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乌盘图安装cuda

GPU云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,适用于机器学习、视觉处理等多种场景

社区干货

Linux安装CUDA

# 运行环境 * CentOS * RHEL * Ubuntu * OpenSUSE # 问题描述 初始创建的火山引擎实例并没有安装相关cuda软件,需要手动安装。 # 解决方案 1. 确认驱动版本,以及与驱动匹配的cuda版本,执行命令`nvidia-smi`显示如下。 ![图片](https://lf6-volc-editor.volccdn.com/obj/volcfe/sop-public/upload_95547a7d90e2ea41e8007fae13b55603.png) 从上�

火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导

## 前言: ChatGLM-6B是清华大学知识工程和数据挖掘小组(Knowledge Engineering Group (KEG) & Data Mining at Tsinghua University)发布的一个开源的对话机器人,由清华技术成果转化的公司智谱 AI 开源,具有 62 亿参数。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。 ![pi

如何对 Linux 操作系统的 GPU 实例进行压测?

# 问题描述 Linux 操作系统的 GPU 实例如何进行压力测试以及性能测试? # 问题分析 GPU_BURN 是一款开源的软件,可以对 GPU 进行压力测试。 GPU 性能测试使用 CUDA sample 自带的 deviceQuery、bandwith 稳定性测试以及性能测试。 # 解决方案 所有的测试均需要在 GPU 实例上面安装相对应的 cuda 版本,具体请参考如下��

如何对 Linux 操作系统的 GPU 实例进行压测?

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乌盘图安装cuda-优选内容

Linux安装CUDA
# 运行环境 * CentOS * RHEL * Ubuntu * OpenSUSE # 问题描述 初始创建的火山引擎实例并没有安装相关cuda软件,需要手动安装。 # 解决方案 1. 确认驱动版本,以及与驱动匹配的cuda版本,执行命令`nvidia-smi`显示如下。 ![图片](https://lf6-volc-editor.volccdn.com/obj/volcfe/sop-public/upload_95547a7d90e2ea41e8007fae13b55603.png) 从上�
安装CUDA工具包
包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。 GPU云服务器采用NVIDIA显卡,则需要安装CUDA开发运行环境。建议您安装最新版本的CUDA驱动,适用于任何Linux或Windows发行版,包括CentOS、Ubuntu、Debian、Win... 按键上下键选中“Install”,回车确认,开始安装。说明 如果您的云服务器已安装GPU驱动,此处请按回车键取消勾选GPU驱动后再安装,如下所示。 安装完成以后,执行以下命令可以看到CUDA版本,说明CUDA已安装成功。...
VirtualBox制作ubuntu14镜像
实验介绍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。PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序。 Pytorch使用CUDA进行GPU加速时,在CUDA、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�
GPU实例部署PyTorch
CUDA11.6为例,驱动需要高于或者等于510.47.03 下载驱动安装包并进行安装。登录NVIDIA官网搜索出3个匹配的驱动安装包,如下这里选择510.85.02版本,执行以下命令安装驱动wget https://us.download.nvidia.com/tesla/510.85.02/NVIDIA-Linux-x86\_64-510.85.02.run)sh NVIDIA-Linux-x86\_64-510.85.02.run 执行nvidia-smi,查看驱动是否安装成功。回显如下则安装成功。 步骤三:安装CUDA工具包详细可以参照文档安装CUDA工具包 以...

乌盘图安装cuda-相关内容

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-l

NVIDIA驱动安装指引

您可以配合CUDA、cuDNN库更高效的使用GPU卡。 免费 GRID驱动 用于获得GPU卡的形加速能力,适用于OpenGL等图形计算的场景。 需购买NVIDIA GRID License 公共镜像安装GPU驱动方式一:后台自动安装GPU驱动您可以在创建... 系统将会重新安装GPU驱动。 veLinux是字节跳动推出的自研Linux操作系统,详情请参考veLinux概述。 若默认的驱动版本无法再满足您的业务需求,您可以卸载NVIDIA驱动后,手动安装GPU驱动和安装CUDA工具包。 方式二:使用...

GPU-部署NGC环境

本文介绍如何在Linux实例上基于NGC部署TensorFlow。 NGC介绍NGC(NVIDIA GPU CLOUD)是NVIDIA开发的一套深度学习容器库,具有强大的性能和良好的灵活性,可以帮助科学家和研究人员快速构建、训练和部署神经网络模型。NGC官网提供了当前主流深度学习框架的镜像,例如Caffe、TensorFlow、Theano、Torch等。 软件版本��

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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,该套代码基于微软的大模型训练工具DeepSpeed,通过使用它可以非常简单高效地训练属于自己的ChatGPT。DeepSpeed-Cha

GPU-部署Pytorch应用

本文介绍如何在Linux实例上部署Pytorch应用。 Pytorch简介PyTorch是一个开源的Python机器学习库,用于自然语言处理等应用程序,不仅能够实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络。 软件版本操作系统:本文以Ubuntu 18.04为例。 NVIDIA驱动:GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以470.57.02为例。 CUDA工具��

HPC裸金属-基于NCCL的单机/多机RDMA网络性能测试

本文介绍如何在虚拟环境或容器环境中,使用NCCL测试ebmhpcpni2l实例的RDMA网络性能。 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

安装GPU驱动

背景信息GPU云服务器正常工作需提前安装正确的基础设施软件,对NVIDIA Tesla系列的GPU而言,有以下两个层次的软件包需要安装: 驱动GPU工作的硬件驱动程序。 上层应用程序所需要的库。 在通用计算场景下,如深度学习、AI等通用计算业务场景或者OpenGL、Direct3D、云游戏等图形加速场景,安装了Tesla驱动�

如何对 Linux 操作系统的 GPU 实例进行压测?

# 问题描述 Linux 操作系统的 GPU 实例如何进行压力测试以及性能测试? # 问题分析 GPU_BURN 是一款开源的软件,可以对 GPU 进行压力测试。 GPU 性能测试使用 CUDA sample 自带的 deviceQuery、bandwith 稳定性测试以及性能测试。 # 解决方案 所有的测试均需要在 GPU 实例上面安装相对应的 cuda 版本,具体请参考如下��

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