如何打开N卡CUDA
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Docker容器中使用GPU资源
# 问题描述在安装了 Nvidia驱动和docker的主机上直接启动容器报错提示如下信息:```shelldocker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smidocker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]].```# 问题分析需要安装nvidia-docker2或nvidia-container-runtime插件驱动,以便docker容器能够使用Nvidia驱动。# 问题解决## 一、安装nvidia-docker21.设置仓库和...
如何在Docker容器中使用GPU资源
# 问题描述在安装了 Nvidia 驱动和 docker 的主机上直接启动容器报错提示如下信息:```shelldocker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smidocker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]].```# 问题分析需要安装 nvidia-docker2 或 nvidia-container-runtime 插件驱动,以便 docker 容器能够使用 Nvidia 驱动。# 问题解决## 一、安装nvidia-docker2...
集简云3月更新合集:新增33款集成应用,更新10款应用
打开网页就能查看和编辑,云端实时保存,可多人同时编辑文档,权限安全可控。  **可用执行动作*** 人脸识别* 通用文字识别* 身份证识别* 银行卡识别* 营业执照识别* 护照识别* 智能财务税票识别* 行驶证识别* 驾驶证识别* 试卷分析与识别* 公式识别* 仪器仪表盘读数...
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如何打开N卡CUDA-优选内容
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HPC裸金属-基于NCCL的单机/多机RDMA网络性能测试
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... cuda11.2 执行以下命令,检查NCCL是否安装成功。 updatedbldconfig -v grep "libnccl.so" tail -n1 sed -r 's/^.*\.so\.//'回显如2.8.4,表示安装成功。 配置NCCL环境变量。 执行vim /etc/profile命令,打开配置文...
Docker容器中使用GPU资源
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如何在Docker容器中使用GPU资源
# 问题描述在安装了 Nvidia 驱动和 docker 的主机上直接启动容器报错提示如下信息:```shelldocker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smidocker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]].```# 问题分析需要安装 nvidia-docker2 或 nvidia-container-runtime 插件驱动,以便 docker 容器能够使用 Nvidia 驱动。# 问题解决## 一、安装nvidia-docker2...
新功能发布记录
table th:nth-of-type(4) { width: 15%;}table th:nth-of-type(5) { width: 30%;}2024年04月12日序号 功能描述 发布地域 阶段 文档 1 创建GPU云服务器时,支持后台自动安装更高版本的GPU驱动、CUDA和CUDNN库。... NVIDIA驱动安装指引 2 发布适配GPU/RDMA规格族的Ubuntu 16.04镜像。 全部 商用 NVIDIA驱动安装指引 创建高性能计算GPU型实例 3 创建高性能计算型hpcpni2实例时,支持按需选择是否开启“RDMA网络增强”功能(默认...
GPU-部署ChatGLM-6B模型
需保证CUDA版本 ≥ 11.4。 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。本文以CUDA 12.2为例。 CUDNN:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加... 执行vim cli_demo.py打开demo文件。 按i进入编辑模式,将文件中的/THUDM/chatglm2-6b替换为本地文件夹的路径/root/chatglm2-6b。 按esc退出编辑模式,输入:wq并按Enter键,保存并退出文件。 执行以下命令,运行示例代...
安装GPU驱动
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驱动的GPU才可以发挥高性能计算能力,或提供更流畅的图形显示效果。 操作场景如果您在创建GPU实例时未同时安装Tesla驱动,则需要在创建GPU实例后,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...
GPU-部署Baichuan大语言模型
在权威的中文和英文 Benchmark 评测上均取得很好的效果。模型支持FP16、INT8、INT4三种精度,可以在GPU实例上部署并搭建推理应用。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 ≥ 1...
安装NVIDIA GRID驱动
A10显卡的GPU计算型实例,并确保实例可以访问公网,具体操作请参见创建GPU计算型实例。 软件版本GRID驱动版本:v13.1 License Server版本:v2.0.0 Docker版本:v20.10.17 Docker-compose版本:v2.6.0 步骤一:申请GRID License前往NVIDIA Enterprise Account,注册账号并申请试用License。 成功提交申请后,将提示您于2天内在设置的邮箱查收邮件。若通过申请,您将会收到如下2封邮件。 打开邮件“NVIDIA Set Password”,如下图所示。 单击“...
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
提供Diffusion推理训练全流程,简单方便的使用各种扩散模型生成图像、音频,也可以非常方便的使用各种噪声调度器,用于调节在模型推理中的速度和质量。目前,Diffusers已经支持SDXL 1.0的base和refiner模型,可生成1024 × 1024分辨率的图片。 软件要求GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以470.57.02为例。 Pytorch:开源的Python机器学习库,实现强大的GPU加速的同时还支持动态神经网络。本文以2.0.0为例。Pytorch使用CUDA进行...
