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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
11.4 8.2.4 是 CentOS 7.8 64位 Tesla 470.57.02 11.4 8.2.4 是 CentOS 7.6 64位 Tesla 470.57.02 11.4 8.2.4 是 Debian 10 64位 Tesla 470.57.02 11.4 8.2.4 是 velinux 1.0 64位 Tesla 470.129.06 11.4 8.2.4 是 说明 如果您在GPU驱动未完成安装前停止或重启实例,导致安装中断,启动后的实例不带GPU驱动,且不再继续安装。 若您使用开启了“后台自动安装GPU驱动”的实例创建自定义镜像,则该镜像中包含GPU驱动、CUDA和cuDNN库。 为...
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...
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GPU-部署Baichuan大语言模型
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... 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/...
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...
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...
【高效视频处理】体验火山引擎多媒体处理框架 BMF |社区征文
我在一台配备 NVIDIA GPU 的 Linux 服务器上进行了部署。确保系统环境中已经安装了必要的 GPU 驱动和 CUDA 工具包,这对于 BMF 的 GPU 加速至关重要。### 1.1.2 Windows 平台虽然 Windows 不是 BMF 的主要开发平... 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、安装适配版本的 CUDA 和 cuDNN,我成功将系统环境调整到与 BMF 兼容的状态。这一步骤...
GPU-部署ChatGLM-6B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... 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...
内外统一的边缘原生云基础设施架构——火山引擎边缘云
0e4cb99434b7ce8bc2a694~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1701706808&x-signature=ee0%2FcQ%2FPthfy4pZdX06NXkMAqcU%3D) 正如上文提到,边缘计算面临着小型化、分布式和安全隔离等挑战... CPU的运行级别分为Ring0~3这4个运行状态等级,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no...
迁移CentOS/RHEL 7所在的系统盘至更小的云盘
执行fdisk /dev/vdb 创建分区 bash [root@i-7gr9y1grlnhir5dnwztk /]$ fdisk /dev/vdb 欢迎使用 fdisk (util-linux 2.23.2)。更改将停留在内存中,直到您决定将更改写入磁盘。使用写入命令前请三思。Device does not contain a recognized partition table使用磁盘标识符 0x25213bde 创建新的 DOS 磁盘标签。命令(输入 m 获取帮助):n <----- 创建分区Partition type: p primary (0 primary, 0 extended, 4 free) e extend...
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