如何建立cuda的项目
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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...
常见游戏开发语言
是两个用C#开发的热门游戏项目之一。HTML根据游戏开发商的说法,在游戏项目的十大编程语言中,HTML 5是一种用于创建跨平台、跨浏览器应用包括游戏的流行语言,它还可以与JavaScript互换使用。HTML是一种简单易学的编程语言,使用者不需要深入理解算法编程,这使得它成为游戏设计师的首选。CUDA-CCUDA-C是游戏开发者用来创建桌面游戏的顶级编程语言之一。CUDA-C内核通过呈现高分辨率的视觉效果,提供了更好的灯光和颜色,创造了逼...
【高效视频处理】体验火山引擎多媒体处理框架 BMF |社区征文
我了解到可以使用虚拟环境来隔离项目的依赖。我创建了一个独立的虚拟环境,并在其中安装了与 BMF 兼容的依赖库版本,成功解决了版本冲突的问题。- CUDA 和 cuDNN 版本匹配☛☛☛☛☛问题描述:由于 BMF 利用了 GPU 进行加速,CUDA 和 cuDNN 的版本需要与 BMF 兼容。在我的机器上,CUDA 和 cuDNN 的版本与 BMF 的要求不一致。解决方法:通过更新 GPU 驱动、安装适配版本的 CUDA 和 cuDNN,我成功将系统环境调整到与 BMF 兼容的状...
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... 可以把经过优化后的深度学习模型构建成推理引擎部署在实际的生产环境中。TensorRT提供基于硬件级别的推理引擎性能优化。下图为业界最常用的TensorRT优化流程,也是当前模型优化的最佳实践,即pytorch或tensorflow等...
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大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
模型加速领域已经建立了很多有影响力的开源工具,国际上比较有名的有微软DeepSpeed、英伟达Megatron-LM,国内比较有名的是OneFlow、ColossalAI等,能够将GPT-3规模大模型训练成本降低90%以上。未来,如何在大量的优化... 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...
HPC裸金属-基于NCCL的单机/多机RDMA网络性能测试
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... 实例规格 实例数量 镜像类型 驱动安装/版本 是否绑定公网IP ecs.ebmhpcpni2l.32xlarge 2 Ubuntu 20.04 创建实例时勾选“后台自动安装GPU驱动”:系统将自动安装GPU驱动、CUDA和cuDNN库(驱动版本见下图)以及Fari...
Spark on GPU 最佳实践
Nvidia 推出 Rapids 项目。其中的 Spark Rapids 子项目使用 GPU 为 Spark 做算子加速。根据 Nvidia 的测试,基于 GPU 的加速可以取得平均数倍的性能提升,而成本节省可以达到原来的 30%~80%(依赖于不同硬件测试环境)... 以及 udf 包含 cuda 计算、编码计算等场景,不太适合用于小数据量、重 io(包括 shuffle)、GPU 卡内存比较小,以及 udf 包含大量逻辑计算(与 cpu 频繁交互)的场景。 Spark Rapids 算子与原生算子之间存在一定程度的兼...
得到基于火山引擎的数据治理实践
建立起可持续的、体系化的数据治理方法论 在逐步趋向健康的数据底座上,具备了用数据切实解决业务问题的条件 据Gartner的一项调查显示,超过90%的数据治理项目都以失败告终,得到为何能够成功?其数据治理实践中,有哪些... 得到在物理服务器上统筹Apache大数据开源组件来搭建数据集群。核心架构模块,得到也引入相应的开源组件。采用Ali-Datax完成数据集成工作,通过LinkedIn-Azkaban支持计算任务调度编排,使用Presto支撑即席查询需求,以F...
云原生环境下的日志采集、存储、分析实践
各团队基于开源项目搭建了自己的日志系统,以满足基本的日志查询需求,例如使用典型的开源日志平台 Filebeat+Logstash+ES+Kibana 的方案。但是在使用过程中,我们发现了开源日志系统的不足:- 各业务模块自己搭建日... 或者到索引集群建立索引。 建立索引后用户可以进行实时查询和分析。TLS 提供标准的 Lucene 查询语法、SQL 92 分析语法、可视化仪表盘以及丰富的监控告警能力。当日志存储达到一定周期,不再需要实时分析之后,用...
「跨越障碍,迈向新的征程」盘点一下2022年度我们开发团队对于云原生的技术体系的变革|社区征文
创建 CRI 标准就是为了减轻这个负担,同时也可以增加不同容器运行时之间平滑的互操作性。 但反观 Docker 却至今也没有实现 CRI,所以麻烦就来了。#### 更换可视化界面主要是目前K8s容器管理而言主要采用了以下这... 你可以不需要搭建自己的Kuboard服务,如下图所示。我们讲完了我们大致升级了对应的版...
2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
镜像管理:构建出来的镜像使用镜像仓库Harbor进行管理- 容器编排:在CD过程中,利用kubectl set image进行容器编排部署,自建Kubernetes集群进行业务容器编排管理- 高可用:当某个节点出现故障时,Kubernetes 会自动创建一个新的 GitLab-Runner 容器,并挂载同样的 Runner 配置,使服务达到高可用。- 弹性伸缩:触发式任务,合理...
从构建到落地,火山方舟助力大模型生态持续繁荣
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... 还需要生态的构建。百川智能联合创始人焦可表示,百川智能自主研发的baichuan-7B开源可商用的中英文大模型,不仅在中英文多个评测榜表现优秀,开源的内容也十分丰富,包括推理代码、INT4量化实现、微调代码以及预训练模...
AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China
而各家 ASIC 由于具备类似 CUDA 的开发生态,往往都需要单独适配,且各家 ASIC 往往都会自带一套自身的软件栈,从使用方式,硬件管理,监控接入等层面,都需要额外开发。这些相比沿用 GPU,都是额外成本。... 也希望围绕 ASIC 的使用建立一个社区,整合 AI 专用加速器的评估、优化和生态系统协作,促进 AI 专用加速器更好的服务于实际生产。 **项目地址** * Website: https://bytemlperf.ai/* GitHub: https://g...
