*我们来看一张 「模型训练计算量和摩尔定律」的对比图,这张图来自 AI and Memory Wall。**从图里可以明显看出,摩尔定律完全跟不上 Transformer 类模型训练需要的算力,而摩尔定律某种程度上其实反应着芯片制造... 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。...
随着算法设计和设备算力的发展, **AI 的端侧应用** 逐步从零星的探索走向 **规模化应用** 。行业里,FAANG、BAT 都有众多落地场景,或是开创了新的交互体验,或是提升了商业智能的效率。 **Client AI**是字节跳... 提供了为算法包和AI模型提供版本和任务管理、为端上AI运行的稳定和效果进行实时监控的能力。 Pitaya 平台**3.1 Pitaya Workbench**![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg...
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函数既可以运行在主机端,也可以运行在设备端。同时主机端与设备端之间可以进行数据拷贝。CUDA Kernel函数:是数据并行处理函数(核函数),在GPU上执行时,一个Kernel对应一个Grid,基于GPU逻辑架构分发成众多thread去并行执行。CUDA ...
随着算法设计和设备算力的发展,**AI 的端侧应用**逐步从零星的探索走向**规模化应用**。行业里,FAANG、BATZ 都有众多落地场景,或是开创了新的交互体验,或是提升了商业智能的效率。**Client AI**是字节跳动产研架... **Pitaya SDK**为端智能算法包提供了在端上的运行环境,支持端上AI在不同设备上高效地运转起来。**Pitaya SDK**同时还支持在端上进行数据处理和特征工程,提供了为算法包和AI模型提供版本和任务管理、为端上AI运...
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函数既可以运行在主机端,也可以运行在设备端。同时主机端与设备端之间可以进行数据拷贝。CUDA Kernel函数:是数据并行处理函数(核函数),在GPU上执行时,一个Kernel对应一个Grid,基于GPU逻辑架构分发成众多thread去并行执行。CUDA ...
随着算法设计和设备算力的发展,**AI 的端侧应用**逐步从零星的探索走向**规模化应用**。行业里,FAANG、BATZ 都有众多落地场景,或是开创了新的交互体验,或是提升了商业智能的效率。**Client AI**是字节跳动产研架... **Pitaya SDK**为端智能算法包提供了在端上的运行环境,支持端上AI在不同设备上高效地运转起来。**Pitaya SDK**同时还支持在端上进行数据处理和特征工程,提供了为算法包和AI模型提供版本和任务管理、为端上AI运...
所以GPU算力也会一直“萎靡不振”,持续低下。以上问题使得 如果推理服务想要支撑更多的流量,只能做横向的增加服务实例数,伴随着成本的上涨。## 2.2 自研推理服务统一框架kubeai-inference-framework针对以上问题,KubeAI的解决方案是把CPU逻辑与GPU逻辑分离在两个不同的进程中: **CPU进程主要负责图片的前处理与后处理,GPU进程则主要负责执行CUDA Kernel 函数,即模型推理** 。为了方便模型开发者更快速地接入我们的优化方...
且使用TensorFlow 19.10版本时的配置方式。背景信息影响mGPU服务的环境变量如下表所示,您需要在创建容器时指定环境变量的值,使容器可以通过mGPU服务获得算力。运行mGPU服务前,请您首先了解下表信息。 环境变量 取值... cuda:11.4.0-base-ubuntu20.04docker run --name gpu_b --gpus '"device=1"' -it --shm-size=1g --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 -v /mnt:/mnt -e MGPU_COMPUTE_WEIGHT=1:30 -e MGPU_COMPU...
它还支持不同框架如CUDA和OpenCL之间的异构计算。从这些建议简单实验开始, 开发者就可以感受到BMF模块化设计及其强大的处理能力。同时,它提供Python、C++和Go三种语言接口,语法简洁易用,无门槛上手。通过这些基础... **模块层:** 包含了具备各种原子能力的模块,提供多种语言的模块开发机制,用户可根据自身需要将算法/处理实现为 Python、Go、C++ 语言的任意一种。- **异构层:** 负责提供高效的视频处理算力,包括火山引擎自...
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... 基于火山引擎提供的强大算力、高性能存储、易用的平台等打造全新的大模型应用。 百川智能焦可:大模型成为开源生态新引擎想要充分发挥大模型能力,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...
另一方面也可以确保计算引擎对计算作业运行有充分的掌握能力,有能力按需调整资源使用。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/e728c6bbd91f4851bc4869211a03fcad... 这部分其实是我们把在线集群内利用率比较低的 GPU 一部分算力出借到离线集群,主要是考虑的是有一些模型用不满整卡,空的算力是可以再被利用起来的,整体是基于 Virtual-Kubelet + ByteCUDA + MPS 实现的。ByteCUD...
另一方面也可以确保计算引擎对计算作业运行有充分的掌握能力,有能力按需调整资源使用。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/03b067ba10b8402bb48768d181459c4d... 这部分其实是我们把在线集群内利用率比较低的 GPU 一部分算力出借到离线集群,主要是考虑的是有一些模型用不满整卡,空的算力是可以再被利用起来的,整体是基于 Virtual-Kubelet + ByteCUDA + MPS 实现的。ByteC...
(DeOldify 算法)集成到了 BMG 视频处理中,视频的翻新也变得简单起来。Step1: 引入 DeOldify 着色算法,也就是 BMF-python 模块,设置 BMF 处理管道(解码-》彩色码-》编码),运行即可。Step2:AI 视频处理是十分消耗性能的,需要庞大的算力,建议开启 GPU。```torch.cuda.is_available()```Step3: 设置 BMF 管道的执行顺序```graph = bmf.graph()video = graph.decode({"input_path": input_video_path})# 核心部分,对...