什么样的算法要用到cuda
社区干货
GPU推理服务性能优化之路
# 一、背景随着CV算法在业务场景中使用越来越多,给我们带来了新的挑战,需要提升Python推理服务的性能以降低生产环境成本。为此我们深入去研究Python GPU推理服务的工作原理,推理模型优化的方法。最终通过两项关键... 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的架构中引入了主机端(host, cpu)和设备(device, gpu)的概念。CUDA的Kernel函数既可以运行在...
字节跳动智能音频信号处理的应用实践
## 音频信号处理发展趋势从我这些年的工作过程中,我把音频信号处理分为了三个大的部分:- 最基础的部分是算法,包括自适应滤波器、阵列信号处理以及心理声学和深度学习等算法技术。- 算法基础可以保证上层关... 上图中间的部分主要是基于深度学习技术来提取高质量音频,这里用到的技术主要是多模态语音增强以及模型波束等技术。相比于传统的针对信号处理的波束形成技术,基于模型的深度学习的方法可以设计出更好的波束指向性以...
万字长文带你漫游数据结构世界|社区征文
[](https://markdownpicture.oss-cn-qingdao.aliyuncs.com/blog/数据结构.png)# 数据结构是什么?> 程序 = 数据结构 + 算法是的,上面这句话是非常经典的,程序由数据结构以及算法组成,当然数据结构和算法也是相... 就说明需要更多的位数才能正确表示。一般能用位运算的,都尽量使用位运算,因为它比较高效, 常见的位运算:- `~`:按位取反- `&`:按为与运算- `|`:按位或运算- `^`:按位异或- `<<`: 带符号左移,比如`35(001000...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
这些库中包含了各种预训练的模型和算法,可以用于各种不同的任务和应用场景。# 构建大模型知识库相关技术自然语言处理(NLP):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。这包括使用交叉验证、调整超参数、模型融合等技术来提高模型的准确度和效果。# 搭建大...
特惠活动
什么样的算法要用到cuda-优选内容
什么样的算法要用到cuda-相关内容
常见游戏开发语言
它还可以与JavaScript互换使用。HTML是一种简单易学的编程语言,使用者不需要深入理解算法编程,这使得它成为游戏设计师的首选。CUDA-CCUDA-C是游戏开发者用来创建桌面游戏的顶级编程语言之一。CUDA-C内核通过呈现高分辨率的视觉效果,提供了更好的灯光和颜色,创造了逼真的3D画面,使游戏看起来更真实。Lua在游戏项目的十大编程语言中,Lua排名第六。它是一种轻量级跨平台的脚本语言,由于语法简单,它在游戏行业中越来越受欢迎...
AIGC 推理加速:火山引擎镜像加速实践
来源 | 字节跳动云原生随着 Stable Diffusion 这类文生图模型的爆火,越来越多企业开始重视 AIGC 相关技术创新和技术实践,并积极探索应用落地。对于 AI 业务应用,一方面模型性能至关重要,算法工程师需要关注模型训... (可以按照教程直接使用)Dockerfile 内容:```FROM paas-cn-beijing.cr.volces.com/cuda/cuda:11.4.3-devel-ubuntu20.04LABEL org.opencontainers.image.authors="xx@bytedance.com"ENV PATH="/root/minicond...
年终学习大礼包|云原生大数据知识地图
传统大数据架构主要存在以下几方面的问题:1. 传统大数据组件繁多,安装运维复杂,在生产使用中需要大量的人力支持;1. 在线业务和大数据业务各自使用独立的资源池,使得资源流转困难,利用率低,成本上升;1. 传统... 清洗所用到的组件,如使用 Zeppelin Notebook 做数据开发,对接数据治理平台、调度平台;- **数据科学:** 一般适用于 AI 场景,如 Jupyter、Ray等;上述三个场景是大数据工作中非常常见的场景,云原生大数据平台通过...
年终学习大礼包|云原生大数据知识地图
在生产使用中需要大量的人力支持;2. 在线业务和大数据业务各自使用独立的资源池,使得资源流转困难,利用率低,成本上升;3. 传统大数据架构没有 CICD 机制,缺少测试和质量控制流程;4. 传统大数据缺少开箱即用的高可... 清洗所用到的组件,如使用 Zeppelin Notebook 做数据开发,对接数据治理平台、调度平台;* **数据科学** **:** 一般适用于 AI 场景,如 Jupyter、Ray等;上述三个场景是大数据工作中非常常见的场景,云原生大数据平...
GPU-使用Llama.cpp量化Llama2模型
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态神经网络。本文以2.0.1为例。 Python:执行Llama.cpp的某些脚本所需的版本。本文以Python 3.8为例。 使用说明下载本文所需软件需要访问国...
2022下半年《软考-系统架构设计师》备考经验分享
在选择题和论文中可能也会用到这一部分的知识点。#### 1.6 数学&逻辑&英语 (6%)这一部分内容是作为程序员最基本的要求,如果数学和逻辑不好,很难写出逻辑清晰工整优雅的代码。数学一般考离散数学、运筹学里面的东西,比如高考考过的线性规划、大学学过的图论,一般在考场上都能硬算出来,这一部分不建议复习,直接刷真题,边刷边了解一些算法。英语主要是计算机和软件的专业英语,会以5道完形填空的形式出现,英语很难在短时间内提高,只...
AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China
为什么还要另起炉灶,做一套 ByteMlPerf?3. 第三部分会在第二部分的基础上展开,有了做 ByteMlPerf 的动机之后,我们实际如何解决在使用 ASIC 时候遇见的问题。 **0****1** **背景介绍**... 往往需要跨部门协同沟通,业务、系统、供应都会参与。当通过硬件规格选定引入一个新产品后,硬件应用到的实际业务,是否可以满足预期是存在一定风险的。如果实际业务效果,无法像设计规格体现的那样具备收益,那前期适配...
字节跳动端智能工程链路 Pitaya 的架构设计
Client AI 是字节跳动产研架构下属的端智能团队,负责端智能 AI 框架和平台的建设,也负责模型和算法的研发,为字节跳动开拓端上智能新场景。本文介绍的 Pitaya 是由字节跳动的 Client AI 团队与 MLX 团队共同构建的一... 同时虚拟机也支持并行执行算法代码,大幅度提升执行效率。除此之外,PitayaVM还支持通过JIT的方式优化在Android上的执行性能,开启JIT后可以提升将近30%的表现。* 安全:PitayaVM使用自研的字节码和文件格式,确保文件...
字节跳动端智能工程链路 Pitaya 的架构设计
> Client AI 是字节跳动产研架构下属的端智能团队,负责端智能 AI 框架和平台的建设,也负责模型和算法的研发,为字节跳动开拓端上智能新场景。本文介绍的 Pitaya 是由字节跳动的 Client AI 团队与 MLX 团队共同构建的... **安全**:PitayaVM使用自研的字节码和文件格式,确保文件和虚拟机的安全性。对于严格要求体积的产品线(比如ToB业务),还可以选用Pitaya SDK的**MinVM**方案,通过**自研轻量级解释器** **,** 在PitayaVM的基础上...
