手机上的gpu支持cuda吗
社区干货
GPU在Kubernetes中的使用与管理 | 社区征文
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尚未实现像管理CPU那样来管理GPU,比如有如下限制:- 对于GPU资源只能设置`limit`,这意味着`requests`不可以单独使用,要么只设置`limit`、要么同时设置二者,但二者值必须相等,不可以只设置`request`而不设置`limit`。- pod及容器之间,不可以共享GPU,且GPU也不可以过量分配(所以我们线上的程序采用`d...
GPU推理服务性能优化之路
他们按照host代码调用的顺序执行在device上。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,以流的形式执行。## 2.2 传统Python推理服务瓶颈## 2.2.1 传统Python推理服务架构由于Python在神经网络训练与推理领域提供了丰富的库支持,加上Python语言自身的便利性,所以...
【高效视频处理】体验火山引擎多媒体处理框架 BMF |社区征文
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。- 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。我选择了一台配备了强大 GPU 的 Windows 机器,并确保系统中安装了相应的开发工具。- Mac OS 平台——Mac OS 平台也是 BMF 支持的一个选项。在我的体验中,我选择了一...
如何对 Linux 操作系统的 GPU 实例进行压测?
# 问题描述Linux 操作系统的 GPU 实例如何进行压力测试以及性能测试?# 问题分析GPU_BURN 是一款开源的软件,可以对 GPU 进行压力测试。GPU 性能测试使用 CUDA sample 自带的 deviceQuery、bandwith 稳定性测... 关于更多 cuda 以及 sample 的信息请参考[英伟达CUDA安装说明](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html)。**如果您有其他问题,欢迎您联系火山引擎[技术支持服务](https://conso...
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手机上的gpu支持cuda吗-优选内容
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GPU-部署Baichuan大语言模型
在权威的中文和英文 Benchmark 评测上均取得很好的效果。模型支持FP16、INT8、INT4三种精度,可以在GPU实例上部署并搭建推理应用。该模型对GPU显存的需求如下: 精度 显存需求 推荐实例规格 GPU显卡类型 FP16 27 GB ecs.g1ve.2xlarge V100 * 1(单卡32 GB显存) INT8 17 GB ecs.gni2.3xlarge A10 * 1(单卡24 GB显存) INT4 10 GB ecs.gni2.3xlarge A10 * 1(单卡24 GB显存) 软件要求注意 部署Baichuan大语言模型时,需保证CUDA版本 ≥ 1...
NVIDIA驱动FAQ
该方式支持Linux和veLinux公共镜像,详情请参见常规版镜像后台自动安装GPU驱动。 在创建实例页面的“镜像”中,选择已预装GPU驱动的GPU版公共镜像,详情请参见使用预装GPU驱动的GPU版镜像。 在已有实例上安装GPU驱动若您在创建GPU实例时未选择自动安装GPU驱动,为确保您能够正常使用GPU实例,请参考安装GPU驱动和安装CUDA工具包手动安装GPU驱动。 Nvidia驱动安装成功,但执行nvidia-smi命令无效,显示驱动未安装,该如何排查?问题分析:可...
新功能发布记录
2024年04月12日序号 功能描述 发布地域 阶段 文档 1 创建GPU云服务器时,支持后台自动安装更高版本的GPU驱动、CUDA和CUDNN库。 全部 商用 驱动安装指引 2023年11月24日序号 功能描述 发布地域 阶段 文档 1 邀测上线GPU计算型gni3实例。 华东2(上海) 邀测 GPU计算型gni3 2023年09月08日序号 功能描述 发布地域 阶段 文档 1 部署了HPC GPU实例的高性能计算集群最多支持绑定5个vePFS文件系统。 华北2(北京) 邀测 管理vePFS存储资源 2...
GPU在Kubernetes中的使用与管理 | 社区征文
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尚未实现像管理CPU那样来管理GPU,比如有如下限制:- 对于GPU资源只能设置`limit`,这意味着`requests`不可以单独使用,要么只设置`limit`、要么同时设置二者,但二者值必须相等,不可以只设置`request`而不设置`limit`。- pod及容器之间,不可以共享GPU,且GPU也不可以过量分配(所以我们线上的程序采用`d...
NVIDIA驱动安装指引
当前火山引擎提供的GPU实例均为计算型,即GPU卡直通型,实例必须安装GPU驱动来驱动物理GPU卡,以获得GPU卡的能力。 GPU实例当前支持安装以下两种NVIDIA驱动,建议您安装最新版本的驱动: 驱动类型 驱动介绍 收费情况 GPU驱动 用于驱动物理GPU卡,即调用GPU云服务器上的GPU卡获得通用计算能力,适用于深度学习、推理、AI等场景。您可以配合CUDA、cuDNN库更高效的使用GPU卡。 免费 GRID驱动 用于获得GPU卡的图形加速能力,适用于OpenGL等图...
自定义 GPU 驱动安装说明
(GPU 实例 + OS 镜像 + GPU 驱动)。 基于 VKE 的存量用户,具备了一套较为成熟的基于 VKE 的环境依赖,需要将依赖作为基础环境复用。 基于其他云平台迁移的用户,对 GPU 环境已经形成依赖(例如:将 CUDA 打包容器镜像... 若需要使用自动化安装 GPU 驱动功能,节点配置需要注意以下情况: 系统镜像:目前仅支持公共镜像中的 veLinux 标准版。 计算规格:目前仅支持使用高性能计算 GPU 型或部分 GPU 计算型(不包括 vws 结尾的 GPU 渲染型)...
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...
GPU-部署ChatGLM-6B模型
支持在消费级的显卡上进行本地部署(INT4量化级别下最低只需6GB显存)。ChatGLM-6B使用了和ChatGLM相同的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约1T标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,62亿参数的ChatGLM-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答。 软件要求注意 部署ChatGLM-6B语言模型时,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...
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
Diffusers已经支持SDXL 1.0的base和refiner模型,可生成1024 × 1024分辨率的图片。 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驱动已经安装的情况下,依然不能使用,很可能是版本不匹配的问题,请严格关注虚拟环境中CUDA与Pytorch的版本匹配情况。 Anaconda:获取包且对...
