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服务器中如何加载cuda

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

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【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... 通过在模块中设置 `use_gpu=True` 参数,即可启用 GPU 加速。这展示的是一个简单的例子,实际项目中,可以根据需求添加更多的处理模块,构建复杂的处理流程。BMF 提供了详细的文档和示例代码,方便开发人员更深入地理...

字节跳动有状态应用云原生实践

**搜索召回**:实例需要加载大的模型,时间很长。如果每次升级都需要重新加载数据,对网络和存储会造成比较大的资源浪费,对业务的迭代效应也会造成很大影响,因此这些业务比较依赖本地存储。- **推送**:有一些服... 我们基于现代服务器的 NUMA 架构对 K8s 的 Scheduler 和 Kubelet 做了一些增强。NUMA 指非均匀内存访问架构,在一个多核处理器的标准架构,CPU 访问不同内存的延迟是不一样的,一个处理器访问本地的内存和相对远的...

火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导

在实例类型,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。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c940b0b0854c42c796ec49b07eeae90a~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714839693&x-signature...

GPU推理服务性能优化之路

CUDA 是 NVIDIA 发明的一种并行计算平台和编程模型。它通过利用图形处理器 (GPU) 的处理能力,可大幅提升计算性能。CUDA的架构引入了主机端(host, cpu)和设备(device, gpu)的概念。CUDA的Kernel函数既可以运行在... 其中TensorRT所做的工作主要在两个时期,一个是网络构建期,另外一个是模型运行期。a.网络构建期 i.模型解析与建立,加载onnx网络模型。 ii.计算图优化,包括横向算子融合,或纵向算子融合等。 iii.节点消...

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服务器中如何加载cuda-优选内容

安装CUDA工具包
CUDA工具包介绍CUDA(Compute Unified Device Architecture)是NVIDIA推出的运算平台,该平台使GPU能够解决复杂的计算问题,包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。 GPU云服务器采用NVIDIA显卡,则需要安... CUDA 12.3为例,如下图所示。 说明 CUDA有2种安装方式:runfile和deb,建议使用runfile安装,这种方式不需要处理依赖包,更简单快捷。 选择完成后,出现以下页面,复制安装命令。 登录Linux实例。 执行步骤2获取的...
GPU实例部署PyTorch
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。本文从GPU驱动开始从头彻底解决版本不匹配问题。 关于实验级别:初级 相关产品:ECS云服务器 受众:通用 操... 则需要手动添加环境变量执行如下命令,将Anconda的安装路径添加到环境变量,并使配置文件生效。export PATH=/root/anaconda3/bin:$PATHsource ~/.bashrc 创建虚拟环境,指定python版本。这以安装3.8.3版本的python...
GPU-部署ChatGLM-6B模型
本文以搭载了一张A10显卡的ecs.gni2.3xlarge实例为例,介绍如何在GPU云服务器上部署ChatGLM-6B大语言模型。 背景信息ChatGLM-6B是一个具有62亿参数的、支持英双语问答的对话语言模型,基于General Language Model(... 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。...
GPU-部署Baichuan大语言模型
介绍如何在GPU云服务器上部署Baichuan大语言模型。 背景信息Baichuan-13B是包含130亿参数的开源可商用的大语言模型,在知识问答、聊天、逻辑推理、总结摘要等场景具有良好的表现,在权威的文和英文 Benchmark 评测... 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...

服务器中如何加载cuda-相关内容

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GPU-部署基于DeepSpeed-Chat的行业大模型

本文以搭载了一张A100显卡的ecs.pni2.3xlarge为例,介绍如何在GPU云服务器上进行DeepSpeed-Chat模型的微调训练。 背景信息DeepSpeed-Chat简介 DeepSpeed-Chat是微软新公布的用来训练类ChatGPT模型的一套代码,该套代... 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服务器使用

本文将介绍如何创建并使用GPU云服务器。 前言GPU云服务器(GPU Compute service)是提供 GPU 算力的弹性计算服务,拥有超强的计算能力,能高效服务于机器学习、科学计算、图形处理、视频编解码等多种场景,本文将介绍如... CUDA安装说明 步骤3:安装GPU_BURNGPU_BURN下载以及使用方法参考文档GPU_BURN下载以及使用方法 安装GPU_BURN,使用如下命令。 bash tar zxvf gpu_burn-1.1.tar.gz 编辑Makefile,CUDAPATH=/usr/local/cuda需要更改...

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GPU-部署NGC环境

则需要在实例安全组入方向添加如下规则:放行端口TCP 443(用于HTTPS)或TCP 5000(用于DIGITS 6)端口。 步骤一:查看驱动版本已安装成功远程连接云服务器并登录,具体操作请参考登录Linux实例小节。 执行以下命令,查看GPU驱动。nvidia-smi回显如下,表示已安装成功。 执行以下命令,查看CUDA驱动。/usr/local/cuda/bin/nvcc -V回显如下,表示已安装成功。 步骤二:安装nvidia-docker依次执行以下命令,设置Docker-CE。 curl https://get.d...

GPU-部署Pytorch应用

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,请严格关注以上软件的版本匹配情况。 前提条件您已购买GPU计算型 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。具体操作请参见创建GPU计算型实例。 您已为Linux实例绑定公网IP,使其具备访问公网的能力。如未绑定,请参见绑定公网IP。 步骤一:查看驱动版本已安装成功远程连接云服务器并登录,具体操作请参...

新功能发布记录

2024年02月功能名称 功能描述 发布地域 发布时间 相关文档 支持配置 Kube API Server 准入控制器参数 AlwaysPullImages 支持配置 Kube API Server 准入控制器参数 AlwaysPullImages,避免用户在工作负载配置 imag... 2023-11-13 节点池支持添加已有弹性预约实例 云服务器(ECS)的弹性预约实例 (ESI) 是一种延时交付的按量付费实例。VKE 支持筛选显示并向节点池中添加已有的 ESI 实例。提升了在 VKE 中使用 ESI 的便捷性,满足了用户...

预置镜像列表

机器学习开发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... cuda11.0 11.0 2.4+ tfserving:tf-cuda10.1 10.1 1.14、1.15、2.0、2.2、2.3 Triton Inference ServerTriton Inference Server 是一个针对 CPU 和 GPU 高度优化的推理解决方案,它不仅支持 SavedModel、Torchsript、...

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