p10690cuda核心
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
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...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
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://p6-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...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
NLP 是构建大模型知识库的核心技术之一。它包括文本分析、情感分析、命名实体识别、关键词提取等技术,用于处理和理解文本数据。模型评估和优化:构建大模型知识库是一个迭代的过程,需要不断评估和优化模型的性能... device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')model.to(device)for epoch in range(10): train_loss = train(model, train_loader, criterion, optimizer) test_loss, test_...
字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践|CommunityOverCode Asia 2023
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...
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得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
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...
HPC裸金属-基于NCCL的单机/多机RDMA网络性能测试
CUDA工具包:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。 cuDNN库:NVIDIA CUDA(®) 深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。 OpenMPI OpenMPI是一个开源的 Message Passing Interface 实现,是一种高性能消息传递库... 核心内核代码、中间件和支持InfiniBand Fabric的用户级接口程序,用于监视InfiniBand网络的运行情况,包括监视传输带宽和监视Fabric内部的拥塞情况。 前提条件您已购买两台ebmhpcpni2l实例,并勾选“后台自动安装GPU驱...
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
TensorFlow除了以数据流为核心外,在编程实现过程中还具备以下的两大特点:### 2.1 将图的定义和图的运行完全分开使用Tensorflow进行编程与使用Python进行编程有明显的区别。在进行Python进行编程时,只要定义了相关... 3.CUDA8.04.cuDNN5.Python 3.5**需要注意的是,CUDA8.0是NVIDIA显卡才能安装的,不安装CUDA8.0的话,TensorFlow只能用电脑的CPU来计算了,计算速度会大打折扣。## 2.TensorFlow安装过程### 2.1 安装anaconda进...
字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践
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级作业管理** ,借鉴了 YARN 的两级管理模式——中心管理服务 AM,主... 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...
加速大模型应用落地,“火山方舟”今日起航
火山引擎将云上增长的动力总结为三个核心要素,即“体验创新”、“数据驱动”和“敏捷迭代”。火山引擎总裁谭待表示:“做好体验创新,能够直接为企业创造巨大的用户价值和商业价值。当下,大模型已经当仁不让地拿起了... 双方还联合开源了高性能图像处理加速库 CV-CUDA,并在大规模稳定训练、多模型混合部署等方面的技术合作上取得成效。未来 NVIDIA 和火山引擎团队将继续深化合作,包含在 NVIDIA Hopper 架构进行适配与优化、机密计算、...
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用的情况,如手机拍摄等单目场景。## 研究思想Deformable-GS的核心在于将静态的3D高斯拓展到单目动态场景。每一个3D高斯携带位置,旋转,缩放,不透明度和SH系数用于图像层级的渲染。根据3D高斯alpha-blend的公式我们...
GPU-使用Llama.cpp量化Llama2模型
CUDA:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以CUDA 12.2为例。 CUDNN:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文以8.5.0.96为例。 运行环境: Transformers:一种神经网络架构,用于语言建模、文本生成和... 本文选择使用CUDA做加速。 make LLAMA_CUBLAS=1 PATH="/usr/local/cuda/bin/:$PATH"说明 指令参数解释: LLAMA_CUBLAS=1:表示将使用CUDA核心提供BLAS加速能力。 PATH:编译时可能会有nvcc找不到的报错,需要指定安装的...
模型的性能评估及优化
核心频率及利用率评估过程中会记录一定时间段内 GPU 的核心频率以及利用率的趋势。 Kernel 耗时这部分统计了 GPU 算子的耗时,由此判断哪部分的代码有优化空间。 支持饼图和表格两种展示形式。 支持查看 Timeline 原始数据。 CUDA API 耗时从 CUDA API 层面展示 GPU 的各个处理环节的耗时,从而判断哪部分代码可以优化。 支持饼图和表格两种展示形式。 支持查看 Timeline 原始数据。 模型转换建议在评估过程中平台将尝试进行...
字节跳动端智能工程链路 Pitaya 的架构设计
在这一节我们来详细介绍一下**Pitaya** **架构**的两个最核心的部分:**Pitaya平台**和**Pitaya** **SDK**。- **Pitaya** **平台**为端上AI提供了工程管理、数据接入、模型开发、算法开发和算法包部署管理等一系... **高通用**:支持**CPU/** **GPU** **/** **NPU** **/** **DSP** **/** **CUDA**等处理器、可以结合处理器硬件情况、当前系统资源占用情况进行**择优选择与** **调度**。 - **高性能**:支持**多核并行加速**和...
