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社区干货
【高效视频处理】体验火山引擎多媒体处理框架 BMF ｜社区征文
BMF访问链接：
AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China
作者 | 余明辉文章来源|字节跳动 AML 团队 9 月 26-28 日,由 Linux 基金会、CNCF 主办的 **KubeCon + CloudNativeCon +** **Open Source** **Summit** **China 2023** 在上海举办。作为... 而且支持相应的维度越界检查。除了 -1 轴之外,其他维度支持任意 stride 访存,此外,GEMM、TPC、DMA 的指令序列是独立的,pipeline 运行时是 latency 会被隐藏起来。此外,TPC 也添加了 AI 负载常见的激活函数,作为...
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...
AI元年:一名前端程序员的技术之旅|社区征文
应该对 Linux、Java、Android 有着极其深度的理解,了解 Linux、安卓的发展史、原理,对技术有自己的智库,对未来有自己的看法。* 一个真正优秀的负责开发 iOS 客户端的工程师,应该对 Unix、iOS、OC、Swift、苹果公司... `WebDNN`等等。由于浏览器的计算能力受限,像`keras.js`和`WebDNN`这样的框架只支持加载模型进行推理,而不能在浏览器中进行训练。此外,有些框架并不适用于通用的深度学习任务,它们支持的网络类型各不相同。例如...
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NVIDIA驱动安装指引
驱动说明NVIDIA驱动程序是用来驱动NVIDIA GPU卡的程序，是硬件所对应的软件，用于提升操作系统对其芯片组的兼容性。当前火山引擎提供的GPU实例均为计算型，即GPU卡直通型，实例必须安装GPU驱动来驱动物理GPU卡，以获得GPU卡的能力。 GPU实例当前支持安装以下两种NVIDIA驱动，建议您安装最新版本的驱动��
【高效视频处理】体验火山引擎多媒体处理框架 BMF ｜社区征文
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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
作者 | 余明辉文章来源|字节跳动 AML 团队 9 月 26-28 日,由 Linux 基金会、CNCF 主办的 **KubeCon + CloudNativeCon +** **Open Source** **Summit** **China 2023** 在上海举办。作为... 而且支持相应的维度越界检查。除了 -1 轴之外,其他维度支持任意 stride 访存,此外,GEMM、TPC、DMA 的指令序列是独立的,pipeline 运行时是 latency 会被隐藏起来。此外,TPC 也添加了 AI 负载常见的激活函数,作为...
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... 查看CUDA驱动版本。/usr/local/cuda/bin/nvcc -V回显如下,表示已安装CUDA,版本为11.4。 依次执行以下命令,安装适用于CUDA 11的NCCL。如需安装适用于其它CUDA的NCCL,请参考NIDIA-NCCL官网。 wget https://develope...
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... 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/compute/cuda/12.2.1/local_installers/cuda_12.2.1_535.86.10_linux.run 执行以...
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...
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Katalyst Memory Advisor:用户态的 K8s 内存管理方案
本文将重点介绍 Kubernetes 和 Linux 内核原生的内存管理机制及其局限,以及 Katalyst 如何通过 Memory Advisor 在提升内存利用率的同时,保障业务的内存服务质量。 **02** **原生方案的局限**... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666846&x-signature=pp0DgX3Yf6m%2By5LuhCuDhNrPSYU%3D) * **全局异步内存回收:** 如上图所示,当整机的空闲内存降到 Low Watermark 时,会唤醒 Kswapd 在后台异步地回收内...
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....
