> 测试环境:VeLinux 1.0## 创建并连接GPU实例## 安装CUDA驱动* 下载并安装CUDA依次执行以下命令,完成CUDA的下载。```javascriptnvidia-smi //查看该实例驱动信息wget https://developer.download.nvidia... > 更多信息可参考Nvidia官方地址:[NVIDIA HGX A100 Software User Guide :: NVIDIA Tesla Documentation](https://docs.nvidia.com/datacenter/tesla/hgx-software-guide/index.html#dcgm)* 开启FM服务```jav...
**超大算力池:** 搭载英伟达 Tesla A100 80GB/A30/V100/T4;2TB CPU Mem;单一集群 2000+ GPU 卡,提供 1 EFLOPS 算力。 - **超强网络性能:** 机内 600GBps 双向 NVLink 通道,800Gbps RDMA 网络高速互联,支持 G... 可根据参数量、计算量自动切分流水线。veGiantModel 的底层是基于 BytePS 做加速的。下面对 BytePS 和 veGiantModel 展开做介绍。#### BytePS 通信优化分布式机器学习领域当中,有两种常见的通信训练架构:一种...
TTGW是核心网关,整个集团的所有流量的公网入口都基于此构建,它同时承载了高防的流量入口。基于以上三个不同场景功能组件的诉求,我们在底层抽象出了一个网络转发框架,以解决设备异构问题,提供软硬一体的转发能力。此... 云上的实例数量非常多,出了故障之后,我们需要快速判断清楚它的影响面,所以会对云上的所有资源做一些低频的可用性验证。比如DC故障之后,很容易看到哪些可用率发生了大规模下降,从而更好地看到影响面。 - ...
但其实很多硬件的设计细节作为核心技术,作为终端使用者都无法获得。而在软件上,刚刚也提到,ASIC 公司一般都会给自家产品配到一套的完整的软件栈,其中就包括其编译器,和设计细节一样,编译器对于终端使用来说也是不透明的。大多数 ASIC 都很难支持开发者像优化 CUDA Kernel 一样优化 ASIC 上运行的 AI 模型性能,往往只能做的很有限。 **0****3** **ByteMLPerf 的方案** ![pictur...
**超大算力池:** 搭载英伟达 Tesla A100 80GB/A30/V100/T4;2TB CPU Mem;单一集群 2000+ GPU 卡,提供 1 EFLOPS 算力。 - **超强网络性能:** 机内 600GBps 双向 NVLink 通道,800Gbps RDMA 网络高速互联,支持 G... 可根据参数量、计算量自动切分流水线。veGiantModel 的底层是基于 BytePS 做加速的。下面对 BytePS 和 veGiantModel 展开做介绍。#### BytePS 通信优化分布式机器学习领域当中,有两种常见的通信训练架构:一种...
核心组件部署模式支持弹性容器实例(VCI)。 华北 2 (北京) 2024-03-18 任务管理 组件运维 华南 1 (广州) 2024-03-13 华东 2 (上海) 2024-03-14 感知 VCI 库存调度 【邀测·申请试用】容器服务感知弹性容器实例(V... 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...
TTGW是核心网关,整个集团的所有流量的公网入口都基于此构建,它同时承载了高防的流量入口。基于以上三个不同场景功能组件的诉求,我们在底层抽象出了一个网络转发框架,以解决设备异构问题,提供软硬一体的转发能力。此... 云上的实例数量非常多,出了故障之后,我们需要快速判断清楚它的影响面,所以会对云上的所有资源做一些低频的可用性验证。比如DC故障之后,很容易看到哪些可用率发生了大规模下降,从而更好地看到影响面。 - ...
但其实很多硬件的设计细节作为核心技术,作为终端使用者都无法获得。而在软件上,刚刚也提到,ASIC 公司一般都会给自家产品配到一套的完整的软件栈,其中就包括其编译器,和设计细节一样,编译器对于终端使用来说也是不透明的。大多数 ASIC 都很难支持开发者像优化 CUDA Kernel 一样优化 ASIC 上运行的 AI 模型性能,往往只能做的很有限。 **0****3** **ByteMLPerf 的方案** ![pictur...
搭载英伟达 Tesla A100 80GB/A30/V100/T4;2TB CPU Mem;单一集群 2000+ GPU 卡,提供 1 EFLOPS 算力。* **超强网络性能**:机内 600GBps 双向 NVLink 通道,800Gbps RDMA 网络高速互联,支持 GPU Direct Access。* ... 可根据参数量、计算量自动切分流水线。veGiantModel 的底层是基于 BytePS 做加速的。下面对 BytePS 和 veGiantModel 展开做介绍。**BytePS 通信优化**分布式机器学习领域当中,有两种常见的通信训练架构:...
塑造未来商业竞争力的核心动力,为各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。“乘骐骥以驰骋兮,来吾道夫先路”,转眼间,2023 年已接近尾声,在这里,从 2023 年的技术盘点中抽丝剥茧,领略一些至关重要的大模型技术架构... **训练成本**:2000 个 A100-80GB,时间从 2023 年 1 月到 2023 年 7 月 **模型效果**:Meta 在论文中表示,LLaMA 70B 的模型在许多方面都超越了 ChatGPT-3.5 的水平。## 2.2、baichuan-2**简要介绍**:Baich...
难易触达工作的核心环节。所以趁着国庆假期,我试图用国产大模型来协助完成一篇文章,从“知识生产”这个大模型擅长的角度来验证大模型能否更深度提升个人工作效率。![picture.image](https://p3-volc-community-s... 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...
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... 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...
训练和模型迭代过程中的核心引擎能力实践经验。**# 2 AI推理引擎设计实现## 2.1 推理服务现状及性能瓶颈分析Python语言以其灵活轻盈的特点,以及其在神经网络训练与推理领域提供了丰富的库支持,在模型研究和开... 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进程分离的统一框架 ***kubeai-inference-framework*** ,旧有Flask或Ks...