硬件加速模式cuda
社区干货
nvidia-cuda镜像
## 简介CUDA-X AI 是软件加速库的集合,这些库建立在 CUDA® (NVIDIA 的开创性并行编程模型)之上,提供对于深度学习、机器学习和高性能计算 (HPC) 必不可少的优化功能。下载地址:- 火山引擎访问地址:https://mirrors.ivolces.com/nvidia_all/- 公网访问地址:https://mirrors.volces.com/nvidia_all/## 相关链接官方主页:[https://www.nvidia.cn/technologies/cuda-x/](https://www.nvidia.cn/technologies/cuda-x/?spm=a...
GPU在Kubernetes中的使用与管理 | 社区征文
## 前言随着人工智能与机器学习技术的快速发展,在Kubernetes上运行模型训练、图像处理类程序的需求日益增加,而实现这类需求的基础,就是Kubernetes对GPU等硬件加速设备的支持与管理。在本文中我们就说一下在Kuber... 下面是官方给出的声明使用nvidia硬件的示例:```apiVersion: v1kind: Podmetadata: name: cuda-vector-addspec: restartPolicy: OnFailure containers: - name: cuda-vector-add # https://...
【高效视频处理】体验火山引擎多媒体处理框架 BMF |社区征文
确保系统环境中已经安装了必要的 GPU 驱动和 CUDA 工具包,这对于 BMF 的 GPU 加速至关重要。- Windows 平台——虽然 Windows 不是 BMF 的主要开发平台,但在某些情况下需要在 Windows 环境中进行部署。我选择了一... 多语言编程和硬件加速的快速启用。```import bmf# 创建 GPU 视频帧提取管道gpu_frame_extraction_pipeline = bmf.Pipeline()# 添加 GPU 视频帧提取模块gpu_frame_extraction_module = bmf.modules.GPUFra...
【高效视频处理】一窥火山引擎多媒体处理框架-BMF|社区征文
GPU加速BMF完整支持GPU硬件,提供CPU到GPU的数据传输。我们可以实现视频解码和视频过滤等任务的GPU加速,显著提升处理效率。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... 模式构建多媒体处理流程。用户通过添加和连接各种基础模块,比如解码、编码、滤镜等,形成一个个处理Task完成视频处理任务。这种模式极大增强了灵活性和可扩展性。在底层,BMF会根据Pipeline拓扑结构,自动为每一段Tas...
特惠活动
硬件加速模式cuda-优选内容
硬件加速模式cuda-相关内容
GPU-部署ChatGLM-6B模型
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加速。本... 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,运行示例代码中的“cli_demo.py”。python cli...
预置镜像列表
CUDA平台提供的 CUDA 镜像基于 nvidia/cuda 系列镜像构建,提供的 CUDA 版本包括 11.7.0、11.6.0、11.3.0、11.1.1。 内含 GPU 加速工具库、编译器、开发工具和 CUDA 运行时环境,适合通用的高性能计算场景。 镜像的主要特性: 支持平台的高性能网络基础设施,提供了 nccl-tests 用于测试。 支持不同版本的 Python ,涵盖 3.7 到 3.10 。 内置常用开发工具,如 git, rclone, vim 。 pip 、 conda 和 apt 使用国内镜像源。 内置 CUDNN 8...
【高效视频处理】体验火山引擎多媒体处理框架 BMF |社区征文
确保系统环境中已经安装了必要的 GPU 驱动和 CUDA 工具包,这对于 BMF 的 GPU 加速至关重要。- Windows 平台——虽然 Windows 不是 BMF 的主要开发平台,但在某些情况下需要在 Windows 环境中进行部署。我选择了一... 多语言编程和硬件加速的快速启用。```import bmf# 创建 GPU 视频帧提取管道gpu_frame_extraction_pipeline = bmf.Pipeline()# 添加 GPU 视频帧提取模块gpu_frame_extraction_module = bmf.modules.GPUFra...
GPU-部署Pytorch应用
本文介绍如何在Linux实例上部署Pytorch应用。 Pytorch简介PyTorch是一个开源的Python机器学习库,用于自然语言处理等应用程序,不仅能够实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络。 软件版本操作系统:本文以Ubuntu 18.04为例。 NVIDIA驱动:GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以470.57.02为例。 CUDA工具包:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以CUDA 11.4为例。 CUDNN库:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文...
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
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GPU加速时,在GPU驱动已经安装的情况下,依然不能使用,很可能是版本不匹配的问题,请严格关注虚拟环境中CUDA与Pytorch的版本匹配情... 在静默模式下安装Anaconda时,将使用默认设置,包括安装路径(/root/anaconda3)和环境变量设置。如果您需要自定义这些设置,请使用交互式安装程序。 bash Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh -b -p /root/anaconda3 ...
【高效视频处理】一窥火山引擎多媒体处理框架-BMF|社区征文
GPU加速BMF完整支持GPU硬件,提供CPU到GPU的数据传输。我们可以实现视频解码和视频过滤等任务的GPU加速,显著提升处理效率。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... 模式构建多媒体处理流程。用户通过添加和连接各种基础模块,比如解码、编码、滤镜等,形成一个个处理Task完成视频处理任务。这种模式极大增强了灵活性和可扩展性。在底层,BMF会根据Pipeline拓扑结构,自动为每一段Tas...
GPU-使用Llama.cpp量化Llama2模型
旨在实现开源大模型运行于相对低配置或廉价的硬件之上,它能支持将Llama模型推理部署至CPU、MacBook,甚至Android系统之上。 Llama2模型简介Llama模型是Meta公司开源的大语言模型,对标OpenAI的GPT 3,模型参数量从7B到... 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加速。本文以8.5.0.96为例。 运行环境: Transformers:一种神经网络架构,用于语言建模、文本生成和...
每帧纵享丝滑——ToDesk云电脑、网易云游戏、无影云评测分析及ComfyUI部署
安全的工作与娱乐模式。今天,本篇文章将带来ToDesk云电脑、网易云游戏、无影云三款云电脑的性能测评、AIGC科研测评和软件应用实测分析。# **二、** **云电脑** **性能测评分析**首先简单介绍一下三款云电脑产品。**ToDesk** **云电脑**是远程控制软件ToDesk在三周年隆重推出的一款云电脑产品。其提供NVIDIA GPU芯片和高速内存,并采用灵活参考帧、自适应内容编码、GPU硬件加速、 ZeroSync引擎、SD-WAN等技术,确保用户获得...
GPU-部署Baichuan大语言模型
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。本文以CUDA 12.2为例。 CUDNN:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文以8.5.0.96为例。 运行环境:Transformers:一种神经网络架构,用于语言建模、文本生成和机器翻译等任务。深度学习框架。本文以4.30.2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...
