白话解读CUDA加速算法
社区干货
GPU推理服务性能优化之路
# 一、背景随着CV算法在业务场景中使用越来越多,给我们带来了新的挑战,需要提升Python推理服务的性能以降低生产环境成本。为此我们深入去研究Python GPU推理服务的工作原理,推理模型优化的方法。最终通过两项关键... 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的架构中引入了主机端(host, cpu)和设备(device, gpu)的概念。CUDA的Kernel函数既可以运行在...
【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... 我们体验了 DeOldify 着色算法和超分辨率推理。这两个演示展示了如何将先进的 AI 算法集成到 BMF 视频处理管道中。```import bmf# 创建 DeOldify 着色算法管道deoldify_pipeline = bmf.Pipeline()# 添加 D...
字节跳动端智能工程链路 Pitaya 的架构设计
> Client AI 是字节跳动产研架构下属的端智能团队,负责端智能 AI 框架和平台的建设,也负责模型和算法的研发,为字节跳动开拓端上智能新场景。本文介绍的 Pitaya 是由字节跳动的 Client AI 团队与 MLX 团队共同构建的... **MLX Notebook**内置Spark 3.0以及Flink等**大数据** **计算引擎**,和local、yarn、K8S等多种**资源** **队列**,可以将多种**数据源**(HDFS / Hive / Kafka / MySQL)和多种**机器学习引擎**(TensorFlow, PyTorch,...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
大模型还可以指包含了大量数据和算法的模型库,例如TensorFlow、PyTorch等开源框架提供的模型库。这些库中包含了各种预训练的模型和算法,可以用于各种不同的任务和应用场景。# 构建大模型知识库相关技术自然语言... 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_...
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白话解读CUDA加速算法-优选内容
白话解读CUDA加速算法-相关内容
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
大模型还可以指包含了大量数据和算法的模型库,例如TensorFlow、PyTorch等开源框架提供的模型库。这些库中包含了各种预训练的模型和算法,可以用于各种不同的任务和应用场景。# 构建大模型知识库相关技术自然语言... 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_...
【高效视频处理】一窥火山引擎多媒体处理框架-BMF|社区征文
GPU加速BMF完整支持GPU硬件,提供CPU到GPU的数据传输。我们可以实现视频解码和视频过滤等任务的GPU加速,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... 用户可根据自身需要将算法/处理实现为 Python、Go、C++ 语言的任意一种。- **异构层:** 负责提供高效的视频处理算力,包括火山引擎自研的视频编解码芯片 ASIC 。![picture.image](https://p6-volc-community-...
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
帮助模型开发者加速模型迭代。此外,随着AIGC的火热发展,我们经过调研公司内部AI辅助生产相关需求,上线了AI制图功能,为得物海报、营销活动、设计师团队等业务场景提供了基础能力和通用AI制图能力。![picture.im... GPU进程则主要负责执行CUDA Kernel 函数,即模型推理** 。为了方便模型开发者更快速地接入我们的优化方案,我们基于Python开发了一个CPU与GPU进程分离的统一框架 ***kubeai-inference-framework*** ,旧有Flask或Ks...
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
原理解读**文生图任务是指将一段文本输入到SD模型中**,经过一定的迭代次数,**SD模型输出一张符合输入文本描述的图片**。该模型主要可以分为三个部分:1. 变分编码器 Vector Quantised Variational AutoEncod... 模型规模庞大导致的高存储需求和计算开销大的问题。具体方法是通过采用渐进式模型剪枝与量化策略配和CPU与GPU的混合使用,能够在不损失生成质量的前提下,逐步减小模型的大小,并提高模型的推理速度。(项目中具体实现...
AIGC 推理加速:火山引擎镜像加速实践
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。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos... FROM paas-cn-beijing.cr.volces.com/cuda/cuda:11.4.3-devel-ubuntu20.04 LABEL org.opencontainers.image.authors="xx@bytedance.com" ENV PATH="/root/miniconda3/bin:${PATH}" ...
字节跳动端智能工程链路 Pitaya 的架构设计
也负责模型和算法的研发,为字节跳动开拓端上智能新场景。本文介绍的 Pitaya 是由字节跳动的 Client AI 团队与 MLX 团队共同构建的一套端智能工程链路。 作者|覃量Client AI-Pitaya 定位... MLX Notebook内置Spark 3.0以及Flink等大数据计算引擎,和local、yarn、K8S等多种资源队列,可以将多种数据源(HDFS / Hive / Kafka / MySQL)和多种机器学习引擎(TensorFlow, PyTorch, XGBoost, LightGBM, SparkML, S...
AIGC 推理加速:火山引擎镜像加速实践
来源 | 字节跳动云原生随着 Stable Diffusion 这类文生图模型的爆火,越来越多企业开始重视 AIGC 相关技术创新和技术实践,并积极探索应用落地。对于 AI 业务应用,一方面模型性能至关重要,算法工程师需要关注模型训... 推出镜像加速方案,**将镜像拉取用时从小时级降低到分钟级**,帮助用户大幅提升效率、降低云成本。下面我们通过一个 Stable Diffusion 容器镜像,来整体演示/体验这一方案。## 步骤一:快速构建镜像首先我们需要...
CVPR 2024 满分论文 | 基于可变形3D高斯的高质量单目动态重建新方法
该研究的论文《Deformable 3D Gaussians for High-Fidelity Monocular Dynamic Scene Reconstruction》已被计算机视觉顶级国际学术会议 CVPR 2024接收。值得一提的是,该论文是**首个使用变形场将3D高斯拓展到单目动... 大大加速了模型的训练过程,渲染速度有一定的提高。然而这些方法都基于逆向映射,无法真正实现高质量的规范空间和变形场的解耦。3D高斯泼溅是一种基于光栅化的点云渲染管线。其CUDA定制的可微高斯光栅化管线和创新...
强大的高效视频处理框架——BMF | 社区征文
## BMF 概述BMF 是一款强大的跨平台、多语言、可定制的视频处理框架,用起来特别便利和强大,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... Step1: 引入 DeOldify 着色算法,也就是 BMF-python 模块,设置 BMF 处理管道(解码-》彩色码-》编码),运行即可。Step2:AI 视频处理是十分消耗性能的,需要庞大的算力,建议开启 GPU。```torch.cuda.is_available(...
