pr使用cuda硬件加速出错
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
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。解决方法:通过查阅 BMF 的官方文档和社区,我了解到可以使用虚拟环境来隔离项目的依赖。我创建了一个独立的虚拟环境,并在其中安装了与 BMF 兼容的依赖库版本,成功解决了版本冲突的问题。- CUDA 和 cuDNN 版本匹配☛☛☛☛☛问题描述:由于 BMF 利用了 GPU 进行加速,CUDA 和 cuDNN 的版本需要与 BMF 兼容。在我的机器上,CUDA 和 cuDNN 的版本与 BMF 的要...
GPU在Kubernetes中的使用与管理 | 社区征文
## 前言随着人工智能与机器学习技术的快速发展,在Kubernetes上运行模型训练、图像处理类程序的需求日益增加,而实现这类需求的基础,就是Kubernetes对GPU等硬件加速设备的支持与管理。在本文中我们就说一下在Kuber... 它使用我们刚说到的`扩展资源`资源字段来传递GPU信息,下面是官方给出的声明使用nvidia硬件的示例:```apiVersion: v1kind: Podmetadata: name: cuda-vector-addspec: restartPolicy: OnFailure contai...
【高效视频处理】一窥火山引擎多媒体处理框架-BMF|社区征文
使用BMF可构建一个简易的视频直播服务。它能实现视频流的实时拉取、视频布局控制、音频混音,并将处理后的流输出到RTMP服务器进行直播。这 fully 展现了BMF在视频会议领域的应用前景。4. 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, 开发者就可以感受到BMF模块化设计及其...
火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导
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。
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AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China
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VikingDB:大规模云原生向量数据库的前沿实践与应用
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714839626&x-signature=YZ5OKrDJwG2GQ%2FIbF9R7PRveWHw%3D)作者|谢剑桥,火山引擎向量数据库高级工程师 VikingDB 简介  检索、磁盘索引(DiskANN)、基于向量的粗排打散等。在内部产品的不断迭代过程中,VikingDB 也逐渐契合云原生的理念,为孵化商...
字节跳动端智能工程链路 Pitaya 的架构设计
错误率控制在不到十万分之一。,降低功耗的同时提升性能,整体性能在业界持续保持领先。**4.3 端智能核心配套能...
字节跳动端智能工程链路 Pitaya 的架构设计
错误率控制在不到十万分之一。2. ### **Pitaya** **架构**```Step3: 设置 BMF 管道的执行顺序```graph = bmf.graph()video = graph.decode({"input_path": input_video_path})# 核心部分,对解码后的视频执行着色算法output_video = v...
Spark on GPU 最佳实践
其中的 Spark Rapids 子项目使用 GPU 为 Spark 做算子加速。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(E... 使用限制Spark Rapids 支持了大部分 DQL 算子,但并没有完全支持。当遇到不支持的算子时,Spark Rapids 会回退到原生算子。 Spark Rapids 比较适合高散列度的 join、aggregation、window、sort,以及 udf 包含 cuda ...
