pythoncudnn
社区干货
GPU推理服务性能优化之路
包括基于Python的CPU与GPU进程自动隔离的推理服务框架,以及对推理模型进行转TensorRT优化的调试工具。此外针对不同的推理服务性能瓶颈,我们还梳理了各种实战优化技巧,比如CPU与GPU分离,TensorRT开启半精度优化,同模型混合部署,GPU数据传输与推理并行等。下面从理论,框架与工具,实战优化技巧三个方面介绍下推理服务性能优化的方法。# 二、理论篇## 2.1 CUDA架构** 是信号处理和图像处理领域中的重... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714753301&x-signature=5HCKix%2FTNejy8EjMPk5vJChFKCU%3D)## 总结 以arr1、arr2各自的和构成一个新的数组,就是x、w这两个数组进行卷积运算的最终结果,array([5,9])。 在DL中的卷积...
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
3.CUDA8.04.cuDNN5.Python 3.5**需要注意的是,CUDA8.0是NVIDIA显卡才能安装的,不安装CUDA8.0的话,TensorFlow只能用电脑的CPU来计算了,计算速度会大打折扣。## 2.TensorFlow安装过程### 2.1 安装anaconda进入官网,拉到最下面,根据你系统是64还是32位下载安装,一般win10都是64位。安装就按默认选项就行。
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我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
3.CUDA8.04.cuDNN5.Python 3.5**需要注意的是,CUDA8.0是NVIDIA显卡才能安装的,不安装CUDA8.0的话,TensorFlow只能用电脑的CPU来计算了,计算速度会大打折扣。## 2.TensorFlow安装过程### 2.1 安装anaconda进入官网,拉到最下面,根据你系统是64还是32位下载安装,一般win10都是64位。安装就按默认选项就行。,下拉可选择更多规格的资源配置。 Spark 参数 输入任务执行环境中,所需要用到的 Spark 参数,可通过以下方式进行配置: 单行编辑模式:在对应输入框中,输入参数的 key-value值。 脚本...
Python
1 使用场景Python 任务适用于处理的数据量较少且处理逻辑不复杂的场景,能够满足 Python 开发业务场景,支持版本 Python 3.7 。 2 前提条件已开通 DataLeap 服务。 Python 任务访问私有网络服务或资源时,需通过独享计... 默认配置 1CU(1CU = 1Core 4GB),下拉可选择更多规格的资源配置。说明 其中 0.25CU、0.5CU 规格,仅独享计算资源组支持选择。 资源选择:Python 任务支持在任务编辑中使用通用资源,通过访问 Jar、File、Zip 等资源类...
新功能发布记录
CUDA和CUDNN库。 全部 商用 驱动安装指引 2023年11月24日序号 功能描述 发布地域 阶段 文档 1 邀测上线GPU计算型gni3实例。 华东2(上海) 邀测 GPU计算型gni3 2023年09月08日序号 功能描述 发布地域 阶段 文档 1 部署了HPC GPU实例的高性能计算集群最多支持绑定5个vePFS文件系统。 华北2(北京) 邀测 管理vePFS存储资源 2023年08月17日序号 功能描述 发布地域 阶段 文档 1 正式上线GPU计算型gni2、GPU渲染型gni2-vws实例。 华北2(北...
GPU-使用Llama.cpp量化Llama2模型
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为例。 Python:执行Llama.cpp的某些脚本所需的版本。本文以Python 3....
新功能发布记录
Python 类型任务。 新增 任务参数配置 任务配置参数增加提示,增加用户可读性。 优化 调度时长 任务上线时的调度时长参数增加提示,增加用户可读性。调度时长表示再次调度的时间间隔,即任务拉起不成功会再次重... 目前最小支持设置为 0.5 cu。 优化 Flink CDC Connector 新增 CDC 连接器,包括 MySQL CDC、MongoDB CDC、Postgres CDC、SQLServer CDC。 新增 2023年08月功能名称 功能描述 功能类型 支持任务失败自动拉起...
【高效视频处理】体验火山引擎多媒体处理框架 BMF |社区征文
特别是一些 Python 库的版本。解决方法:通过查阅 BMF 的官方文档和社区,我了解到可以使用虚拟环境来隔离项目的依赖。我创建了一个独立的虚拟环境,并在其中安装了与 BMF 兼容的依赖库版本,成功解决了版本冲突的问题。- CUDA 和 cuDNN 版本匹配☛☛☛☛☛问题描述:由于 BMF 利用了 GPU 进行加速,CUDA 和 cuDNN 的版本需要与 BMF 兼容。在我的机器上,CUDA 和 cuDNN 的版本与 BMF 的要求不一致。解决方法:通过更新 GPU 驱动...
