做室外设计需要cuda吗
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
设计验证,很少见到以 FPGA 形态做量产产品,所以我们在提到 AI 专用加速芯片的时候,更多的其实就是在说 AI ASIC。当然,严格来讲,某些具备一定灵活性的 AI NPU 架构的芯片,可能并不严格属于 ASIC,但为了方便统一,就暂时先归入 ASIC 类了,用 ASIC 代指 AI 专用加速芯片。从这也可以看出,ASIC 最突出的是在能效比上会比通用芯片有优势。这是因为,其底层运行逻辑会更接近 IO,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...
【高效视频处理】体验火山引擎多媒体处理框架 BMF |社区征文
# BMF 的部署与安装详细拓展在进行 BMF 的部署与安装过程中,我深入了解了框架的各个组成部分,并解决了一些具体问题。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 Li... 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...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
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一步研究。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/6d1f... 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...
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... 方案设计的思路是GPU逻辑与CPU逻辑分离到两个进程,其中CPU进程主要负责CPU相关的业务逻辑,GPU进程主负责GPU相关推理逻辑。同时拉起一个Proxy进程做路由转发。(1)Proxy进程Proxy进程是系统门面,对外提供调用接口...
特惠活动
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字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践|CommunityOverCode Asia 2023
更高的资源利用率提升意味着需要更完整的隔离手段。因此我们开始逐步推进 Spark 的容器化部署。* 第三个阶段是彻底的云原生化部署。在离线负载不再使用不同的架构进行管理,真正实现了技术栈和资源池的统一,Spark ... Arcee 的核心能力主要包括作业生命周期管理、作业资源管理和一些引擎的定制功能等。 **Arcee 介绍****Arcee 的核心设计思路是两...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
需要不断评估和优化模型的性能。这包括使用交叉验证、调整超参数、模型融合等技术来提高模型的准确度和效果。# 搭建大模型知识库**1.数据收集和清洗:** 搭建知识库的第一步是收集相关的数据。这可以包括从各种来... 需要考虑如何有效地表示和存储知识。常用的方法包括使用图谱、关系数据库、文档数据库等技术,将实体、属性和关系进行组织和存储。可能遇到的瓶颈问题:知识表示的灵活性:可以设计灵活的数据模型和图谱结构,以适应...
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
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案,我们基于Python开发了一个CPU与GPU进程分离...
CVPR 2024 满分论文 | 基于可变形3D高斯的高质量单目动态重建新方法
其CUDA定制的可微高斯光栅化管线和创新的致密化使得3D高斯不仅实现了SOTA的渲染质量,还实现了实时渲染。Dynamic 3D高斯首先将静态的3D高斯拓展到了动态领域。然而,其只能处理多目场景非常严重地制约了其应用于更通... 我们依旧能够超过专为高光反射场景设计的NeRF-DS,取得了最佳的渲染效果。