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最新cuda加速计算的支持列表

GPU云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,适用于机器学习、视觉处理等多种场景

社区干货

nvidia-cuda镜像

## 简介CUDA-X AI 是软件加速库的集合,这些库建立在 CUDA® (NVIDIA 的开创性并行编程模型)之上,提供对于深度学习、机器学习和高性能计算 (HPC) 必不可少的优化功能。下载地址:- 火山引擎访问地址:https://mirrors.ivolces.com/nvidia_all/- 公网访问地址:https://mirrors.volces.com/nvidia_all/## 相关链接官方主页:[https://www.nvidia.cn/technologies/cuda-x/](https://www.nvidia.cn/technologies/cuda-x/?spm=a...

2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文

支持业务更好的发展。### 1.2 平台简介[SmartOps](https://smartops.anchnet.com/)多云管理平台解决异构的基础设施资源复杂难管理问题。平台可纳管不同环境、不同云厂商资源统一管理,并结合平台的统一监控告警... 加速企业的数字化转型。## 二 高可用架构云的时代需要新的技术架构,来帮助企业应用能够更好地利用云计算优势,充分释放云计算的技术红利,让业务更敏捷、成本更低的同时又可伸缩性更灵活,而这些正好就是云原生架...

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,所以推理服务大多用Python实现。CV法的推理引擎大...

火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导

选择GPU计算型,可以看到有A30、A10、V100等GPU显卡的ECS云主机,操作系统镜像选择Ubuntu 带GPU驱动的镜像,火山引擎默认提供的GPU驱动版本为CUDA11.3,如果需要升级版本的话可以参考后面的步骤,配置GPU服务器。![pi... 网际快车服务创建完成后在服务列表界面可以看创建好的服务名称,以及分配到的加速IP地址和加速的端口号3128,接下来只需要将网际快车关联VPC中的ECS云服务器上配置该加速IP和端口。![picture.image](https://p6-...

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最新cuda加速计算的支持列表-优选内容

GPU实例部署PyTorch
可大幅提升计算性能。PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序。 Pytorch使用CUDA进行GPU加速时,在CUDA、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。本文... CUDA 11.6,GPU Driver 510.85.02,Anaconda3,Python 3.8.3 操作步骤步骤一:查看GPU驱动版本是否符合需求查看本机的驱动是否满足要求nvidia-smi回显如下,表示当前系统的驱动版本是470.57.02,其支持最高版本的CUDA是1...
nvidia-cuda镜像
## 简介CUDA-X AI 是软件加速库的集合,这些库建立在 CUDA® (NVIDIA 的开创性并行编程模型)之上,提供对于深度学习、机器学习和高性能计算 (HPC) 必不可少的优化功能。下载地址:- 火山引擎访问地址:https://mirrors.ivolces.com/nvidia_all/- 公网访问地址:https://mirrors.volces.com/nvidia_all/## 相关链接官方主页:[https://www.nvidia.cn/technologies/cuda-x/](https://www.nvidia.cn/technologies/cuda-x/?spm=a...
GPU-部署ChatGLM-6B模型
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。 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、文本生成和机器翻译等任务。本文以4.30.2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...
GPU-部署Pytorch应用
本文介绍如何在Linux实例上部署Pytorch应用。 Pytorch简介PyTorch是一个开源的Python机器学习库,用于自然语言处理等应用程序,不仅能够实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络。 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工具包: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库:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文...

最新cuda加速计算的支持列表-相关内容

GPU-部署Baichuan大语言模型

需保证CUDA版本 ≥ 11.8。 NVIDIA驱动:GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以535.86.10为例。 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、文本生成和机器翻译等任务。深度学习框架。本文以4.30.2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...

预置镜像列表

机器学习开发中镜像用于提供开发所需的运行环境,机器学习平台为用户提供了包括 Python、CUDA、PyTorch、TensorFlow、BytePS 等多种依赖的预置镜像供用户直接使用。 相关概念 镜像 预置镜像列表 PythonPython 是目前... CUDA 镜像基于 nvidia/cuda 系列镜像构建,提供的 CUDA 版本包括 11.7.0、11.6.0、11.3.0、11.1.1。 内含 GPU 加速工具库、编译器、开发工具和 CUDA 运行时环境,适合通用的高性能计算场景。 镜像的主要特性: 支持平...

GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用

本文以搭载了一张V100显卡的ecs.g1ve.2xlarge实例,介绍如何在GPU云服务器上基于Diffusers搭建SDXL 1.0的base + refiner组合模型。 背景信息SDXL Stable Diffusion XL(简称SDXL)是最新的图像生成模型,与之前的SD模型... 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...

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2023 年

支持配置告警回调 2023-12-07 告警管理 > 配置告警回调 全球加速 全量开放全球加速功能,视频点播支持除中国内地以外的海外大区分发 2023-12-06 按量计费 > 按流量计费 新增域名 用量查询 创建域名 API 回调事件... 新增支持批量设置分类的功能 视频管理列表,新增支持多种分页操作的功能 2023-03-14 媒资上传 视频处理 工具服务 通过 Exporter 导出视频点播监控数据至 Prometheus 2023-03-10 通过 Exporter 导出视频点播监控数...

2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文

支持业务更好的发展。### 1.2 平台简介[SmartOps](https://smartops.anchnet.com/)多云管理平台解决异构的基础设施资源复杂难管理问题。平台可纳管不同环境、不同云厂商资源统一管理,并结合平台的统一监控告警... 加速企业的数字化转型。## 二 高可用架构云的时代需要新的技术架构,来帮助企业应用能够更好地利用云计算优势,充分释放云计算的技术红利,让业务更敏捷、成本更低的同时又可伸缩性更灵活,而这些正好就是云原生架...

HPC裸金属-基于NCCL的单机/多机RDMA网络性能测试

同时支持800Gbps RDMA高速网络,大幅提升集群通信性能,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...

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,所以推理服务大多用Python实现。CV法的推理引擎大...

Spark on GPU 最佳实践

加速。根据 Nvidia 的测试,基于 GPU 的加速可以取得平均数倍的性能提升,而成本节省可以达到原来的 30%~80%(依赖于不同硬件测试环境)。 火山引擎 E-MapReduce(EMR)提供了 GPU 机型,同时支持了 Spark Rapids。您... cuda 计算、编码计算等场景,不太适合用于小数据量、重 io(包括 shuffle)、GPU 卡内存比较小,以及 udf 包含大量逻辑计算(与 cpu 频繁交互)的场景。 Spark Rapids 算子与原生算子之间存在一定程度的兼容性问题,比如...

从构建到落地,火山方舟助力大模型生态持续繁荣

持续在探索基于NVIDIA新一代硬件支持的可信计算环境、基于联邦学习的数据资产分离等多种方式的安全互信计算方案,以满足大模型在不同业务场景的数据安全要求。NVIDIA开发与技术部亚太区总经理李曦鹏表示,NVIDIA与火山引擎过往合作成果丰硕,共同合作的GPU推理库ByteTransformer在IEEE国际并行和分布式处理大会(IPDPS 2023)上获得最佳论文奖,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...

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