能跑CUDA的笔记本推荐
社区干货
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
灵活并适合产品级大规模应用等特点,让每个开发者和研究者都能方便地使用人工智能来解决多样化的挑战。。作为一个学生党,平时仅在需要校园网登录... 可以拿来做远程终端、手机投屏。- 文件传输功能传输速度高12m/s。 - 支持类似xftp的那种文件管理器互相传输文件。 - 直接拖拽传输。- 支持多设备同时控制,不同选项卡链接不同的电脑。- ...
字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践|CommunityOverCode Asia 2023
捕获退出信号并自动做 cudaDeviceSync,防止离线退出导致 MPS 处于未定义状态。* **通过 Quota 解决大量 Pending Pods 问题**Spark 支持 DynamicAllocation,用户在实际使用中,一般设置 max 为比较大的值,当前... **推荐阅读** [开源贡献难吗?](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyMTQyNzI4OQ==&mid=2247486442&idx=1&sn=6fbf41b1b040e2ae8aa07687908955c4&chksm=c18287dcf6f50eca13e9d8c4f4894...
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2023年度总结:嵌入式边缘计算与大模型学习的进展与应用 主赛道 | 社区征文
需要GPU服务器级别的GPU板卡才能跑训练。所以学习人工智能还得从小模型开始熟悉。然后跑大模型demo。## 边缘计算层面- 本年度我就没参与什么边缘计算设备的开发了,只是会开发基于MTK的MT76XX模块的路由器,对... 这需要12GB-24GB的GPU才能跑的。自己的笔记本、台式机GPU都不够用。这我身边有两个GPU服务器提供商,一个是AI-GALAXY,一家上海企业,另一个是百度AI-STUDIO。对比了数据集拷贝,于是觉得还是前者的机器比较先进,百度A...
强大的高效视频处理框架——BMF | 社区征文
极大的增强了扩展能力和多元化的协同能力1. 成熟可靠,据不成熟统计,该框架每天处理超过20亿个视频,在可靠性和稳定好方法都足以信任1. 支持GPU,我认为这是图像处理、视频处理非常关键的一点,可以充分发挥电脑的... Step2:AI 视频处理是十分消耗性能的,需要庞大的算力,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...
字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践
捕获退出信号并自动做 cudaDeviceSync,防止离线退出导致 MPS 处于未定义状态 。* **通过 Quota 解决大量 Pending Pods 问题**Spark 支持 DynamicAllocation,用户在实际使用中,一般设置 Max 为比较大的值,当... 这个卡上可能有在线的任务,也有离线的任务。好处供给量是相对比较稳定的,这部分服务不太会自动扩缩容,都跑在同一张卡上,隔离级别也是最高的。关于常态混部我们有一个很大的问题是要如何避免离线影响到在线?首...
通过工作流串联训练与评测任务
开发训练与评估代码 假设用户已在开发机或本地电脑内编写好模型的训练与评估代码。如下是一个在CIFAR数据集中进行图像分类的模型训练与评估代码例子,用于下文功能演示。 python import argparseimport torchimpor... 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: ...
