软件怎么设置开启cuda加速
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...
Linux安装CUDA
# 运行环境* CentOS* RHEL* Ubuntu* OpenSUSE# 问题描述初始创建的火山引擎实例并没有安装相关cuda软件,需要手动安装。# 解决方案1. 确认驱动版本,以及与驱动匹配的cuda版本,执行命令`nvidia-smi`显示如... 如果需要下载其他版本的的CUDA,可以参考官方文档查看CUDA3与驱动的兼容关系,[CUDA文档](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html)3. 打开CUDA下载地址的链接后,找到与驱动匹配的C...
集简云本周更新:流程模版中心上线,新增应用:千米网,App评论订阅
【App评论订阅】 **1****【流程模版中心】上线**集简云的用户经常反馈的问题是如何配置一个应用软件与另外一个应用软件的连接流程,比如样本要怎么获取,两个应用软件之间的字段要如何配置等等。通过集简云流程模版功能,用户可以快速的找到自己需要的使用流程场景,一键创建,流程配置中需要的样本与字段设置默认设置好,只需要添加自己的应用帐号保存即可开启您的自动化流程。 
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集简云本周更新:流程模版中心上线,新增应用:千米网,App评论订阅
【App评论订阅】 **1****【流程模版中心】上线**集简云的用户经常反馈的问题是如何配置一个应用软件与另外一个应用软件的连接流程,比如样本要怎么获取,两个应用软件之间的字段要如何配置等等。通过集简云流程模版功能,用户可以快速的找到自己需要的使用流程场景,一键创建,流程配置中需要的样本与字段设置默认设置好,只需要添加自己的应用帐号保存即可开启您的自动化流程。 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 安装完成后执行以下命令,初始化...
GPU-部署NGC环境
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: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: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。 TensorFlow:深度学习框架。 前提条件您已购买Linux实例,并勾选“后台自动安装GPU驱动”,即可使实例在启动时自动安装符合上述版本的NVIDIA驱动,从创建到驱动安装完成总耗...
HPC裸金属-基于NCCL的单机/多机RDMA网络性能测试
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(®) 深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。 O... OpenMPI在系统和软件供应商、应用开发者和计算机科学研究人员中有广泛应用。 NCCL NCCL(Nvidia Collective Communication Library)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...
GPU-部署ChatGLM-6B模型
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。 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。本文以4.30.2为例。 Pytorch:开源的Python机器学习库,实现强...
Spark on GPU 最佳实践
软件逻辑层面的优化逐步到了一个平台期,因而各个引擎转向压榨底层硬件的方向发展,一个典型的例子就是以 Databricks Photon 为代表的 native 计算引擎。这些计算引擎充分利用 CPU 的计算优势,包括 SIMD 加速、流水线... 以及 udf 包含 cuda 计算、编码计算等场景,不太适合用于小数据量、重 io(包括 shuffle)、GPU 卡内存比较小,以及 udf 包含大量逻辑计算(与 cpu 频繁交互)的场景。 Spark Rapids 算子与原生算子之间存在一定程度的兼...
GPU在Kubernetes中的使用与管理 | 社区征文
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Kubernetes中启动并运行GPU程序的注意事项。## Kubernetes对GPU支持的不足之处我们知道Kubernetes可以实现对宿主机的CPU、内存、网络实现精细化的控制,但是到本文书写为止,Kubernetes尚未实现像管理CPU那样来管理GPU,比如有如下限制:- 对于GPU资源只能设置`limit`,这意味着`requests`不可以单独使用,要么只设置`limit`、要么同时设置二者,但二者值...
强大的高效视频处理框架——BMF | 社区征文
并且支持 GPU 加速。我粗略的体验了一番,BMF会成为日后工具箱中的重要一员,有了它需要转码时再也不用辛辛苦苦的到处寻找解决方式,最重要的是,它还支持特别多的高级应用,又强大又好用的一门工具。我去了解了一下B... 建议开启 GPU。```torch.cuda.is_available()```Step3: 设置 BMF 管道的执行顺序```graph = bmf.graph()video = graph.decode({"input_path": input_video_path})# 核心部分,对解码后的视频执行着色算...
