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GPU-部署Pytorch应用
Pytorch简介 PyTorch是一个开源的Python机器学习库,用于自然语言处理等应用程序,不仅能够实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络。 操作场景 本文介绍如何在Linux实例上部署Pytorch应用。 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的计算平台。本文以CUDA 11.4为例。 CUDNN库:深度神经网络库,用于实现高性能G...
GPU-部署NGC环境
CUDA:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以CUDA 11.4为例。 CUDNN:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文以8.2.4.15为例。 TensorFlow:深度学习框架。 前提条件 您已购买Linux实例,并勾选“后台自... 拉取镜像并查看下载的镜像文件。 docker pull nvcr.io/nvidia/clara-agx/agx-tensorflow:21.05-tf1-py3 //链接请替换为上一步中复制的TensorFlow镜像地址docker images //查看下载的镜像,回显如下,表明拉取成功 步...
NVIDIA驱动安装指引
您可以配合CUDA、cuDNN库更高效的使用GPU卡。 免费 GRID驱动 用于获得GPU卡的图形加速能力,适用于OpenGL等图形计算的场景。 需购买NVIDIA GRID License 公共镜像安装GPU驱动 常规版镜像后台自动安装GPU驱动 您可以在创建GPU实例时,选择常规版的Linux或veLinux镜像,并勾选“后台自动安装GPU驱动”(默认勾选),系统将自动安装默认版本的GPU驱动、CUDA和cuDNN库。支持后台自动安装GPU驱动的常规镜像如下表所示,不同实例规格支持选择的...
GPU-部署Baichuan大语言模型
需保证CUDA版本 ≥ 11.8。 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... 步骤二:安装GPU驱动和CUDA工具包登录实例。 执行以下命令,下载CUDA Toolkit。 CUDA Toolkit大小约4G,其中已经包含了GPU驱动和CUDA,安装过程相对耗时,请耐心等待。 wget https://developer.download.nvidia.com/...

linux下载cudnn-相关内容

HPC裸金属-基于NCCL的单机/多机RDMA网络性能测试
CUDA工具包:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。 cuDNN库:NVIDIA CUDA(®) 深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。 OpenMPI OpenMPI是一个开源的 Message Passing Interface 实现,是一种高性能消息传递库... 下载CUDA镜像,启动并进入容器。 docker pull nvcr.io/nvidia/cuda:12.0.0-devel-ubuntu20.04nvidia-docker run --gpus all -it -v /run/nvidia-nvidia-docker run --gpus all --network host --ipc host --privile...
GPU-部署ChatGLM-6B模型
需保证CUDA版本 ≥ 11.4。 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... 步骤二:安装GPU驱动和CUDA工具包登录实例。 执行以下命令,下载CUDA Toolkit。 CUDA Toolkit大小约4G,其中已经包含了GPU驱动和CUDA,安装过程相对耗时,请耐心等待。 wget https://developer.download.nvidia.com/c...
预置镜像列表
CUDA平台提供的 CUDA 镜像基于 nvidia/cuda 系列镜像构建,提供的 CUDA 版本包括 11.7.0、11.6.0、11.3.0、11.1.1。 内含 GPU 加速工具库、编译器、开发工具和 CUDA 运行时环境,适合通用的高性能计算场景。 镜像的主要特性: 支持平台的高性能网络基础设施,提供了 nccl-tests 用于测试。 支持不同版本的 Python ,涵盖 3.7 到 3.10 。 内置常用开发工具,如 git, rclone, vim 。 pip 、 conda 和 apt 使用国内镜像源。 内置 CUDNN 8...
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
TensorFlow不仅在Linux、Mac、和Windows系统中运行,甚至可以再终端下工作。## 2.TensorFlow的体系结构TensorFlow除了以数据流为核心外,在编程实现过程中还具备以下的两大特点:### 2.1 将图的定义和图的运行完全... 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...
迁移CentOS/RHEL 7所在的系统盘至更小的云盘
将使用默认值 41943039分区 1 已设置为 Linux 类型,大小设为 40 GiB命令(输入 m 获取帮助):w <----- 写入磁盘The partition table has been altered!2. 执行以下命令格式化文件系统为ext4 bash [root@i-7gr9y1grl... 恢复一些文件夹的权限 bash umount /mnt/procumount /mnt/sysumount /mnt/devyum reinstall filesystem --installroot=/mnt13. 为大小为50G的磁盘格式化文件系统 bash mkfs.ext4 /dev/vdc14. 创建挂载点/mnt1, 并把...
内外统一的边缘原生云基础设施架构——火山引擎边缘云
包括两方面原因:一是镜像下载慢,由于边缘节点从中心下载镜像较慢,由于镜像下载需要走公网进行传输,因此镜像下载的时间是不可控的。二是实例创建需要从基础镜像完整拷贝一份,如果镜像较大,拷贝也会较耗时 对此... Linux只使用了其中的Ring0和Ring3,分别表示内核态和用户态。 虚拟机主要由VMM(Hypervisor)和Guest组成,X86服务器为了支持虚拟化提供了两种运行模式,root模式和non-root模式。CPU的虚拟机运行过程实际上就是C...
GPU实例部署PyTorch
cuda/bin/cuda-uninstallerrm -rf /usr/local/cuda-11.4 重启实例,避免kernel错误reboot 步骤二:安装驱动 详细可以参照文档安装GPU驱动 登录CUDA官网查看所需CUDA版本对应的驱动。以CUDA11.6为例,驱动需要高于或者等于510.47.03 下载驱动安装包并进行安装。登录NVIDIA官网搜索出3个匹配的驱动安装包,如下图这里选择510.85.02版本,执行以下命令安装驱动wget https://us.download.nvidia.com/tesla/510.85.02/NVIDIA-Linux-x86\...

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