a100cuda核心
社区干货
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
**超大算力池:** 搭载英伟达 Tesla A100 80GB/A30/V100/T4;2TB CPU Mem;单一集群 2000+ GPU 卡,提供 1 EFLOPS 算力。 - **超强网络性能:** 机内 600GBps 双向 NVLink 通道,800Gbps RDMA 网络高速互联,支持 G... BytePS 跨机通信的核心优化思路,在于充分利用每一台 GPU/CPU 机器的网络带宽。为了实现这一点,BytePS 设计了一套精确的梯度分配方案,将要通信的梯度恰到好处地分配给所有 GPU 和 CPU 机器执行规约操作。从通信流量...
2023 年大模型技术基础架构盘点与开源工作速览|社区征文
塑造未来商业竞争力的核心动力,为各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。“乘骐骥以驰骋兮,来吾道夫先路”,转眼间,2023 年已接近尾声,在这里,从 2023 年的技术盘点中抽丝剥茧,领略一些至关重要的大模型技术架构... **训练成本**:2000 个 A100-80GB,时间从 2023 年 1 月到 2023 年 7 月 **模型效果**:Meta 在论文中表示,LLaMA 70B 的模型在许多方面都超越了 ChatGPT-3.5 的水平。## 2.2、baichuan-2**简要介绍**:Baich...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
难易触达工作的核心环节。所以趁着国庆假期,我试图用国产大模型来协助完成一篇文章,从“知识生产”这个大模型擅长的角度来验证大模型能否更深度提升个人工作效率。![picture.image](https://p3-volc-community-s... 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...
字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践|CommunityOverCode Asia 2023
Arcee 的核心能力主要包括作业生命周期管理、作业资源管理和一些引擎的定制功能等。 **Arcee 介绍****Arcee 的核心设计思路是两... 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...
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核心组件部署模式支持弹性容器实例(VCI)。 华北 2 (北京) 2024-03-18 任务管理 组件运维 华南 1 (广州) 2024-03-13 华东 2 (上海) 2024-03-14 感知 VCI 库存调度 【邀测·申请试用】容器服务感知弹性容器实例(V... 对业务侧使用的 CUDA 等软件不同版本进行适配。 华北 2 (北京) 2024-01-31 自定义 GPU 驱动安装说明 华南 1 (广州) 2024-01-30 华东 2 (上海) 2024-01-30 AIOps 套件支持生成和下载巡检/故障诊断报告 【邀测·申请...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
**超大算力池:** 搭载英伟达 Tesla A100 80GB/A30/V100/T4;2TB CPU Mem;单一集群 2000+ GPU 卡,提供 1 EFLOPS 算力。 - **超强网络性能:** 机内 600GBps 双向 NVLink 通道,800Gbps RDMA 网络高速互联,支持 G... BytePS 跨机通信的核心优化思路,在于充分利用每一台 GPU/CPU 机器的网络带宽。为了实现这一点,BytePS 设计了一套精确的梯度分配方案,将要通信的梯度恰到好处地分配给所有 GPU 和 CPU 机器执行规约操作。从通信流量...
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塑造未来商业竞争力的核心动力,为各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。“乘骐骥以驰骋兮,来吾道夫先路”,转眼间,2023 年已接近尾声,在这里,从 2023 年的技术盘点中抽丝剥茧,领略一些至关重要的大模型技术架构... **训练成本**:2000 个 A100-80GB,时间从 2023 年 1 月到 2023 年 7 月 **模型效果**:Meta 在论文中表示,LLaMA 70B 的模型在许多方面都超越了 ChatGPT-3.5 的水平。## 2.2、baichuan-2**简要介绍**:Baich...
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得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
训练和模型迭代过程中的核心引擎能力实践经验。**# 2 AI推理引擎设计实现## 2.1 推理服务现状及性能瓶颈分析Python语言以其灵活轻盈的特点,以及其在神经网络训练与推理领域提供了丰富的库支持,在模型研究和开... 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案,我们基于Python开发了一个CPU与GPU进程分离的统一框架 ***kubeai-inference-framework*** ,旧有Flask或Ks...
字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践
Arcee 的核心能力主要包括作业生命周期管理、作业资源管理和一些引擎的定制功能等。**Arcee 介绍** **Arcee 的核心设计思路是两级作业管理** ,借鉴了 YARN 的两级管理模式——中心管理服务 AM,主... 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...
AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China
但其实很多硬件的设计细节作为核心技术,作为终端使用者都无法获得。而在软件上,刚刚也提到,ASIC 公司一般都会给自家产品配到一套的完整的软件栈,其中就包括其编译器,和设计细节一样,编译器对于终端使用来说也是不透明的。大多数 ASIC 都很难支持开发者像优化 CUDA Kernel 一样优化 ASIC 上运行的 AI 模型性能,往往只能做的很有限。 **0****3** **ByteMLPerf 的方案** 