p10690cuda算力
社区干货
AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China
*我们来看一张 「模型训练计算量和摩尔定律」的对比图,这张图来自 AI and Memory Wall。**从图里可以明显看出,摩尔定律完全跟不上 Transformer 类模型训练需要的算力,而摩尔定律某种程度上其实反应着芯片制造... 而各家 ASIC 由于具备类似 CUDA 的开发生态,往往都需要单独适配,且各家 ASIC 往往都会自带一套自身的软件栈,从使用方式,硬件管理,监控接入等层面,都需要额外开发。这些相比沿用 GPU,都是额外成本。...
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函数既可以运行在主机端,也可以运行在设备端。同时主机端与设备端之间可以进行数据拷贝。CUDA Kernel函数:是数据并行处理函数(核函数),在GPU上执行时,一个Kernel对应一个Grid,基于GPU逻辑架构分发成众多thread去并行执行。CUDA ...
【高效视频处理】一窥火山引擎多媒体处理框架-BMF|社区征文
它还支持不同框架如CUDA和OpenCL之间的异构计算。从这些建议简单实验开始, 开发者就可以感受到BMF模块化设计及其强大的处理能力。同时,它提供Python、C++和Go三种语言接口,语法简洁易用,无门槛上手。通过这些基础... **模块层:** 包含了具备各种原子能力的模块,提供多种语言的模块开发机制,用户可根据自身需要将算法/处理实现为 Python、Go、C++ 语言的任意一种。- **异构层:** 负责提供高效的视频处理算力,包括火山引擎自...
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
所以GPU算力也会一直“萎靡不振”,持续低下。以上问题使得 如果推理服务想要支撑更多的流量,只能做横向的增加服务实例数,伴随着成本的上涨。## 2.2 自研推理服务统一框架kubeai-inference-framework针对以上问题,KubeAI的解决方案是把CPU逻辑与GPU逻辑分离在两个不同的进程中: **CPU进程主要负责图片的前处理与后处理,GPU进程则主要负责执行CUDA Kernel 函数,即模型推理** 。为了方便模型开发者更快速地接入我们的优化方...
特惠活动
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GPU服务器使用
本文将介绍如何创建并使用GPU云服务器。 前言GPU云服务器(GPU Compute service)是提供 GPU 算力的弹性计算服务,拥有超强的计算能力,能高效服务于机器学习、科学计算、图形处理、视频编解码等多种场景,本文将介绍如... 步骤2:安装CUDA Toolkit具体安装步骤请参英伟达CUDA安装说明 步骤3:安装GPU_BURNGPU_BURN下载以及使用方法参考文档GPU_BURN下载以及使用方法 安装GPU_BURN,使用如下命令。 bash tar zxvf gpu_burn-1.1.tar.gz 编辑...
字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践|CommunityOverCode Asia 2023
另一方面也可以确保计算引擎对计算作业运行有充分的掌握能力,有能力按需调整资源使用。,**降低功耗**的同时**提升性能**,整体性能...
通过Docker云上安装并使用mGPU服务
使容器可以通过mGPU服务获得算力。运行mGPU服务前,请您首先了解下表信息。 环境变量 取值类型 说明 示例 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES String NVIDIA容器运行时标准环境变量。 请根据NVIDIA官方要求准备。 MGPU_COMPUTE... cuda:11.4.0-base-ubuntu20.04docker run --name gpu_b --gpus '"device=1"' -it --shm-size=1g --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 -v /mnt:/mnt -e MGPU_COMPUTE_WEIGHT=1:30 -e MGPU_COMPU...
强大的高效视频处理框架——BMF | 社区征文
(DeOldify 算法)集成到了 BMG 视频处理中,视频的翻新也变得简单起来。Step1: 引入 DeOldify 着色算法,也就是 BMF-python 模块,设置 BMF 处理管道(解码-》彩色码-》编码),运行即可。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_video_path})# 核心部分,对...
