titanx支持的cuda版本
社区干货
AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China
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,我们要先回答一个问题, **AI ASIC 为什么实际落地到业务生产中的并不常见** ? 2. 在实例类型中,选择GPU计算型,可以看到有A30、A10、V100等GPU显卡的ECS云主机,操作系统镜像选择Ubuntu 带GPU驱动的镜像,火山引擎默认提供的GPU驱动版本为CUDA11.3,如果需要升级版本的话可以参考后面的步骤,配置GPU服务器。。 **二、使用**模型推理使用pip安装依赖``` pip install -r requirements.txt ```此时默认会安装deepspeed库(支持sat库训练),此库对于...
【高效视频处理】一窥火山引擎多媒体处理框架-BMF|社区征文
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/8bf976c89fca43d7a47ce4df43d37ba2~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715790073&x-signature=VYPNpuol9... 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, 开发者就可以感受到B...
特惠活动
titanx支持的cuda版本-优选内容
titanx支持的cuda版本-相关内容
GPU-部署Baichuan大语言模型
模型支持FP16、INT8、INT4三种精度,可以在GPU实例上部署并搭建推理应用。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。...
【发布】多模态 VisualGLM-6B,最低只需 8.7G 显存
在VisualGLM之后的版本中,将会着力对此类问题进行优化。结合模型量化技术,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``` pip install -r requirements.txt ```此时默认会安装deepspeed库(支持sat库训练),此库对于...
GPU-部署ChatGLM-6B模型
本文以搭载了一张A10显卡的ecs.gni2.3xlarge实例为例,介绍如何在GPU云服务器上部署ChatGLM-6B大语言模型。 背景信息ChatGLM-6B是一个具有62亿参数的、支持中英双语问答的对话语言模型,基于General Language Model(... 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...
【高效视频处理】一窥火山引擎多媒体处理框架-BMF|社区征文
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/8bf976c89fca43d7a47ce4df43d37ba2~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715790073&x-signature=VYPNpuol9... 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, 开发者就可以感受到B...
【高效视频处理】体验火山引擎多媒体处理框架 BMF |社区征文
我在一台配备 NVIDIA GPU 的 Linux 服务器上进行了部署。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。我选择了一台配备了强大 GPU 的 Windows 机器,并确保系统中安装了相应的开发工具。- Mac OS 平台——Mac OS 平台也是 BMF 支持的一个选项。在我的体验中,我选择了一...
GPU-部署基于DeepSpeed-Chat的行业大模型
建议您增加网络代理(例如FlexGW)以提高访问速度。您也可以将所需软件下载到本地,参考本地数据上传到GPU实例中。 步骤一:准备环境创建GPU计算型实例请参考通过向导购买实例创建一台符合以下条件的实例: 基础配置:计算规格:ecs.pni2.3xlarge 镜像:Ubuntu 20.04 with GPU Driver。该镜像已默认安装Tesla 470.129.06版本的GPU驱动,适配的CUDA版本为11.4,需自行安装。 存储:云盘容量在100 GiB以上。 网络配置:勾选“分配弹性公网IP”...
GPU实例部署paddlepaddle-gpu环境
本文介绍 GPU 实例部署深度学习Paddle环境。 前言 在ECS GPU实例上部署深度学习Paddle环境。 关于实验 预计实验时间:20分钟级别:初级相关产品:ECS受众: 通用 环境说明 本文测试规格如下:实例规格:ecs.pni2.3xlargeGPU 类型:Tesla A100 80G显存容量:81920MiB实例镜像:velinux - 1.0 with GPU DriverNVIDIA-SMI:470.57.02NVIDIA Driver version:470.57.02CUDA version:11.4CUDA Toolkit version:11.2Python version:Python 3.7.3pa...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
以支持多样性的关系和属性。**4.知识补充和更新:** 搭建知识库后,需要持续进行知识的补充和更新。这可以通过自动化的方法,如基于规则或机器学习的实体关系抽取,以及人工审核和编辑来完成。可能遇到的瓶颈问题:... 也可以使用增量更新和版本控制等技术,以确保知识库的及时更新。