怎么设置cuda并行运算
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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...
GPU推理服务性能优化之路
TensorRT开启半精度优化,同模型混合部署,GPU数据传输与推理并行等。下面从理论,框架与工具,实战优化技巧三个方面介绍下推理服务性能优化的方法。# 二、理论篇## 2.1 CUDA架构 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】一窥火山引擎多媒体处理框架-BMF|社区征文
使得 GPU 能够充分发挥其强大的并行计算能力,应用于各类视频 AI 场景。目前BMF主要应用于视频转码、视频抽帧、视频增强、视频分析、视频插帧、视频编辑、视频会议等众多领域,为用户提供高性能的多媒体处理解决方... 即可按需设置参数,如改变视频大小或帧率等。2. 视频编辑通过添加视频拼接和视频叠加模块,我们可以实现视频剪辑功能。比如将多段视频按顺序拼接成一个新视频,或者将Logo图片叠加到原视频上输出。这与常见视频编...
强大的高效视频处理框架——BMF | 社区征文
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法output_video = video['video'].module( 'py_deoldify_module', option={"model_path": model_weight_path})# 编码bmf.encode( output_video[0], None, {"output_path": output_video_pat...
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怎么设置cuda并行运算-优选内容
怎么设置cuda并行运算-相关内容
新功能发布记录
CUDA和CUDNN库。 全部 商用 驱动安装指引 2023年11月24日序号 功能描述 发布地域 阶段 文档 1 邀测上线GPU计算型gni3实例。 华东2(上海) 邀测 GPU计算型gni3 2023年09月08日序号 功能描述 发布地域 阶段 文档 1 部... 支持按需选择是否开启“RDMA网络增强”功能(默认开启),用于监控RDMA网络的健康状况。 华东2(上海)、华北2(北京) 商用 创建高性能计算GPU型实例 4 正式上线GPU计算型g1ve、g1te规格。 华北2(北京) 商用 GPU计算型 5...
Spark on GPU 最佳实践
流水线计算、CPU 高效缓存等。 与充分利用 CPU 的特性不同,on GPU 的计算采取了另一个思路。GPU 的特点是计算核数非常多,因而特别适合大量相同计算逻辑的计算子单元并行。对于数仓这种一次性按照同一个逻辑处理大批... 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...
【高效视频处理】一窥火山引擎多媒体处理框架-BMF|社区征文
使得 GPU 能够充分发挥其强大的并行计算能力,应用于各类视频 AI 场景。目前BMF主要应用于视频转码、视频抽帧、视频增强、视频分析、视频插帧、视频编辑、视频会议等众多领域,为用户提供高性能的多媒体处理解决方... 即可按需设置参数,如改变视频大小或帧率等。2. 视频编辑通过添加视频拼接和视频叠加模块,我们可以实现视频剪辑功能。比如将多段视频按顺序拼接成一个新视频,或者将Logo图片叠加到原视频上输出。这与常见视频编...
强大的高效视频处理框架——BMF | 社区征文
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法output_video = video['video'].module( 'py_deoldify_module', option={"model_path": model_weight_path})# 编码bmf.encode( output_video[0], None, {"output_path": output_video_pat...
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化合物结构相似性计算。 2024-04-25 全部 化学分子计算检索(RDKit) 2024 年 03 月功能名称 功能描述 发布时间 发布地域 相关文档 迁移可用区(邀测) 支持修改实例节点的可用区,将单可用区实例变更为多可用区实例。 ... 并行索引构建 IVFFlat、向量的逐元素乘法、l1 距离函数以及求和聚合函数 sum(), 2023-12-08 全部 高维向量相似度搜索(pg_vector) 支持以节点维度创建监控告警策略 增强监控告警功能,支持以节点维度创建资源监控和引...
新功能发布记录
2024-03-14 创建集群时支持设置集群巡检 创建集群时支持设置集群巡检,可在成功创建集群的同时自动创建运维巡检规则,定期巡检发现潜在风险,增加集群稳定性。 华北 2 (北京) 2024-03-18 创建集群 创建 Serverless 集... 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 (北京) 2024-01-31 自定义 GPU 驱动安装说明 华南 1 (广州) 2024-01-30 华东 ...
HPC裸金属-基于NCCL的单机/多机RDMA网络性能测试
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。 OpenMPI OpenMPI是一个开源的 Message Passing Interface 实现,是一种高性能消息传递库... 您可以在高性能计算集群控制台,单击目标集群进入“实例列表”页签查看集群绑定的实例。 配置多机间免密登录。 在A实例(Sever端)中依次执行以下命令,创建密钥对并开启读写权限。 ssh-keygen -t rsa -N "" -f ~/.ss...
GPU-部署Baichuan大语言模型
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。深度学习框架。本文以4.30.2为例。 Pytorch:开源的Python机器学习库,实现强大的GPU加速的同时还支持动...
GPU-部署Pytorch应用
本文介绍如何在Linux实例上部署Pytorch应用。 Pytorch简介PyTorch是一个开源的Python机器学习库,用于自然语言处理等应用程序,不仅能够实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络。 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工具包: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库:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文...
