硬件加速中的cuda和qsv区别
社区干货
nvidia-cuda镜像
## 简介CUDA-X AI 是软件加速库的集合,这些库建立在 CUDA® (NVIDIA 的开创性并行编程模型)之上,提供对于深度学习、机器学习和高性能计算 (HPC) 必不可少的优化功能。下载地址:- 火山引擎访问地址:https://mirrors.ivolces.com/nvidia_all/- 公网访问地址:https://mirrors.volces.com/nvidia_all/## 相关链接官方主页:[https://www.nvidia.cn/technologies/cuda-x/](https://www.nvidia.cn/technologies/cuda-x/?spm=a...
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... 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 containers: - name: cuda-vector-add # https://...
AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China
**什么是 AI 专用加速芯片** 
特惠活动
硬件加速中的cuda和qsv区别-优选内容
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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
**什么是 AI 专用加速芯片** ,系统将自动安装指定版本的GPU驱动、CUDA和cuDNN库。 支持的公共镜像及配套的驱动版本如下表所示,不同实例规格支持选择的镜像略...
GPU-部署Pytorch应用
不仅能够实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络。 软件版本操作系统:本文以Ubuntu 18.04为例。 NVIDIA驱动:GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以470.57.02为例。 CUDA工具包:使GPU能够解决复杂计算问题... conda activate cuda11.4回显如下,表示激活成功。 步骤三:安装Pytorch登录Pytorch官网,在Conda中查找与CUDA版本匹配的安装命令,CUDA 11.4需选择CUDA 11.3对应的安装包。 登录实例,继续在虚拟环境“cuda11.4”中执...
GPU推理服务性能优化之路
最终通过两项关键的技术: 1.Python的GPU与CPU进程分离,2.使用TensorRT对模型进行加速,使得线上大部分模型服务QPS提升5-10倍左右,大量节约了线上GPU推理服务的成本。针对上面的两项关键技术,我们还自研了相关框架... 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...
火山引擎 Iceberg 数据湖的应用与实践
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714321266&x-signature=bhml7aB2D2QsvGgplb1rt%2BysHhM%3D)Iceberg 是一种适用于 HDFS 或者对象存储的表格式,把底层的 Parquet、ORC 等数据文件组织成一张表,向上层的 Spark,Flink 计... 快照和增量读等。当需要支持 Schema 演进时,即对以前提交的数据使用旧的 Schema A,对以后的提交使用另一个 Schema B,在 Iceberg 中,每个 Manifest File 底下的 Data File 都是由唯一一次 Commit 产生的,因此在这个...
