核函数相互调用cuda
社区干货
GPU推理服务性能优化之路
CUDA的架构中引入了主机端(host, cpu)和设备(device, gpu)的概念。CUDA的Kernel函数既可以运行在主机端,也可以运行在设备端。同时主机端与设备端之间可以进行数据拷贝。CUDA Kernel函数:是数据并行处理函数(核函数),在GPU上执行时,一个Kernel对应一个Grid,基于GPU逻辑架构分发成众多thread去并行执行。CUDA Stream流:Cuda stream是指一堆异步的cuda操作,他们按照host代码调用的顺序执行在device上。典型的CUDA代码执行流程...
迁移回归问题新突破,火山语音团队论文被人工智能顶级期刊 IEEE TPAMI 接收
主要通过设计 **迁移核函数(Transfer Kernel)** 来实现不同领域之间的数据迁移,通过引入域信息来建模域相关性,从而自适应调控数据迁移强度,使异源数据应用更加高效。尽管在不同的领域(如计算工程学,地质统计学,自然语言处理)都有迁移核函数的身影,迁移核函数并没有一个正式的数学定义。基于此,该论文首先提出了正式的迁移核函数数学定义,并总结了三种广义形式的迁移核函数。基于广义形式,本文展示了已有的迁移核函数为广义...
QCon高分演讲:火山引擎容器技术在边缘计算场景下的应用实践与探索
比如像一些函数的服务或者RTC的服务,这些场景如果直接下沉到边缘,大部分的客户会面临一个问题就是如何去管理边缘的这些节点和机房,以及原来传统的发布系统也是基于中心或者单机房去设计的,当服务下沉到边缘机房的时... 如何去帮客户解决这种多应用的组合部署 以及多应用之间的版本灰度,其实也是我们面临的另外一个技术问题。这些问题都是在单机房或者说单kubernetes场景下不会遇到的。我接下来重点讲一下火山引擎容器团队针对这四...
Katalyst Memory Advisor:用户态的 K8s 内存管理方案
本文将重点介绍 Kubernetes 和 Linux 内核原生的内存管理机制及其局限,以及 Katalyst 如何通过 Memory Advisor 在提升内存利用率的同时,保障业务的内存服务质量。 **02** **原生方案的局限**... 在本功能中负责周期性地调用各驱逐插件的接口,获取驱逐策略计算的结果并执行驱逐动作。+ Memory Eviction Plugins: Eviction Manager 的插件。本功能中涉及以下插件- System Memory Pressure 插件:基于整机级别内...
特惠活动
核函数相互调用cuda-优选内容
核函数相互调用cuda-相关内容
弹性容器实例:从节点中心转型 Serverless 化架构的利器
节点都位于 Kubernetes 架构的核心位置,当节点计算资源不足时,需要先通过增加节点来补充计算资源,才能支持业务工作负载的部署或者扩容。在云上,以火山引擎[容器服务 VKE](www.volcengine.com/product/vke) 为代表... 函数服务、服务网格、持续交付、可观测服务等。[![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/a59a1477828042319bcd19f3fdc5e97d~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=80...
Katalyst Memory Advisor:用户态的 K8s 内存管理方案
在本功能中负责周期性地调用各驱逐插件的接口,获取驱逐策略计算的结果并执行驱逐动作。 - Memory Eviction Plugins: Eviction Manager 的插件。本功能中涉及以下插件: - System Memory Pressure... **整机**和 **NUMA** **级别的**内存水位:比较整机和 NUMA 级别的空闲内存水位和全局异步内存回收的阈值水位 Low Watermark 之间的关系,尽量避免触发全局直接内存回收。- **整机**的 Kswapd 回收内存的速率...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") input_tensors = input_tensors.to(device) model.to(device) with torch.no_grad(): outputs = model(input_t... 我们定义了一个函数ner_inference来进行命名实体识别(NER)。该函数接受一段文本作为输入,并返回一个包含所有实体的列表。首先,我们使用tokenizer.encode()方法将输入文本编码为token ID序列,并添加了特殊的token...
AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China
TPC 也添加了 AI 负载常见的激活函数,作为特殊指令来支持 AI 负载。比如直接提供了 sigmoid、gelu 等。 **0****2** **为什么要做 ByteMlPerf?**回答这个问题之前,我们要先回答... 而各家 ASIC 由于具备类似 CUDA 的开发生态,往往都需要单独适配,且各家 ASIC 往往都会自带一套自身的软件栈,从使用方式,硬件管理,监控接入等层面,都需要额外开发。这些相比沿用 GPU,都是额外成本。...
字节跳动的云原生技术历程演进
完成核心业务微服务迁移,并在 TCE 之上构建服务框架、Mesh、监控告警等基础设施;* **2019 年**:“推广搜”云原生。把“推广搜”的物理机服务与在线服务进行全面融合,实现统一容器化调度;* **2020 年**:在离线调... 开发者以函数或者极度简化的微服务代码来表达自身的业务逻辑,以事件作为数据模型来表达服务上下游之间的请求和响应。把容量管理、请求路由和服务治理等运维层面的需求下沉到底层的基础设施来统一支持,服务开发者只...
【高效视频处理】一窥火山引擎多媒体处理框架-BMF|社区征文
BMF还可以直接调用单个处理模块,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... 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,无门槛上手。通过这些基础...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
NLP 是构建大模型知识库的核心技术之一。它包括文本分析、情感分析、命名实体识别、关键词提取等技术,用于处理和理解文本数据。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... 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_...
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
TensorFlow除了以数据流为核心外,在编程实现过程中还具备以下的两大特点:### 2.1 将图的定义和图的运行完全分开使用Tensorflow进行编程与使用Python进行编程有明显的区别。在进行Python进行编程时,只要定义了相关变量以及运算,在程序运行时就会直接执行相关运算得到结果。在Tensorflow中需要预先定义各种变量,建立相关数据流图,在数据流图中定义各种变量之间的关系,以此完成图的定义。此时,图只是运算规则,没有任何实际数据,需...
连接与计算无处不在,火山引擎新一代边缘云
智能为核心能力的新一代分布式云计算解决方案。火山引擎把从**用户到云中心之间所有的算力层都定义为边缘云的范畴,包括从现场边缘、近场边缘到云边缘三层,覆盖5-40ms时延的范围**,分别提供从用户现场、本地城市节... 边缘函数等更低时延、更高性能、稳定可靠的计算资源,满足用户多种异构算力就近部署的需求。- **加速层**,提供包括内容分发网络、全站加速、全球加速等多种加速能力,助力业务的高效连接。- **应用层**,提供了...
