CUDA 是 NVIDIA 发明的一种并行计算平台和编程模型。它通过利用图形处理器 (GPU) 的处理能力,可大幅提升计算性能。CUDA的架构中引入了主机端(host, cpu)和设备(device, gpu)的概念。CUDA的Kernel函数既可以运行在主机端,也可以运行在设备端。同时主机端与设备端之间可以进行数据拷贝。CUDA Kernel函数:是数据并行处理函数(核函数),在GPU上执行时,一个Kernel对应一个Grid,基于GPU逻辑架构分发成众多thread去并行执行。CUDA ...
*我们来看一张 「模型训练计算量和摩尔定律」的对比图,这张图来自 AI and Memory Wall。**从图里可以明显看出,摩尔定律完全跟不上 Transformer 类模型训练需要的算力,而摩尔定律某种程度上其实反应着芯片制造... 而各家 ASIC 由于具备类似 CUDA 的开发生态,往往都需要单独适配,且各家 ASIC 往往都会自带一套自身的软件栈,从使用方式,硬件管理,监控接入等层面,都需要额外开发。这些相比沿用 GPU,都是额外成本。...
它还支持不同框架如CUDA和OpenCL之间的异构计算。从这些建议简单实验开始, 开发者就可以感受到BMF模块化设计及其强大的处理能力。同时,它提供Python、C++和Go三种语言接口,语法简洁易用,无门槛上手。通过这些基础功能,我们已经看到BMF在视频管道工程中的广阔地平线。> 深入原理学习如何创建自己的视频处理模块,必然需要了解BMF内部工作机制:多媒体处理框架 BMF 的整体架构分为应用层、框架层、模块层和异构层,共 4 个部分...
(DeOldify 算法)集成到了 BMG 视频处理中,视频的翻新也变得简单起来。Step1: 引入 DeOldify 着色算法,也就是 BMF-python 模块,设置 BMF 处理管道(解码-》彩色码-》编码),运行即可。Step2:AI 视频处理是十分消耗性能的,需要庞大的算力,建议开启 GPU。```torch.cuda.is_available()```Step3: 设置 BMF 管道的执行顺序```graph = bmf.graph()video = graph.decode({"input_path": input_video_path})# 核心部分,对...
(DeOldify 算法)集成到了 BMG 视频处理中,视频的翻新也变得简单起来。Step1: 引入 DeOldify 着色算法,也就是 BMF-python 模块,设置 BMF 处理管道(解码-》彩色码-》编码),运行即可。Step2:AI 视频处理是十分消耗性能的,需要庞大的算力,建议开启 GPU。```torch.cuda.is_available()```Step3: 设置 BMF 管道的执行顺序```graph = bmf.graph()video = graph.decode({"input_path": input_video_path})# 核心部分,对...
双方还联合开源了高性能图像处理加速库CV-CUDA,并在大规模稳定训练、多模型混合部署等方面的技术合作上取得成效。未来NVIDIA和火山引擎团队将继续深化合作,包含在NVIDIA Hopper架构进行适配与优化、机密计算、重点... 基于火山引擎提供的强大算力、高性能存储、易用的平台等打造全新的大模型应用。 百川智能焦可:大模型成为开源生态新引擎想要充分发挥大模型能力,还需要生态的构建。百川智能联合创始人焦可表示,百川智能自主研发的...
除关注算法、数据和算力三要素以外,还需要解决好如下问题。首先,要解决安全与信任问题,大模型企业希望为使用方提供可信任的方案,也希望模型方案和代码不被泄露;其次,性价比控制十分关键,研发早期模型预训练成本已然... 双方还联合开源了高性能图像处理加速库 CV-CUDA,并在大规模稳定训练、多模型混合部署等方面的技术合作上取得成效。未来 NVIDIA 和火山引擎团队将继续深化合作,包含在 NVIDIA Hopper 架构进行适配与优化、机密计算、...
另一方面也可以确保计算引擎对计算作业运行有充分的掌握能力,有能力按需调整资源使用。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/e728c6bbd91f4851bc4869211a03fcad... 这部分其实是我们把在线集群内利用率比较低的 GPU 一部分算力出借到离线集群,主要是考虑的是有一些模型用不满整卡,空的算力是可以再被利用起来的,整体是基于 Virtual-Kubelet + ByteCUDA + MPS 实现的。ByteCUD...
随着算法设计和设备算力的发展, **AI 的端侧应用** 逐步从零星的探索走向 **规模化应用** 。行业里,FAANG、BAT 都有众多落地场景,或是开创了新的交互体验,或是提升了商业智能的效率。 **Client AI**是字节跳... MLX Notebook内置Spark 3.0以及Flink等大数据计算引擎,和local、yarn、K8S等多种资源队列,可以将多种数据源(HDFS / Hive / Kafka / MySQL)和多种机器学习引擎(TensorFlow, PyTorch, XGBoost, LightGBM, SparkML, S...
另一方面也可以确保计算引擎对计算作业运行有充分的掌握能力,有能力按需调整资源使用。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/03b067ba10b8402bb48768d181459c4d... 这部分其实是我们把在线集群内利用率比较低的 GPU 一部分算力出借到离线集群,主要是考虑的是有一些模型用不满整卡,空的算力是可以再被利用起来的,整体是基于 Virtual-Kubelet + ByteCUDA + MPS 实现的。ByteC...
随着算法设计和设备算力的发展,**AI 的端侧应用**逐步从零星的探索走向**规模化应用**。行业里,FAANG、BATZ 都有众多落地场景,或是开创了新的交互体验,或是提升了商业智能的效率。**Client AI**是字节跳动产研架... **MLX Notebook**内置Spark 3.0以及Flink等**大数据** **计算引擎**,和local、yarn、K8S等多种**资源** **队列**,可以将多种**数据源**(HDFS / Hive / Kafka / MySQL)和多种**机器学习引擎**(TensorFlow, PyTorch,...
ECS正式发布第二代大数据HDD型d2s实例,整机配比24块8THDD本地盘轻松应对海量数据分析存储场景,提供从4vCPU至48vCPU的6种实例规格,最小规格xlarge配备两块8T HDD本地盘,相比d2单核HDD本地盘容量配比提升一倍以上,单核本地盘吞吐性能相较d2提升130%+,单TB价格下降45%+。实例搭载第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器(Ice Lake),全核睿频3.0GHz,较上一代d1s实例CPU算力提升40%以上。 大数据HDD型实例d2s在网络性能上相较d2全面进行了...
所以GPU算力也会一直“萎靡不振”,持续低下。以上问题使得 如果推理服务想要支撑更多的流量,只能做横向的增加服务实例数,伴随着成本的上涨。## 2.2 自研推理服务统一框架kubeai-inference-framework针对以上问题,KubeAI的解决方案是把CPU逻辑与GPU逻辑分离在两个不同的进程中: **CPU进程主要负责图片的前处理与后处理,GPU进程则主要负责执行CUDA Kernel 函数,即模型推理** 。为了方便模型开发者更快速地接入我们的优化方...