什么型号可以用cuda
社区干货
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... 由于CUDA安装文件里面一般都包含了相应的驱动,火山引擎默认安装了驱动,这一步需要用空格取消对Driver的选中。其他选项中除了CUDA Toolkit 11.0是必选,用户可以根据自身需求来勾选,最后选择Install,如图所示。8....
【高效视频处理】一窥火山引擎多媒体处理框架-BMF|社区征文
使用BMF可构建一个简易的视频直播服务。它能实现视频流的实时拉取、视频布局控制、音频混音,并将处理后的流输出到RTMP服务器进行直播。这 fully 展现了BMF在视频会议领域的应用前景。4. 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, 开发者就可以感受到BMF模块化设计及其...
AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China
即什么是 AI 专用芯片,以及为什么 AI 专用芯片现在越来越受关注;2. 第二部分会介绍我们做 ByteMlPerf 的动机,毕竟业界现在 MlPerf 名声很大,为什么还要另起炉灶,做一套 ByteMlPerf?3. 第三部分会在第二部分的基础... 编译器对于终端使用来说也是不透明的。大多数 ASIC 都很难支持开发者像优化 CUDA Kernel 一样优化 ASIC 上运行的 AI 模型性能,往往只能做的很有限。 **0****3** **ByteMLPerf 的方...
GPU推理服务性能优化之路
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 ...
特惠活动
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【高效视频处理】一窥火山引擎多媒体处理框架-BMF|社区征文
使用BMF可构建一个简易的视频直播服务。它能实现视频流的实时拉取、视频布局控制、音频混音,并将处理后的流输出到RTMP服务器进行直播。这 fully 展现了BMF在视频会议领域的应用前景。4. 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, 开发者就可以感受到BMF模块化设计及其...
GPU-部署基于DeepSpeed-Chat的行业大模型
使用说明下载本文所需软件需要访问国外网站,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...
新功能发布记录
可用区等属性单条件或多条件搜索。提升大规模集群用户升级节点时的体验,帮助用户快速筛选需要升级的节点。 华北 2 (北京) 2024-05-13 升级集群 华南 1 (广州) 2024-05-13 华东 2 (上海) 2024-05-14 针对售罄规格允... 【邀测·申请试用】在控制台创建 GPU 节点池时,支持从多个 GPU 版本之间选择。帮助用户通过 VKE 更加灵活地使用 GPU 计算资源。通过选择特定的 GPU 驱动版本,对业务侧使用的 CUDA 等软件不同版本进行适配。 华北 2...
GPU-部署ChatGLM-6B模型
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... 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。 操作步骤步骤一: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.gni2.3xlarge 镜像:Ubuntu 20.04,不勾...
GPU-部署Baichuan大语言模型
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。本文以535.86.10为例。 CUDA:使GPU...
加速大模型应用落地,“火山方舟”今日起航
可以帮助客户利用自有数据进行持续训练,建设和积累自己的精调数据集,降低推理成本。吴迪称,“一个经过良好精调的中小规格模型,在特定工作上的表现可能不亚于通用的、巨大的基座模型,而推理成本可以降低到原来的十... 双方还联合开源了高性能图像处理加速库 CV-CUDA,并在大规模稳定训练、多模型混合部署等方面的技术合作上取得成效。未来 NVIDIA 和火山引擎团队将继续深化合作,包含在 NVIDIA Hopper 架构进行适配与优化、机密计算、...
模型的性能评估及优化
标签页下可以发起性能评估任务。有如下几个重要的参数配置需要详细说明。 参数名称 参数说明 Tensor 配置 * 评估任务所需的模型输入输出配置。必填。 * 此处会自动填充【模型属性】中的 Tensor 配置,用户需要设定 Input Tensor 第 1 维(Batch Size)的最小值 / 最大值用于分析模型的推理效率随 Batch Size 的变化。 * Tensor 的每个维度的数值必须大于 0,除了第 1 维 Batch Size 之外的其它维度必须相等。 计算规格 * 评估任务所...
概述
具体操作请参考管理队列内的用户。 资源的管理:队列资源不足可以选择扩容,资源过多时可以选择缩容或者将资源转让给其它同资源组下同可用区的队列。具体操作请参考为队列更配 / 转让资源。 实例规格列表及定价:运行任务需要选择特定的实例,实例规格及定价中列举了目前机器学习平台上支持的资源实例以及对应的单价。 镜像仓库 预置镜像列表:平台提供了大量常见的 CUDA 基础镜像、深度学习训练 / 推理镜像,详见预置镜像列表。 构建...
通过工作流串联训练与评测任务
概述 机器学习平台工作流模块支持用户编排多个自定义任务。用户可以使用工作流串联模型训练与模型评估任务,并为每个任务提供不同的计算规格,在一次工作流任务中灵活完成训练与评估任务。本文介绍一个简单的训练+评... args = parser.parse_args() device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') print(f"use device={device}, local_rank={args.local_rank}") if args.local_rank >= 0: ...
