z370cuda支持-优选内容
GPU实例部署PyTorch
在CUDA、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。本文从GPU驱动开始从头彻底解决版本不匹配问题。 关于实验 级别:初级 相关产品:ECS云服务器 受众:通用 操作系统:CentOS 7.8 软件版本:CUDA 11.6,GPU Driver 510.85.02,Anaconda3,Python 3.8.3 操作步骤 步骤一:查看GPU驱动版本是否符合需求 查看本机的驱动是否满足要求nvidia-smi回显如下,表示当前系统的驱动版本是470.57.02,其支持最高版本的CUDA是11....
在GPU实例中安装配置dcgm-exporter
> 测试环境:VeLinux 1.0## 创建并连接GPU实例## 安装CUDA驱动* 下载并安装CUDA依次执行以下命令,完成CUDA的下载。```javascriptnvidia-smi //查看该实例驱动信息wget https://developer.download.nvidia... 您应该会看到系统中所有支持的 GPU(以及任何 NVSwitch)的列表dcgmi nvlink -s //检查 DCGM 是否可以枚举系统中存在的 NVLink``` 从上图中可以确认CUDA的版本为 11.02. 从英伟达官方网站下载相对应的 CUDA 版本的...
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...
z370cuda支持-相关内容
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 ...
在机器学习平台中定位主机内的网络性能瓶颈
目前机器学习平台预置的 cuda 和 pytorch 镜像中的任意镜像版本均包含`hostping`工具。# 检测步骤1. 复制问题任务,修改镜像为 cuda 或 pytorch 预置镜像中任意的镜像版本。2. 入口命令填写 /opt...
HPC裸金属-基于NCCL的单机/多机RDMA网络性能测试
同时支持800Gbps RDMA高速网络,大幅提升集群通信性能,提高大规模训练加速比。更多信息,请参见高性能计算GPU型ebmhpcpni2l。 NCCL是NVIDIA的集合通信库,支持安装在单个节点或多个节点的大量GPU卡上,实现多个GPU的快速通信。 关键组件本文所述操作需要安装的软件包介绍如下。 关键组件 说明 NVIDIA驱动 GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。 CUDA工具包:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。 cuDNN库:NVIDIA CUDA(®) 深度神...
GPU在Kubernetes中的使用与管理 | 社区征文
Kubernetes要想挨个支持是不现实的,所以Kubernetes就把这些硬件加速设备统一当做`扩展资源`来处理。Kubernetes在Pod的API对象里并没有提供像CPU那样的资源类型,它使用我们刚说到的`扩展资源`资源字段来传递GPU信息,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:...
HPC-基于NCCL通信库的多机RDMA网络性能测试
NCCL支持安装在单个节点或多个节点上的大量GPU卡上,并可用于单进程或多进程(如MPI)应用。 NCCL Tests NCCL Tests是一个测试工具集,可以用来评估NCCL的运行性能和正确性。 关键环境变量说明 环境变量 解释 hpcg1v... 选用组件版本如下: GPU驱动版本:470.129.06 CUDA版本:11.4 OpenMPI版本:4.1.3 NCCL版本:2.11.4-1 第一步:创建双节点hpcg1ve GPU实例 请参考创建高性能GPU实例,构建高性能计算集群并创建两台HPC GPU实例。 第二步:安...
GPU-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。 操作场景 本文介绍如何在Linux实例上部署Pytorch应用。 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G...
NVIDIA驱动安装指引
GPU实例当前支持安装以下两种NVIDIA驱动,建议您安装最新版本的驱动: 驱动类型 驱动介绍 收费情况 GPU驱动 用于驱动物理GPU卡,即调用GPU云服务器上的GPU卡获得通用计算能力,适用于深度学习、推理、AI等场景。您可以配合CUDA、cuDNN库更高效的使用GPU卡。 免费 GRID驱动 用于获得GPU卡的图形加速能力,适用于OpenGL等图形计算的场景。 需购买NVIDIA GRID License 公共镜像安装GPU驱动 常规版镜像后台自动安装GPU驱动 您可以在创建G...