什么程序可以使cuda运算
社区干货
阿里巴巴的 Java 开发手册(黄山版)来了
取反混合运算,甚至各种方法调用,理解起来非常难。如果我们赋予这样一个逻辑表达式一个很好理解的名字(我觉得比注释更简洁易懂方便),则是一件令人赏心悦目的事情。我们来看一个对比的例子:```正例: // 伪代码... 这样做会使程序无法根据不同的异常做出正确的应激反应,也不利于定位问题,这是一种不负责任的表现。用户注册的场景中,如果用户输入非法字符,或用户名称已存在,或用户输入密码过于简单,我们应该在程序上作出分门别...
万字长文带你漫游数据结构世界|社区征文
[](https://markdownpicture.oss-cn-qingdao.aliyuncs.com/blog/数据结构.png)# 数据结构是什么?> 程序 = 数据结构 + 算法是的,上面这句话是非常经典的,程序由数据结构以及算法组成,当然数据结构和算法也是相... 我们知道加减法是高频的运算,人可以很直观的看出加号减号,马上就可以算出来,但是计算机如果区分不同的符号,那么加减就会比较复杂,比如正数+正数,正数-正数,正数-负数,负数+负数...等等。于是,有人就想用同一个运算...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
直接通过程序读 TOS 往往不太方便,需要有一层缓存的能力。因此我们加了一层 CloudFS 来提供程序和 TOS 之间的透明缓存加速。CloudFS 提供了:- FUSE Client:提供 Posix 文件系统接口,支持模型训练场景常用 API;同时提供 PageCache,百 GB 的数据集,第 2 个 epoch 获得内存级性能。 - 分布式 Blob 缓存:和 GPU 机器就近部署,保证百 Gbps 带宽和亚毫秒级延迟保障;支持 warmup 预热,解决首个 epoch 性能问题。 - 分布式目录树...
写给Android开发者的芯片知识| 社区征文
armv7a中的a指什么?4. 芯片的核心技术和门槛是什么?## CPU接触过计算机的朋友们都知道CPU的含义,就是中央处理器,是负责计算机主要运算任务的组件。一般我们把CPU比喻为人的大脑。而了解略深的用户会听说CPU有x86、ARM等分类,前者主要用于PC而后者主要用于手机平板等设备。那么这里的x86、ARM指的是什么呢?## 指令集CPU执行计算任务时都需要遵从一定的规范,程序在被执行前都需要先翻译为CPU可以理解的语言。这种规范...
特惠活动
什么程序可以使cuda运算-优选内容
什么程序可以使cuda运算-相关内容
GPU-部署NGC环境
可以帮助科学家和研究人员快速构建、训练和部署神经网络模型。NGC官网提供了当前主流深度学习框架的镜像,例如Caffe、TensorFlow、Theano、Torch等。 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: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:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文以8.2.4.15为例。 TensorFlow:深度学习...
HPC裸金属-基于NCCL的单机/多机RDMA网络性能测试
请参见高性能计算GPU型ebmhpcpni2l。 NCCL是NVIDIA的集合通信库,支持安装在单个节点或多个节点的大量GPU卡上,实现多个GPU的快速通信。 关键组件本文所述操作需要安装的软件包介绍如下。 关键组件 说明 NVIDIA驱动 GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。 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 I...
GPU-部署Baichuan大语言模型
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...
GPU-部署ChatGLM-6B模型
ChatGLM-6B使用了和ChatGLM相同的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约1T标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,62亿参数的ChatGLM-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答。 软件要求注意 部署ChatGLM-6B语言模型时,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。...
预置镜像列表
开发工具和 CUDA 运行时环境,适合通用的高性能计算场景。 镜像的主要特性: 支持平台的高性能网络基础设施,提供了 nccl-tests 用于测试。 支持不同版本的 Python ,涵盖 3.7 到 3.10 。 内置常用开发工具,如 git, rclone, vim 。 pip 、 conda 和 apt 使用国内镜像源。 内置 CUDNN 8 。 由于生命周期和兼容性相关问题,Ubuntu 18 不支持 V100 RDMA 机型,CUDA 10 不支持 Ampere 系列 GPU,平台不提供也不建议使用相关的软件。 PyTorch...
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... TensorRT是由英伟达公司推出的一款用于高性能深度学习模型推理的软件开发工具包,可以把经过优化后的深度学习模型构建成推理引擎部署在实际的生产环境中。TensorRT提供基于硬件级别的推理引擎性能优化。下图为业界...
GPU-使用Llama.cpp量化Llama2模型
可以理解和生成更长的文本内容。 环境要求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G...
GPU-部署基于DeepSpeed-Chat的行业大模型
使其适应特定任务或领域。这一过程包括选择预训练模型,准备目标任务的数据,调整模型结构,进行微调训练,以及评估和部署。微调的优点在于节省时间和资源,提高性能,适用于数据受限或计算资源有限的情况。 通过在特定领域的数据上进行微调,模型可以逐渐学习到特定领域的特征和模式,从而提高在该领域的性能和泛化能力。 软件要求CUDA:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以11.4.152为例。 Python:编程语言,并提供机器学习库Num...
NVIDIA驱动安装指引
是硬件所对应的软件,用于提升操作系统对其芯片组的兼容性。当前火山引擎提供的GPU实例均为计算型,即GPU卡直通型,实例必须安装GPU驱动来驱动物理GPU卡,以获得GPU卡的能力。 GPU实例当前支持安装以下两种NVIDIA驱动,建议您安装最新版本的驱动: 驱动类型 驱动介绍 收费情况 GPU驱动 用于驱动物理GPU卡,即调用GPU云服务器上的GPU卡获得通用计算能力,适用于深度学习、推理、AI等场景。您可以配合CUDA、cuDNN库更高效的使用GPU卡。 免费...
