h100cuda性能
社区干货
GPU推理服务性能优化之路
实战优化技巧三个方面介绍下推理服务性能优化的方法。# 二、理论篇## 2.1 CUDA架构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...
限时!低至0.028元/核时,火山引擎边缘渲染全面降价
**高效存储:** 使用基于 NVMe SSD盘的分布式存储方案,拥有超高I/O性能,轻松应对海量小文件并发读写,**媲美用户本地文件加载速度** 
火山引擎正式发布《云原生数据仓库ByteHouse性能白皮书》,白皮书通过使用 SSB 100G、TPC-H 100G、TPC-DS 100G 数据集进行性能测试,展示出 ByteHouse 在查询效率方面的显著成果,并详细介绍ByteHouse在实时数仓、复杂... ByteHouse技术专家从复杂查询和宽表查询两个方面,深度介绍ByteHouse性能提升的相关经验。 **在复杂查询上,ByteHouse解决了ClickHouse缺少优化器支持的问题,**从RBO(基于规则的优化能力)、CBO(基于代价的...
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验证数据上报
确保当前设备所有性能数据都采样命中,才能上报到平台查看这些数据。具体请参见创建白名单和如何获取DID?。 配置各模块采样率崩溃是100%上报的,不受采样率控制。除了崩溃,其他监控数据需要在SDK上报配置页面配置采样... 否则对于一些同步事件可能无法输出日志 [RangersAPM startWithConfig:config];日志输入说明: 日志内容 说明 AppLog registered successfully! UserInfo: AppLog注册完成,同时输出注册的信息。如果没有使用Ra...
发布|火山引擎发布ByteHouse性能白皮书,揭秘OLAP性能突破的关键技术(内附下载链接)
火山引擎正式发布《云原生数据仓库ByteHouse性能白皮书》,白皮书通过使用 SSB 100G、TPC-H 100G、TPC-DS 100G 数据集进行性能测试,展示出 ByteHouse 在查询效率方面的显著成果,并详细介绍ByteHouse在实时数仓、复杂... ByteHouse技术专家从复杂查询和宽表查询两个方面,深度介绍ByteHouse性能提升的相关经验。 **在复杂查询上,ByteHouse解决了ClickHouse缺少优化器支持的问题,**从RBO(基于规则的优化能力)、CBO(基于代价的...
海量笔记@在云上,如何搭建属于自己的全文搜索引擎 Web应用-个人站点 | 社区征文
mysql>flush privileges;切记安全-开启服务器的防火墙systemctl start firewalld.service```## ElasticSearch分布式全文搜索引擎****描述:基于Lucene搜索服务器,提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,... 当下较为热门的查询性能缓存。**```yum源方式安装:示例:包存在yum install -y redis配置:/etc/redis.conf启动:redis/usr/sbin/redis-server /etc/redis.conf 或 redis-server & 后台运行(使用默认端口)日志...
AIGC 推理加速:火山引擎镜像加速实践
一方面模型性能至关重要,算法工程师需要关注模型训练、参数调优以达到满意的识别率/准确率;另一方面,确保模型服务的稳定可靠同样重要,这依赖完善的云原生基础设施。Dockerfile 内容:``` FROM paas-cn-beijing.cr.volces.com/cuda/cuda:11.4.3-devel-ubuntu20.04 ...
揭秘|基线监控:基于依赖关系的全链路智能监控报警
广告等100+个项目,SLA任务的基线监控覆盖率超过80%。> > > > **。企业可以通过火山引擎DataLeap基线监控,有效降低监控配置成本、避免无效报警及报警泛滥。...
GPU-部署基于DeepSpeed-Chat的行业大模型
本文以搭载了一张A100显卡的ecs.pni2.3xlarge为例,介绍如何在GPU云服务器上进行DeepSpeed-Chat模型的微调训练。 背景信息DeepSpeed-Chat简介 DeepSpeed-Chat是微软新公布的用来训练类ChatGPT模型的一套代码,该套代... 从而提高在该领域的性能和泛化能力。 软件要求CUDA:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以11.4.152为例。 Python:编程语言,并提供机器学习库Numpy等。本文以3.8.10为例。 DeepSpeed:大模型训练工具。本文以...
干货|火山引擎技术工具分享:用AI完成数据挖掘,零门槛完成SQL撰写
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干货| 火山引擎在行为分析场景下的ClickHouse JOIN优化
从右表hash table匹配数据* 优点是:速度快 缺点是:右表数据量大的情况下占用内存### **Merge join*** 对右表排序,内部 block 切分,超出内存部分 flush 到磁盘上,内存大小通过参数设定* 左表基于 block 排序,按照每个 block 依次与右表 merge* 优点是:能有效控制内存 缺点是:大数据情况下速度会慢优先使用hash join当内存达到一定阈值后再使用merge join,优先满足性能要求 