自己写一个cuda程序
社区干货
GPU推理服务性能优化之路
典型的CUDA代码执行流程:a.将数据从Host端copy到Device端。b.在Device上执行kernel。c.将结果从Device段copy到Host端。以上流程也是模型在GPU推理的过程。在执行的过程中还需要绑定CUDA Stream,以流的形式... 这种架构的优势是代码写起来比较通俗易懂。但是在性能上有很大的弊端,所能承载的QPS比较低。我们用了几个CV模型去压测,极限QPS也一般不会超过4。### 2.2.2 瓶颈分析由于以上架构的CPU逻辑(图片的前处理,后处理...
常见游戏开发语言
CUDA-CCUDA-C是游戏开发者用来创建桌面游戏的顶级编程语言之一。CUDA-C内核通过呈现高分辨率的视觉效果,提供了更好的灯光和颜色,创造了逼真的3D画面,使游戏看起来更真实。Lua在游戏项目的十大编程语言中,Lua... 都是由Lua编写的最受欢迎的游戏项目。Python对于游戏开发者来说,Python是最友好、最灵活的编程语言之一。它使用Pygame框架,使程序员能够快速创建游戏原型。“作为游戏项目的最佳视频游戏编程语言之一,Python 正...
【高效视频处理】体验火山引擎多媒体处理框架 BMF |社区征文
以下是我在部署和安装过程中的详细拓展。## 部署环境准备BMF 被设计为跨平台框架,支持 Linux、Windows 和 Mac OS。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。- ...
GPU在Kubernetes中的使用与管理 | 社区征文
在本文中我们就说一下在Kubernetes中启动并运行GPU程序的注意事项。## Kubernetes对GPU支持的不足之处我们知道Kubernetes可以实现对宿主机的CPU、内存、网络实现精细化的控制,但是到本文书写为止,Kubernetes尚... name: cuda-vector-addspec: restartPolicy: OnFailure containers: - name: cuda-vector-add # https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/v1.7.11/test/images/nvidia-cuda/Dockerfile ...
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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...
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... 步骤二:安装GPU驱动和CUDA工具包登录实例。 执行以下命令,下载CUDA Toolkit。 CUDA Toolkit大小约4G,其中已经包含了GPU驱动和CUDA,安装过程相对耗时,请耐心等待。 wget https://developer.download.nvidia.com/...
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... 步骤二:安装GPU驱动和CUDA工具包登录实例。 执行以下命令,下载CUDA Toolkit。 CUDA Toolkit大小约4G,其中已经包含了GPU驱动和CUDA,安装过程相对耗时,请耐心等待。 wget https://developer.download.nvidia.com/c...
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
软件要求GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以470.57.02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态神经网络。本文以2.0.0为例。Pytorch使用CUDA进行GPU加速时,在GPU驱动已... pip install diffusers --upgradepip install transformers accelerate safetensors 编写推理脚本。依次执行以下命令,创建cli_txt2img.py文件。 cd /root/sd vim cli_txt2img.py 添加如下内容。 from diffusers im...
GPU-使用Llama.cpp量化Llama2模型
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... 安装GPU驱动和CUDA工具包。 登录实例。 执行以下命令,下载CUDA Toolkit。 CUDA Toolkit大小约4G,其中已经包含了GPU驱动和CUDA,安装过程相对耗时,请耐心等待。 wget https://developer.download.nvidia.com/comp...
GPU-部署NGC环境
本文介绍如何在Linux实例上基于NGC部署TensorFlow。 NGC介绍NGC(NVIDIA GPU CLOUD)是NVIDIA开发的一套深度学习容器库,具有强大的性能和良好的灵活性,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GP...
【高效视频处理】体验火山引擎多媒体处理框架 BMF |社区征文
以下是我在部署和安装过程中的详细拓展。## 部署环境准备BMF 被设计为跨平台框架,支持 Linux、Windows 和 Mac OS。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。- ...
HPC裸金属-基于NCCL的单机/多机RDMA网络性能测试
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... 创建密钥对并开启读写权限。 ssh-keygen -t rsa -N "" -f ~/.ssh/id_rsachmod 600 ~/.ssh/id_rsa 在B实例(Client端)中执行以下命令,用于将A实例的密钥对拷贝至B实例。 scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@192.XX.XX.205:~...
GPU在Kubernetes中的使用与管理 | 社区征文
在本文中我们就说一下在Kubernetes中启动并运行GPU程序的注意事项。## Kubernetes对GPU支持的不足之处我们知道Kubernetes可以实现对宿主机的CPU、内存、网络实现精细化的控制,但是到本文书写为止,Kubernetes尚... name: cuda-vector-addspec: restartPolicy: OnFailure containers: - name: cuda-vector-add # https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/v1.7.11/test/images/nvidia-cuda/Dockerfile ...
