独显cuda集显显示
社区干货
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
显卡型号 | 内存大小 | 磁盘空间 || --------- | -------------------- | -------------------- | ---- | ---------- || ToDesk云电脑 | AMD Ryzen 7 5700X 8核 | RTX 3060(6GB) | 32GB | 240GB || 网易云游戏 | Intel Xeon 6核 | RTX 3060 Laptop(6GB) | 16GB | 200GB+40GB || 无影云电脑 | Intel Xeon 4核 | 无独显 | 8GB | 40GB+200GB |##...
【发布】多模态 VisualGLM-6B,最低只需 8.7G 显存
用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4量化级别下最低只需8.7G显存)。 **二、使用**模型推理使用pip安装依赖``` ... .half().cuda() image_path = "your image path" response, history = model.chat(tokenizer, image_path, "描述这张图片。", history=[]) ...
【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... 我观察到视频转码和处理速度相比 CPU 环境有了显著提升。特别是在处理高分辨率视频和大规模视频数据集时,GPU 加速体现出了它的强大性能。- 编写支持 GPU 加速的代码——BMF 提供了与 GPU 加速兼容的 API,使得开...
【高效视频处理】一窥火山引擎多媒体处理框架-BMF|社区征文
方便集成到各种工程中使用,其与NIVIDA 合作开发提供了丰富的 GPU 即用模块,低门槛的扩展方式,多语言接口以及各类主流框架 SDK 的简单接入,方便用户快速打造高效的全 GPU 视频处理流水线,有效解决开发效率低,链路缺... 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, 开发者就可以感受到BMF模块化设计及其强大的处理能力。同时,它提供Python、C++和Go三种语言接口,语法简洁易用,无门槛...
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独显cuda集显显示-优选内容
独显cuda集显显示-相关内容
NVIDIA驱动FAQ
请参考安装GPU驱动和安装CUDA工具包手动安装GPU驱动。 Nvidia驱动安装成功,但执行nvidia-smi命令无效,显示驱动未安装,该如何排查?问题分析:可能是kernel-devel和kernel版本不一致,导致在安装RPM包过程中驱动程序编译出错。 解决方案:在实例内运行rpm -qa grep $(uname -r)命令查看kernel和kernel-devel的版本号,检测版本是否一致。若不一致,请从正规渠道下载对应的kernel-devel包,再重新安装驱动。 执行nvidia-smi命令查看的CU...
GPU-部署Pytorch应用
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。本文以8.2.4.15为例。 Anaconda:获取包且对包能够进行管理的工具,包含了conda、Python... nvidia-smi回显如下,表示已安装成功。 执行以下命令,查看CUDA驱动。/usr/local/cuda/bin/nvcc -V回显如下,表示已安装成功。 步骤二:创建虚拟环境执行以下命令,下载Anaconda安装包。wget https://repo.anaconda.com...
HPC裸金属-基于NCCL的单机/多机RDMA网络性能测试
背景信息ebmhpcpni2l实例搭载NVIDIA A800显卡,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...
GPU-部署ChatGLM-6B模型
支持在消费级的显卡上进行本地部署(INT4量化级别下最低只需6GB显存)。ChatGLM-6B使用了和ChatGLM相同的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约1T标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,62亿参数的ChatGLM-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答。 软件要求注意 部署ChatGLM-6B语言模型时,需保证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...
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... 检查CUDA是否安装成功。dpkg -l grep cuda-11回显如下,表示CUDA已成功安装。 配置CUDA环境变量。 执行vim ~/.bashrc命令,打开配置文件。 按i进入编辑模式。 在文件末尾添加如下参数。export CUDA_HOME=/usr/loca...
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
本文以搭载了一张V100显卡的ecs.g1ve.2xlarge实例,介绍如何在GPU云服务器上基于Diffusers搭建SDXL 1.0的base + refiner组合模型。 背景信息SDXL Stable Diffusion XL(简称SDXL)是最新的图像生成模型,与之前的SD模型... 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的版本匹配情况。 Anaconda:获取包且对包能够进行管理的工具,包含了Conda、P...
新功能发布记录
其当前实际支持的地域以控制台显示为准。 邀测 功能正式对外开放后,该功能的历史邀测记录不做修改。该功能迭代信息,以最近发布的相关记录为准。 2024年04月功能名称 功能描述 发布地域 发布时间 相关文档 节点池对... 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 2 (上海) 2024-01-30 AIOps 套件支持生成和下载巡检/故障诊断报告 【邀测·申请试用】在集群巡检...
NVIDIA驱动安装指引
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Tesla驱动方式一:后台自动安装GPU驱动您可以在创... 如果您的GPU实例需要支持OpenGL等图形显示时,您需要自行购买NVIDIA官方发布的GRID License,并在实例内部完成激活操作,以获得完整的图形能力。具体操作,请咨询License提供方。 搭载了T4显卡的GPU实例可以参考安装G...
GPU-部署Baichuan大语言模型
该模型对GPU显存的需求如下: 精度 显存需求 推荐实例规格 GPU显卡类型 FP16 27 GB ecs.g1ve.2xlarge V100 * 1(单卡32 GB显存) INT8 17 GB ecs.gni2.3xlarge A10 * 1(单卡24 GB显存) INT4 10 GB ecs.gni2.3xlarge A10 * 1(单卡24 GB显存) 软件要求注意 部署Baichuan大语言模型时,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...
