GPU集群怎么跑pytorch
社区干货
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
视频中给出了pytorch从安装到最后训练模型的完整教程,本篇文章主要总结神经网络的完整的模型训练套路,希望通过本篇文章可以让你对网络训练步骤有一个清晰的认识。 本次内容用到的数据集是[CIFAR10](https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html),使用这个数据的原因是这个数据比较轻量,基本上所有的电脑都可以跑。CIFAR10数据集里是一些32X32大小的图片,这些图片都有一个自己所属的类别(如airplane、cat等),如下图所...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
PyTorchDDP、BytePS 等),模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veGiantModel 等),HPC 框架(Slurm、MPI 等)以及其他框架(SparkML、Ray 等)。不同的训练框架有各自的调度和资源要求,这就给底层基础设施带来一些挑... 具备高性能与高可用性的计算集群支撑。因此我们搭建了火山引擎 AI 异构计算平台,提供面向 AI 场景优化的超算集群。- **超大算力池:** 搭载英伟达 Tesla A100 80GB/A30/V100/T4;2TB CPU Mem;单一集群 2000+ GPU...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔
# MindStudio精度对比简介> 原因:训练场景下,迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ,用于NPU上执行训练,网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下, ATC模型转换... 准备好具腾AI处理器运行生成的dump教据与Ground Truth数据 (基于GPU/CPU运行生成的数据)后,即可进行不同算法评价指标的数据比对。**MindStudio**提供精度比对功能,支持Vector比对能力,支持下列算法:- 余弦相似...
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... 即pytorch或tensorflow等模型转成onnx格式,然后onnx格式转成TensorRT进行优化。
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GPU-部署Baichuan大语言模型
NVIDIA驱动:GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以535.86.10为例。 CUDA:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。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...
发起 PyTorchDDP 分布式训练
模块创建一个训练任务时选择实例配置为 PyTorch DDP,按需配置各种训练角色并提交任务表单进入任务创建环节。PyTorch DDP 仅包含 worker 这一种角色用于训练模型,其中编号为 0 的 worker(worker0)额外承担保存 checkpoint 或日志的任务。 任务提交后,机器学习平台将为用户创建对应的实例并向所有实例注入相关的环境变量,通过环境变量用户代码得知集群的信息以及当前实例对应的训练角色,从而完成对应角色的本职任务直到训练结束。训...
GPU-使用Llama.cpp量化Llama2模型
环境要求NVIDIA驱动: GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以535.86.10为例。 CUDA:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。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...
高性能计算集群概述
高性能计算集群为可用区级别的资源,用于实现高性能计算GPU实例的逻辑隔离。同一可用区内实例间RDMA网络互联互通,不同可用区内实例间RDMA网络相互隔离。 创建高性能计算GPU实例前,您需要首先创建高性能计算集群,后续将新购买的GPU云服务器部署在该集群中,实现大规模集群业务场景。
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
视频中给出了pytorch从安装到最后训练模型的完整教程,本篇文章主要总结神经网络的完整的模型训练套路,希望通过本篇文章可以让你对网络训练步骤有一个清晰的认识。 本次内容用到的数据集是[CIFAR10](https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html),使用这个数据的原因是这个数据比较轻量,基本上所有的电脑都可以跑。CIFAR10数据集里是一些32X32大小的图片,这些图片都有一个自己所属的类别(如airplane、cat等),如下图所...
部署模型服务
本文描述了如何通过边缘智能控制台部署模型服务。您可以在一体机上部署边缘智能的官方模型、您创建的自定义模型。 背景信息不同框架的模型对一体机指令集架构、协处理器类型有不同的要求。具体如下表所示。在部署模型服务前,请确保您的一体机与要部署的模型是兼容的。 模型框架 一体机指令集架构要求 一体机协处理器要求 ONNX x86/amd64、arm CPU、GPU TensorRT x86/amd64、arm GPU PyTorch x86/amd64、arm CPU、GPU TensorFlow ...
创建高性能计算集群
操作场景在搭建高性能计算GPU实例前,您需要首先创建高性能计算集群,后续将新购买的高性能GPU云服务器部署在该集群中即可,但不允许将已创建的云服务器加入高性能计算集群。 操作步骤登录高性能计算集群控制台。 单击“创建集群”按钮,配置以下参数。参数 说明 取值示例 地域 不同地域间内网完全隔离。建议选择距离您业务更近的地域,可以降低网络延时,提高访问速度。 华北2(北京) 可用区 可用区是指同一地域中电力、网络隔离的物理...
优化 GPU 时钟频率配置
本文主要介绍容器服务中集群 GPU 资源的时钟频率(Clock)相关配置指导。 适用场景为获得 GPU 资源的最大性能,您可以根据实际业务情况设置 GPU 时钟频率,控制 GPU 功耗和发热,提升 GPU 运行稳定性。 前提条件已创建集群。详细操作,请参见 创建集群。 集群中存在 GPU 型(例如 GPU 计算型、高性能计算 GPU 型)节点资源。详细操作,请参见 创建节点池。 配置命令容器服务提供如下命令,支持您自定义配置 GPU 时钟频率。 登录 GPU 型节点...
扩容高性能计算集群
操作场景您可以随时按需扩容高性能计算集群,即在集群中添加新购买的高性能计算GPU云服务器。 操作说明同一集群内,仅支持添加同一可用区、同一私有网络内、同一种规格的云服务器,因此为集群扩容时,会自动继承已有云服务器所属的可用区、私有网络和规格,且不支持变更。 若所属可用区内实例规格已售罄,将不支持扩容。 操作步骤登录高性能计算集群控制台。 单击目标集群对应“操作”列的“扩容”按钮,进入创建实例页面。 参考通过向导...
