怎么使用cuda并行化
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推理服务性能优化之路
以及对推理模型进行转TensorRT优化的调试工具。此外针对不同的推理服务性能瓶颈,我们还梳理了各种实战优化技巧,比如CPU与GPU分离,TensorRT开启半精度优化,同模型混合部署,GPU数据传输与推理并行等。下面从理论,框架与工具,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
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火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
比如网络和容器会进行一定的虚拟化,存储的分层池化也会带来负载均衡的问题。繁多的分布式训练框架:火山引擎机器学习平台的用户很多,不同的任务有不同的分布式训练框架,包括数据并行的框架(TensorflowPS、Horovod... 都设置了一个 Summation Service,负责接收来自其他机器的梯度并做规约聚合,再将结果返回给发送端。该 Summation Service 模块只需运行在 CPU 上,而优化器更新参数的部分则被分配到GPU 上进行,以此克服在 CPU 上更新...
新功能发布记录
为工作负载设置优雅退出时间,以便于在删除 Pod 之前,预留部分时间支持容器化应用进行最后的处理操作。 华北 2 (北京) 2024-02-28 Pod Annotation 说明 华南 1 (广州) 2024-02-28 华东 2 (上海) 2024-02-27 支持传播... 帮助用户通过 VKE 更加灵活地使用 GPU 计算资源。通过选择特定的 GPU 驱动版本,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 ...
新功能发布记录
支持各语言使用传统的二进制包方式完成容器化应用交付。 全部 2024-03-14 创建和部署托管应用(二进制包) OAM 应用删除优化 删除 OAM 应用时,将联动清理应用所在环境的资源。 删除工作区时,将联动清理工作区下所有... 流水线的灵活度和可扩展性增强:阶段内新增支持串并行任务,产物支持上下游传递,变量引用方式更加简单易用等。 整体流程更加丝滑:重新编排设计流水线中各组件的位置及功能,更加符合用户习惯。 流水线信息可读性增...
功能增强
但同时包含插件化的企业增强和集团最佳实践。本文介绍流式计算 Flink 版的核心功能优势。 核心优势 核心优势描述 SQL 增强 Window Mini-Batch 支持 Window Offset 维表延迟 Join 支持维表 Keyby 支持 Temporal Table Function DDL & Left Outer Join 支持 pb format 支持算子级别Debug输出 支持表达式复用 支持新增聚合指标可以从 Checkpoint 恢复 支持所有 Source、Sink 并行度设置;支持所有 Connector 限速 State & Checkp...
【高效视频处理】体验火山引擎多媒体处理框架 BMF |社区征文
安装适配版本的 CUDA 和 cuDNN,我成功将系统环境调整到与 BMF 兼容的状态。这一步骤对于保证 GPU 加速的正常运行非常关键。## 强大 GPU 加速的体验BMF 提供了与 NVIDIA GPU 高度优化的 GPU 管道,用于视频转码和... 通过在模块中设置 `use_gpu=True` 参数,即可启用 GPU 加速。这里展示的是一个简单的例子,实际项目中,可以根据需求添加更多的处理模块,构建复杂的处理流程。BMF 提供了详细的文档和示例代码,方便开发人员更深入地理...
基于国产化环境的金融级业务系统性能优化实践|社区征文
以下是性能优化的一些路径:l **CPU层面**:尽可能提升cpu的使用效率、提升NUMA节点和内存数据的命中率、尽量减少CPU中断和上下文切换。l **内存层面**:尽可能提升内存数据命中率和访存速率、NUMA节点内CPU核心... 使用并行回收收集器-XX:+UseSerialGC:在新生代和老年代使用串行收集器-XX:+UseConcMarkSweepGC:新生代使用并行收集器,老年代使用CMS+串行收集器-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection:设置CMS收集器在完成垃圾...
精选文章|设计一个“高效”的字节码插桩框架
1 **设计一个“高效”的****字节码插桩框架** **背景**在做性能监控及项目优化的过程中,不可避免地需要使用字节码插桩的来实现一些需求。... 在Class字节码处理时还需要进行一些优化(缓存、增量编译、多线程处理等)以提高编译速度,这里可以参考 booster在这一块使用的并行化处理,提高编译速度。 **参考项目及资料**https://asm.ow2....
【高效视频处理】一窥火山引擎多媒体处理框架-BMF|社区征文
链路缺乏整体优化的问题,使得 GPU 能够充分发挥其强大的并行计算能力,应用于各类视频 AI 场景。目前BMF主要应用于视频转码、视频抽帧、视频增强、视频分析、视频插帧、视频编辑、视频会议等众多领域,为用户提供高... 即可按需设置参数,如改变视频大小或帧率等。2. 视频编辑通过添加视频拼接和视频叠加模块,我们可以实现视频剪辑功能。比如将多段视频按顺序拼接成一个新视频,或者将Logo图片叠加到原视频上输出。这与常见视频编...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
模型评估和优化:构建大模型知识库是一个迭代的过程,需要不断评估和优化模型的性能。这包括使用交叉验证、调整超参数、模型融合等技术来提高模型的准确度和效果。# 搭建大模型知识库**1.数据收集和清洗:** 搭建知... device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')model.to(device)for epoch in range(10): train_loss = train(model, train_loader, criterion, optimizer) test_loss, test_...
