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m1跑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

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AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China

二者可以的运算负载很多元,CPU 不用多说,GPU 除了可以跑 AI,还可以跑图像处理,高性能计算等负载,而 AI 专用加速芯片一般只能跑 AI 负载;我们说 AI 专用加速芯片的时候,往往是在说右边两个分类,但由于 FPGA 实... 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。...

搞流式计算,大厂也没有什么神话

马上坐班车去工区现场交流。张光辉评价:“那个时候,真的是‘无所不用其极’。”有了 SQL 平台,开发及维护效率飞速提升。“原来一个人开发一个任务,需要一两天。而现在,一个人一天直接就能搞定十个任务... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049259&x-signature=bn81tGNYmiPMonL3B2tYNM1ZfZE%3D) **然而,在 ByteHTAP 开始给业务方提供线上 OLAP 服务时,新的问题又出现了。** 业务方不仅对单并发查询的 latency (延迟...

火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践

会导致大量的卡没有真实训练,造成了资源浪费。为了解决这个问题,我们提供了可以对齐 VM 语义的开发机,可以做到:* 关机语义,重启不丢状态;* 数据动态挂载:云盘、vePFS、TOS、NAS;* 无需理解 K8s 容器网络端口逻辑。开发机基于 Docker 镜像创建开发环境,易用性极强,能一键拉起在线 VSCode、JuypterLab 等 Web IDE。在 Job 化训练上,前面已经提到了我们有一些分布式框架多角色编排,以及硬件和各种软件的加速方案。同时...

干货 | 基于ClickHouse的复杂查询实现与优化

=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962849&x-signature=nNgoFNwxhlBJyyeXum1K%2Bmi%2FURQ%3D)> > > ClickHouse作为目前业内主流的列式存储数据库(DBMS)之一,拥有着同类型DBMS难以企及的查询速度。作为该领域中... 并不会长时间空,浪费CPU资源。但是其实也消耗了一部分资源,例如需要去创建这些执行的线程。ClickHouse的查询节点执行主要是以SQL形式在节点间互相交互。在切分Stage后,我们需要支持能够执行一个单独的PlanSeg...

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连接云-边-端,构建火山引擎边缘云网技术体系

=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962879&x-signature=P00M1xhJgVb%2Fvxadqwo8xDor50E%3D)图为边缘云网技术体系 最下层的基础设施有以下特征:覆盖全球的边缘节点,目前火山引擎的规模比较庞大,带宽储备比较充... 单机能3.2T流量,可以级联到不同的软件转发能力上,通过Overlay的灵活调度和封装解决网络转发在全网的灵活弹性伸缩能力。其次,集团场景如今日头条、TikTok、抖音对核心的负载均衡提出了更高的要求,基于软硬一体的技...

干货|一文详解BI平台——火山引擎DataWind架构和实践

又需要去数据;二是用大数据量的细粒度数据去查,需要用户等待时间较长。所以,近年来,DataWind 一直在想方设法地提升查询性能。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-t... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135607&x-signature=lQHllM1pSWPReI2TtIuKmRdTbIU%3D) **为了实现在** **大数据** **量下快速返回查询结果,DataWind在很多方向上做了努力。** **首先,在硬...

「火山引擎」数据中台产品双月刊 VOL.03

=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049235&x-signature=VbUFjpTEpuBm1fbnrhohqqNLpWY%3D)- **【新增普通视图/物化视图功能】** - 支持普通视图/物化视图的创建、删除、更新、使用、授权等。![picture.im... 重等操作。而如何清晰地展示实例之间的关系,帮助用户快速地分析整个链路的运行情况,并完成问题定位和运维操作,则是实例 DAG 需要解决的问题。【文章链接】 ### 【干货】火山引擎 DataLeap 的 Data Catalog 系统...

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大规模混合部署项目在字节跳动的落地实践

=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135671&x-signature=ysIthGnNwF6m1lSZFN80KZQHwxo%3D)目前我们支持根据 CPU、内存、GPU 等多个资源维度进行弹性伸缩。另外我们还补充了一些新的特性,这里会挑一些重点特性进行介... 使得同一时段不会同时有在线服务和离线任务在同一台机器上,减少在离线之间的互相影响,然后当在线波峰来临时进行回收。为了实现这个逻辑,我们引入了集群部署水位的概念,结合这张图可以对部署水位和资源出让的过程...

ByConity 替换 ClickHouse 构建 OLAP 数据平台,资源成本大幅降低

=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962835&x-signature=OkXM1VDMtSY%2F2nTCv8XSoTT6rDM%3D) *当前使用的消耗情况* 从当前使用的结果表中可以看到,ByConity 的 CPU 和 内存占比分别为 ClickHouse 的 34%和 48%。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/a60e188d93d3439b89c9d967390804d3~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962835&x-signature=PK2VgJ7uDqPEv3...

字节跳动 kube-apiserver 高可用方案 KubeGateway

=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049266&x-signature=5cuda%2BOYzLrYWqAu6omDmouuOUg%3D)作者:章骏|字节跳动云原生工程师KubeGateway 是字节跳动针对 kube-apiserver 流量特征专门定制的七层网关,它彻底解决... 目前字节跳动 95% 以上的业务在 Kubernetes 上,对集群高可用提出了更高的要求。而在生产环境中,我们也曾遇到过多次由于 kube-apiserver 负载不均衡或者缺乏请求治理能力带来的事故,因此面对以上问题,我们针对 k...

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... 在离线的 Pod 是要在同一台机器上,但是卡还是可隔离开的。 **在线 ->离线:常态混部**![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c1668df85f7b4e4cada0b9e8c0af7...

HPC-制作RDMA容器镜像

dpkg -l perftest ibverbs-providers libibumad3 libibverbs1 libnl-3-200 libnl-route-3-200 librdmacm1回显如下,表示安装成功。 在容器中,执行以下命令,检查RDMA网卡是否可以正常在容器中使用。ib_write_bw回显如下,表示可以正常使用。 在容器中,执行以下命令,检查CUDA是否安装。nvcc -V回显如下,说明CUDA正常安装,版本为12.0。 选择NCCL版本并安装。如果您的容器中已包含NCCL,可以跳过本步骤。 访问Nvidia官网根据您的需求...

AIGC 推理加速:火山引擎镜像加速实践

FROM paas-cn-beijing.cr.volces.com/cuda/cuda:11.4.3-devel-ubuntu20.04LABEL org.opencontainers.image.authors="xx@bytedance.com"ENV PATH="/root/miniconda3/bin:${PATH}"ARG DEBIAN_FRONTEND=noninterac... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715876472&x-signature=LoiWVsRShU0otnsz61zUYM1TwEE%3D)镜像构建完成后,会推送到火山镜像仓库。镜像示例:paas-cn-beijing.cr.volces.com/aigc/sd-webui:latest (大小 18.7GB)##...

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