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a100显卡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

在GPU实例中安装配置dcgm-exporter

> 测试环境:VeLinux 1.0## 创建并连接GPU实例## 安装CUDA驱动* 下载并安装CUDA依次执行以下命令,完成CUDA的下载。```javascriptnvidia-smi //查看该实例驱动信息wget https://developer.download.nvidia... > 更多信息可参考Nvidia官方地址:[NVIDIA HGX A100 Software User Guide :: NVIDIA Tesla Documentation](https://docs.nvidia.com/datacenter/tesla/hgx-software-guide/index.html#dcgm)* 开启FM服务```jav...

【发布】多模态 VisualGLM-6B,最低只需 8.7G 显存

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8.7G显存)。 **二、使用**模型推理使用pip安装依赖``` ... .half().cuda() image_path = "your image path" response, history = model.chat(tokenizer, image_path, "描述这张图片。", history=[]) ...

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。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c940b0b0854c42c796ec49b07eeae90a~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1713630067&x-signature=wp4uku%2BTYxsZBISaiu5EsO8XtYo%3D)### 配置网际快...

字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践|CommunityOverCode Asia 2023

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... A100、A800 这些卡,在线集群主要以在线推理服务为主,关注延迟和吞吐,主要是 T4、A10、A30 这些小一点儿的卡,整体拥有数万卡的 GPU。 **主要...

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a100显卡cuda-优选内容

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。 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-Fabric Manager服务,您将无法正常使用该类G... 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Baichuan大语言模型
该模型对GPU显存的需求如下: 精度 显存需求 推荐实例规格 GPU显卡类型 FP16 27 GB ecs.g1ve.2xlarge V100 * 1(单卡32 GB显存) INT8 17 GB ecs.gni2.3xlarge A10 * 1(单卡24 GB显存) INT4 10 GB ecs.gni2.3xlarge A10 * 1(单卡24 GB显存) 软件要求注意 部署Baichuan大语言模型时,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...
安装CUDA工具包
CUDA工具包介绍CUDA(Compute Unified Device Architecture)是NVIDIA推出的运算平台,该平台使GPU能够解决复杂的计算问题,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、Windows等。 操作场景如果您在创建GPU实例时未同时安装CUDA,则需要在创建GPU实例后,参考本文手动安...

a100显卡cuda-相关内容

故障处理

由于nouveau模块导致Nvidia GPU operator无法正常运行 使用A100显卡的训练进程异常中断,如何排查问题? 如何判断和处理GPU实例硬件相关故障? 如何重置GPU?

在GPU实例中安装配置dcgm-exporter

> 测试环境:VeLinux 1.0## 创建并连接GPU实例## 安装CUDA驱动* 下载并安装CUDA依次执行以下命令,完成CUDA的下载。```javascriptnvidia-smi //查看该实例驱动信息wget https://developer.download.nvidia... > 更多信息可参考Nvidia官方地址:[NVIDIA HGX A100 Software User Guide :: NVIDIA Tesla Documentation](https://docs.nvidia.com/datacenter/tesla/hgx-software-guide/index.html#dcgm)* 开启FM服务```jav...

GPU实例部署paddlepaddle-gpu环境

本文介绍 GPU 实例部署深度学习Paddle环境。 前言 在ECS GPU实例上部署深度学习Paddle环境。 关于实验 预计实验时间:20分钟级别:初级相关产品:ECS受众: 通用 环境说明 本文测试规格如下:实例规格:ecs.pni2.3xlargeGPU 类型:Tesla A100 80G显存容量:81920MiB实例镜像:velinux - 1.0 with GPU DriverNVIDIA-SMI:470.57.02NVIDIA Driver version:470.57.02CUDA version:11.4CUDA Toolkit version:11.2Python version:Python 3.7.3pa...

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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...

GPU A100/A800 多卡机型 RDMA 网络连通异常如何处理?

问题现象如下图所示,搭载了多张 A100/A800 显卡的节点,多张显卡间的网络无法连通。 原因分析NVIDIA-Fabric Manager 服务能够保证多张支持 NVSwitch 的显卡(例如:A100、A800)间通过 NVSwitch 互联,确保网络正常连通。当节点中未能启动 NVIDIA-Fabric Manager 服务时,将导致多张支持 NVSwitch 的显卡间网络无法连通。 解决方案创建节点池或节点扩容等新增节点场景,可将 NVIDIA-Fabric Manager 软件包内置到自定义镜像中;已有节点场...

实例规格介绍

GPU显卡、云盘类型、网卡虚拟化方式,提供差异化的计算、存储、网络性能。根据CPU、内存、GPU等配置,规格族又区分为多种实例规格,规格越高,性能越强。 说明 您可以在价格计算器页面,查看GPU实例的价格及其配置项(系... 实例类型 GPU显卡类型 GPU计算型 GPU计算型gni2 A10 GPU计算型ini2 A30 GPU计算型pni2 A100 GPU计算型g1vc V100 GPU计算型g1ve V100 GPU计算型g1te T4 GPU计算型g1tl T4 高性能计算GPU型 高性能计算GPU型ebmhp...

NVIDIA驱动FAQ

执行nvidia-smi命令查询到的CUDA版本代表您的GPU实例可以支持的最高CUDA版本,并不代表您实际安装的CUDA版本。 如何查询GPU显卡的详细信息?不同操作系统的GPU实例,查看GPU显卡信息的操作如下: Linux操作系统,您可以执行nvidia-smi命令,查看GPU显卡的详细信息。 Windows操作系统,您可以在设备管理器中查看GPU显卡的详细信息。 如果您想了解GPU卡的运行和使用情况,请参考云监控概述查看。 为什么A100显卡间网络无法互通?搭载A100显...

应用场景

GPU云服务器适用于需要进行大规模并行计算的场景,例如AI深度学习、图像/视频渲染、科学计算等场景。 AI深度学习模型训练场景V100、A100、A30等类型的GPU显卡适用于AI模型训练场景,提供了大显存和高速访问能力,并叠加NVLink多卡互连,为多卡并行提供了超强计算能力。 应用推理场景T4、A10等类型的GPU显卡为AI推理提供了高效能比的加速能力,广泛应用于图像识别、语言翻译场景。 图像/视频渲染异构GPU渲染型实例提供高性能的3D图形虚...

GPU计算型

GPU计算型规格提供以下类型的NVIDIA Tesla显卡,区别如下: 规格名称 显卡类型 特点 GPU计算型gni2 A10 Ampere架构的推理主力机型,适用于大规模AI推理场景;支持NVIDIA RTX™功能,提供高性能的3D图形虚拟化能力,支持图片或视频渲染。 GPU计算型ini2 A30 具有强大的双精度浮点运算能力和较高的深度学习推理吞吐量,适用于大规模AI推理场景,但不支持图片或视频渲染。 GPU计算型pni2 A100 相较于V100和A30显卡,A100的运算能力更高,内...

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