的运行环境,机器学习平台为用户提供了包括 Python、CUDA、PyTorch、TensorFlow、BytePS 等多种依赖的预置镜像供用户直接使用。 相关概念 镜像 预置镜像列表 PythonPython 是目前机器学习研究和开发中最常用的编程语言之一,该语言可读性强且拥有丰富的软件库(如 scikit-learn、numpy 等)。平台基于原版 Ubuntu 镜像安装了不同版本的 Miniconda Python(3.7+),内置了常用开发工具,同时 pip、cond...
安装NVIDIA GRID驱动
操作场景搭载了T4、A10显卡的GPU计算型实例如需使用OpenGL图形图像处理能力,则需要安装NVIDIA GRID驱动并自行购买NVIDIA官方发布的GRID License。本文主要介绍如何申请License,并配置License服务器和安装GRID驱动。... 执行nvidia-smi命令查看GRID驱动是否成功安装。如果返回以下信息,则驱动安装成功。其中,Driver Version代表当前GRID驱动版本,CUDA Version代表GRID驱动支持的CUDA最高版本。 配置并激活License服务。执行cd /et...
