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c4d中没有选择cuda设备

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

关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文

具有在生成图像任务表现出色的潜力。然而,在实际部署中,要确保模型在端侧设备上的高效运行,需要面对一系列挑战,包括性能瓶颈和资源利用率。通过模型优化方案,参赛者将深入挖掘Stable Diffusion技术的性能潜力,结合oneAPI技术堆栈,实现在指定硬件平台上的部署优化,为生成图任务提供更高效、更稳定的解决方案。本篇文章就我参与的比赛的一些心得感受,优化思路作为分享内容呈现给大家,这和上一篇不同,是一个全新的优化方向,本人也...

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://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c940b0b0854c42c796ec49b07eeae90a~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715358079&x-signature...

SoCC 论文解读:字节跳动如何在大规模集群进行统一资源调度

每个节点只能在一个 Partition 面。每个 Scheduler 实例对应一个 Partition,一个 Scheduler 实例工作的时候会优先选择自己 Partition 内的节点,没有找到符合要求的节点时才会去找其他 Partition 的节点。如果集群... 这些大量创建的任务多数 Pod 拥有相同的资源申请、相同的网段和设备亲和等需求。那么 Filter Plugin 筛选出来的候选节点符合第一个 Pod 的需求,也大概率满足该任务其他 Pod 的需求。因此,[Gödel](github.com/...

LAS Spark+云原生:数据分析全新解决方案

Kubernetes 在 LAS Spark 扮演着重要的角色。我们首先分享下 LAS Spark 基于 Kubernetes 的实践优化工作。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/152ab2dc494d4e... 但是在调度功能和吞吐性能上并不是批处理作业的最佳选择。因此,LAS 在云原生的基础上完善了 Spark 作业的资源调度能力。LAS Batch Scheduler 提供了Gang Scheduling,FIFO/Fair Scheduling,min/maxQuota,优先级抢...

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c4d中没有选择cuda设备-优选内容

安装CUDA工具包
操作场景如果您在创建GPU实例时未同时安装CUDA,则需要在创建GPU实例后,参考本文手动安装CUDA工具包。 说明 为方便使用,您可以在创建GPU实例时,选择支持自动安装或者预装了特定版本GPU驱动和CUDA的公共镜像,详情请... 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...
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
具有在生成图像任务表现出色的潜力。然而,在实际部署中,要确保模型在端侧设备上的高效运行,需要面对一系列挑战,包括性能瓶颈和资源利用率。通过模型优化方案,参赛者将深入挖掘Stable Diffusion技术的性能潜力,结合oneAPI技术堆栈,实现在指定硬件平台上的部署优化,为生成图任务提供更高效、更稳定的解决方案。本篇文章就我参与的比赛的一些心得感受,优化思路作为分享内容呈现给大家,这和上一篇不同,是一个全新的优化方向,本人也...
火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导
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新功能发布记录
帮助您选择最优网络线路。 2023-07-25 传输设置 支持显示提交渲染的设备 支持根据设备筛选渲染任务;支持自定义设备名称。 2023-07-03 筛选任务 支持自动全速渲染 在试渲染过程,支持对渲染任务设置自动全... C4DtoA 4.0.0.1 2023-05-08 支持的软件和插件版本 2023年3月功能 功能描述 发布时间 相关文档 结果文件手动批量下载 渲染完成后,您可以根据需要选择多个任务,下载生成的结果文件。 2023-03-31 查看结果...

c4d中没有选择cuda设备-相关内容

LAS Spark+云原生:数据分析全新解决方案

Kubernetes 在 LAS Spark 扮演着重要的角色。我们首先分享下 LAS Spark 基于 Kubernetes 的实践优化工作。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/152ab2dc494d4e... 但是在调度功能和吞吐性能上并不是批处理作业的最佳选择。因此,LAS 在云原生的基础上完善了 Spark 作业的资源调度能力。LAS Batch Scheduler 提供了Gang Scheduling,FIFO/Fair Scheduling,min/maxQuota,优先级抢...

如何基于火山引擎弹性容器快速部署 MagicAnimate 应用

同时将模型也打包到容器镜像。可用镜像地址:paas-cn-beijing.cr.volces.com/aigc/magic-animate:v1``` FROM paas-cn-beijing.cr.volces.com/cuda/cuda:11.4.3-devel-ubuntu20.04-torch LABEL org.opencontainers.image.authors="xxx@bytedance.com" RUN apt-get update && apt-get install -y gi...

GPU实例部署PyTorch

关于实验级别:初级 相关产品:ECS云服务器 受众:通用 操作系统:CentOS 7.8 软件版本: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11.4. 如果不满足需求,需要先卸载驱动,执行如下命令/usr/bin/nvidia-uninstall出现如下界面,选择Yes,随后一直回车确定卸载完成验证...

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得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践

KubeAI的解决方案是把CPU逻辑与GPU逻辑分离在两个不同的进程: **CPU进程主要负责图片的前处理与后处理,GPU进程则主要负责执行CUDA Kernel 函数,即模型推理** 。为了方便模型开发者更快速地接入我们的优化方案... 训练时相关参数的选择至关重要。总结如下:* batch\_size:根据数据量,以及期望训练时长,用户合理自定义设置* 训练环境(KubeAI Notebook/任务/流水线节点)的CPU配置:建议CPU配置为 GPU卡数*(单GPU卡配置的CPU核数...

Linux安装CUDA

# 运行环境* CentOS* RHEL* Ubuntu* OpenSUSE# 问题描述初始创建的火山引擎实例并没有安装相关cuda软件,需要手动安装。# 解决方案1. 确认驱动版本,以及与驱动匹配的cuda版本,执行命令`nvidia-smi`显示如下。 ![图片](https://lf6-volc-editor.volccdn.com/obj/volcfe/sop-public/upload_95547a7d90e2ea41e8007fae13b55603.png) 从上图可以确认CUDA的版本为 11.02. 从英伟达官方网站下载相对应的 CUDA 版本的...

Apache Iceberg 引入索引提升查询性能

(https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/d47689c10a2c4dc7b753cd92c929e4a2~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715358031&x-signature=R3KgOIHuCdAHr8NQqMTvOep%... 很容易发现 data file 1 中没有满足条件的数据,因此 data file 1 就不会参与计算。但是针对多维分析,如`name = 'LiLy' AND age > 30`,利用`name`和`age`的min-max的统计信息分别对条件`name = 'LiLy'`和`age > 3...

字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践

c4d~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715358038&x-signature=vD%2BKqGq5F2fx1%2FpwPQ1yMVYT4Xo%3D)整体架构如图所示, **Arcee Operator 内部包含了六个模块** ,其 **Arcee CRD**... 这些作业通过 MPS 共享宿主上的 GPU 设备( MPS 是 Nvidia 提供的 Multi-Process Service 技术,允许同一时间不同的进程对 GPU 进行空分复用,而不是默认的时分复用),如果多个共享的进程有一个在执行 Kernel 时被 Kil...

mGPU 技术揭秘 :新一代 Kubernetes GPU 共享调度方案

c4dcb6bf9e4ad072f057&scene=21&token=634020025&lang=zh_CN#wechat_redirect),我们详细介绍了 mGPU 作为一个解决方案,所具有的能力、特性和优势。本文是 mGPU 系列文章的第二篇,将重点介绍提升 GPU 资源利用率... RDMA 等各种新兴的异构设备,以及精细化的设备管理方式。如[第一篇文章](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzk0NDMzNjkxNw==&mid=2247485050&idx=1&sn=54db10172135b7f3d090d0e052ac6439&chksm=c3277f00f450f6...

每帧纵享丝滑——ToDesk云电脑、网易云游戏、无影云评测分析及ComfyUI部署

# **一、前言**随着数字化浪潮席卷而来,人们对计算能力和资源的需求愈发迫切。有时,我们想要尽情享受高配置的3A游戏,却发现本地电脑的性能跟不上;有时,信心满满报名了热门的AIGC课程,却发现设备缺少必要的GPU支持... (https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/b7c4db5a8c694c47b6fe5b03964d34e0~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715358027&x-signature=d%2BZXQexV3FdAe%2FeYPNb6...

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