matlab使用cuda对复杂程序加速
社区干货
【高效视频处理】体验火山引擎多媒体处理框架 BMF |社区征文
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... 这在特定的操作系统环境中比较常见。以下是其中一些问题及解决方法的具体分析。- 依赖库版本不匹配☛☛☛☛☛问题描述:在执行安装脚本时,系统报告了一些依赖库版本不匹配的错误,特别是一些 Python 库的版本。...
AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China
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,ASIC 能给算力预留的芯片面积则更大,也更...
【高效视频处理】一窥火山引擎多媒体处理框架-BMF|社区征文
GPU加速BMF完整支持GPU硬件,提供CPU到GPU的数据传输。我们可以实现视频解码和视频过滤等任务的GPU加速,显著提升处理效率。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... 帮助开发者快速在现实生产中解决复杂视频处理需求。相信随着功能不断丰富,BMF必将为更多用户服务。BMF是一个功能强大、设计理念先进的跨平台视频处理框架。作为开源项目,它不仅为开发者提供开发便利,也为用户带来...
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
我的思路和实现也主要是基于这两套工具来对SD模型在比赛提供的硬件上进行模型训练和优化的。具体如下:首先必不可少的当然是对于工具的利用:在改进数据管道和预处理加速中, OpenVINO 工具中有许多可用的方法 。... 执行与模型修改相关的操作,例如应用预处理步骤、调整图像大小等。这确保了输入数据在推理前得到正确的处理,以适应模型的期望。```python# 应用预处理步骤preprocessor = Preprocessor(input_layout, preproce...
特惠活动
matlab使用cuda对复杂程序加速-优选内容
matlab使用cuda对复杂程序加速-相关内容
HPC裸金属-基于NCCL的单机/多机RDMA网络性能测试
提高大规模训练加速比。更多信息,请参见高性能计算GPU型ebmhpcpni2l。 NCCL是NVIDIA的集合通信库,支持安装在单个节点或多个节点的大量GPU卡上,实现多个GPU的快速通信。 关键组件本文所述操作需要安装的软件包介绍如下。 关键组件 说明 NVIDIA驱动 GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。 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 OpenMP...
【高效视频处理】体验火山引擎多媒体处理框架 BMF |社区征文
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... 这在特定的操作系统环境中比较常见。以下是其中一些问题及解决方法的具体分析。- 依赖库版本不匹配☛☛☛☛☛问题描述:在执行安装脚本时,系统报告了一些依赖库版本不匹配的错误,特别是一些 Python 库的版本。...
AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China
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,ASIC 能给算力预留的芯片面积则更大,也更...
【高效视频处理】一窥火山引擎多媒体处理框架-BMF|社区征文
GPU加速BMF完整支持GPU硬件,提供CPU到GPU的数据传输。我们可以实现视频解码和视频过滤等任务的GPU加速,显著提升处理效率。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... 帮助开发者快速在现实生产中解决复杂视频处理需求。相信随着功能不断丰富,BMF必将为更多用户服务。BMF是一个功能强大、设计理念先进的跨平台视频处理框架。作为开源项目,它不仅为开发者提供开发便利,也为用户带来...
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
我的思路和实现也主要是基于这两套工具来对SD模型在比赛提供的硬件上进行模型训练和优化的。具体如下:首先必不可少的当然是对于工具的利用:在改进数据管道和预处理加速中, OpenVINO 工具中有许多可用的方法 。... 执行与模型修改相关的操作,例如应用预处理步骤、调整图像大小等。这确保了输入数据在推理前得到正确的处理,以适应模型的期望。```python# 应用预处理步骤preprocessor = Preprocessor(input_layout, preproce...
GPU-部署基于DeepSpeed-Chat的行业大模型
软件要求CUDA:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以11.4.152为例。 Python:编程语言,并提供机器学习库Numpy等。本文以3.8.10为例。 DeepSpeed:大模型训练工具。本文以0.10.2为例。 Tensorboard:机器学习实... 适配的CUDA版本为11.4,需自行安装。 存储:云盘容量在100 GiB以上。 网络配置:勾选“分配弹性公网IP”。 创建成功后,在实例绑定的安全组中添加入方向规则:放行TCP 6006端口。具体操作请参见修改安全组访问规则。...
GPU-部署NGC环境
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GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以CUDA 11.4为例。 CUDNN:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文以8.2.4.15为例。 TensorFlow:深度学习框架。 前提条件您已购买Linux实例,并勾选“后台自动安装GPU驱动”,即可使实例在启动时自动安装符合上述版本的NVIDIA驱动,从创建到驱动安装完成总耗...
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
对接ODPS/NAS/CPFS/OSS数据源,为用户提供一站式AI工作站。平台自研推理引擎助力业务在提高模型服务性能的同时还能控制成本;自研训练引擎提高了模型训练任务吞吐量,缩短了模型的训练时长,帮助模型开发者加速模型迭代... 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...
GPU推理服务性能优化之路
2.使用TensorRT对模型进行加速,使得线上大部分模型服务QPS提升5-10倍左右,大量节约了线上GPU推理服务的成本。针对上面的两项关键技术,我们还自研了相关框架与工具进行沉淀。包括基于Python的CPU与GPU进程自动隔离... 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 Stream流:Cuda stream是指一堆异步的cuda操作,他们按照host代码调用的顺序...
