没有被选择的CUDA装置
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... 用户需要根据自身操作系统以及网络条件来选择相关配置项,生成不同的安装命令,此处演示为Ubu...
火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导
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。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c940b0b0854c42c796ec49b07eeae90a~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714407670&x-signature=vNRSdbDQq2N2EV...
【高效视频处理】体验火山引擎多媒体处理框架 BMF |社区征文
在选择部署环境时,我首先考虑了项目的实际需求以及各个平台的特点。- Linux 平台 ——选择 Linux 作为部署平台的主要原因是其稳定性和广泛的应用领域。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...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
如何在大量的优化策略中根据硬件资源条件自动选择最合适的优化策略组合,是值得进一步探索的问题。此外,现有的工作通常针对通用的深度神经网络设计优化策略,如何结合 Transformer 大模型的特性做针对性的优化有待进... 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...
特惠活动
没有被选择的CUDA装置-优选内容
没有被选择的CUDA装置-相关内容
火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导
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。 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...
【高效视频处理】体验火山引擎多媒体处理框架 BMF |社区征文
在选择部署环境时,我首先考虑了项目的实际需求以及各个平台的特点。- Linux 平台 ——选择 Linux 作为部署平台的主要原因是其稳定性和广泛的应用领域。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...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
如何在大量的优化策略中根据硬件资源条件自动选择最合适的优化策略组合,是值得进一步探索的问题。此外,现有的工作通常针对通用的深度神经网络设计优化策略,如何结合 Transformer 大模型的特性做针对性的优化有待进... 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...
卸载NVIDIA Tesla驱动
卸载NVIDIA Tesla驱动(Linux)注意事项卸载GPU驱动需要root账号操作权限,如果您是普通用户,请使用sudo命令获取root权限后再操作,本文以root登录系统操作为例。 卸载不同CUDA版本的命令可能不同,若不存在cuda-unins... cuda/bin/cuda-uninstallerrm -rf /usr/local/cuda-12.2 执行reboot命令,重启GPU实例。 卸载NVIDIA Tesla驱动(Windows)登录Windows实例 进入设备管理器,展开“显示适配器”。 右键单击NVIDIA相关驱动,选择“卸载设...
AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China
没有通用芯片上复杂的电路逻辑,而同样的芯片面积的情况下,ASIC 能给算力预留的芯片面积则更大,也更容易做出算力更高的产品;而相应的,AI ASIC 在通用性上,受限于架构,就不如 CPU、GPU,一般而言只能运行 AI 负载,不能... 产品抉择难** 。如何选择适合的产品本身就是一个问题。这点相信对于使用 GPU 产品的公司很难领会,但面临市场上五花八门的 AI 加速芯片,如何选择适合业务的产品本身就会是一个问题。 **第二点,不可控性高** 。和...
GPU-部署Pytorch应用
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。本文以8.2.4.15为例。 Anaconda:获取包且对包能够进行管理的工具,包含了conda、Python... conda activate cuda11.4回显如下,表示激活成功。 步骤三:安装Pytorch登录Pytorch官网,在Conda中查找与CUDA版本匹配的安装命令,CUDA 11.4需选择CUDA 11.3对应的安装包。 登录实例,继续在虚拟环境“cuda11.4”中执...
新功能发布记录
2024-01-30 控制台支持选择不同版本 GPU 驱动 【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 (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 2 (上海) 2024-01-30 AIOps 套件支持生成和下载巡检/故障诊断报告 【邀测·申请试用】在集...
GPU-部署NGC环境
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:深度学习框架。 前提条件您已购买Linux实例,并勾选“后台自动... cuda:11.6.2-base-ubuntu20.04 nvidia-smi 回显如下,表示安装成功。 步骤三:获取NGC镜像登录NGC网站,注册NGC账号。 获取NGC API key并保存。 单击账号名称,下拉选择“Setup”。 单击“Get API Key”按钮。 单击...
