核函数内部可以用cuda吗
社区干货
迁移回归问题新突破,火山语音团队论文被人工智能顶级期刊 IEEE TPAMI 接收
**该成果主要针对迁移学习在低资源回归问题中的应用做了创新性基础理论研究,具体包括以下几个方面:*** 给出了迁移核函数的正式数学定义。* 提出了三种广义形式的迁移核函数,而且现有的迁移核函数均可归纳为这三... 长期以来面向字节跳动内部各业务线提供优质的语音AI技术能力以及全栈语音产品解决方案。目前团队的语音识别和语音合成覆盖了多种语言和方言,多篇论文入选各类AI 顶级会议,技术能力已成功应用到抖音、剪映、番茄小说...
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函数既可以运行在主机端,也可以运行在设备端。同时主机端与设备端之间可以进行数据拷贝。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 ...
QCon高分演讲:火山引擎容器技术在边缘计算场景下的应用实践与探索
因为传统客户之前在中心云使用,比如像一些函数的服务或者RTC的服务,这些场景如果直接下沉到边缘,大部分的客户会面临一个问题就是如何去管理边缘的这些节点和机房,以及原来传统的发布系统也是基于中心或者单机房去设... 广东电信的客户需要1000个几核几GB的算力资源,我们就可以进行快速交付,而不需要客户去针对于广东电信100个边缘节点逐个去开通,我们可以达到快速交付能力。**全生命周期管理**很多客户,特别一些创新性场景,从中...
AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China
TPC 也添加了 AI 负载常见的激活函数,作为特殊指令来支持 AI 负载。比如直接提供了 sigmoid、gelu 等。 **0****2** **为什么要做 ByteMlPerf?**回答这个问题之前,我们要先回答... 编译器对于终端使用来说也是不透明的。大多数 ASIC 都很难支持开发者像优化 CUDA Kernel 一样优化 ASIC 上运行的 AI 模型性能,往往只能做的很有限。 **0****3** **ByteMLPerf 的方...
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大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
意义似乎与实际使用效果存在鲜明的对比,特别是日常工作中,最多让大模型帮助生成一些不痛不痒、凑字数的内容,难易触达工作的核心环节。所以趁着国庆假期,我试图用国产大模型来协助完成一篇文章,从“知识生产”这个大... (如果可用) device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") input_tensors = input_tensors.to(device) model.to(device) with torch.no_grad(): outputs = mo...
Katalyst Memory Advisor:用户态的 K8s 内存管理方案
节点上可能存在一些较少被使用但未被释放的内存,导致可以出让给离线作业使用的内存量较少,无法实现有效的超卖。针对上述问题,字节跳动将其在大规模在离线混部过程中积累的精细化的内存管理经验,总结成了一套用户态的 Kubernetes 内存管理方案 Memory Advisor,并在资源管理系统 Katalyst 中开源。本文将重点介绍 Kubernetes 和 Linux 内核原生的内存管理机制及其局限,以及 Katalyst 如何通过 Memory Advisor 在提升内存利用率的...
弹性容器实例:从节点中心转型 Serverless 化架构的利器
它抽象自字节跳动内部多年云原生技术积累,是一种 Serverless 和容器化的计算服务——通过 Virtual Kubelet 技术与火山引擎容器服务 VKE 无缝结合,弹性容器实例 VCI 可以为用户提供弹性计算和 Kubernetes 编排能... 帮助企业更加合理地控制用云成本。# **基础设施免运维、计算资源免规划**在传统自建 Kubernetes 集群的架构中,无论是控制平面还是数据平面,作为容器组 Pod 运行的载体,节点都位于 Kubernetes 架构的核心位置,当...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
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... device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')model.to(device)for epoch in range(10): train_loss = train(model, train_loader, criterion, optimizer) test_loss, test_...
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"async def generate_image_async(args): if args.mixed_precision: print("Using mixed precision.")... 这里使用了 TensorFlow Model Optimization Toolkit 中的 `prune_low_magnitude` 函数来进行权重剪枝。### 3.2 CPU与GPU权重切换首先,对Stable Diffusion(SD)模型进行权重划分,将模型的不同部分或模块的权重进...
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
我们经过调研公司内部AI辅助生产相关需求,上线了AI制图功能,为得物海报、营销活动、设计师团队等业务场景提供了基础能力和通用AI制图能力。