蚁群算法cuda
社区干货
GPU推理服务性能优化之路
典型的CUDA代码执行流程:a.将数据从Host端copy到Device端。b.在Device上执行kernel。c.将结果从Device段copy到Host端。以上流程也是模型在GPU推理的过程。在执行的过程中还需要绑定CUDA Stream,以流的形式执行。## 2.2 传统Python推理服务瓶颈## 2.2.1 传统Python推理服务架构由于Python在神经网络训练与推理领域提供了丰富的库支持,加上Python语言自身的便利性,所以推理服务大多用Python实现。CV算法的推理引擎大...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
大模型还可以指包含了大量数据和算法的模型库,例如TensorFlow、PyTorch等开源框架提供的模型库。这些库中包含了各种预训练的模型和算法,可以用于各种不同的任务和应用场景。# 构建大模型知识库相关技术自然语言... device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')model.to(device)for epoch in range(10): train_loss = train(model, train_loader, criterion, optimizer) test_loss, test_...
字节跳动端智能工程链路 Pitaya 的架构设计
> Client AI 是字节跳动产研架构下属的端智能团队,负责端智能 AI 框架和平台的建设,也负责模型和算法的研发,为字节跳动开拓端上智能新场景。本文介绍的 Pitaya 是由字节跳动的 Client AI 团队与 MLX 团队共同构建的... **高通用**:支持**CPU/** **GPU** **/** **NPU** **/** **DSP** **/** **CUDA**等处理器、可以结合处理器硬件情况、当前系统资源占用情况进行**择优选择与** **调度**。 - **高性能**:支持**多核并行加速**和...
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
我主要关注神经元剪枝算法,通过精细的剪枝策略降低了模型的冗余部分,同时利用 OpenVINO 工具对模型进行文生成图预处理。利用 OpenVINO 工具套件的 Layout API 对输入进行预处理,一点一点微调,我在不牺牲生成质量和... os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"async def generate_image_async(args): if args.mixed_precision: print("Using mixed precision.")...
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蚁群算法cuda-优选内容
蚁群算法cuda-相关内容
字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践
捕获退出信号并自动做 cudaDeviceSync,防止离线退出导致 MPS 处于未定义状态 。* **通过 Quota 解决大量 Pending Pods 问题**Spark 支持 DynamicAllocation,用户在实际使用中,一般设置 Max 为比较大的值,当... 另外就是我们通过一套负载自适应的动态出借算法,或者叫出借策略,在一个窗口期内观察 GPU 的一些功耗,然后根据这些指标来判断我们的离线计算是否要主动避让在线的计算请求,使在线少受影响。![picture.image](h...
AIGC 推理加速:火山引擎镜像加速实践
来源 | 字节跳动云原生随着 Stable Diffusion 这类文生图模型的爆火,越来越多企业开始重视 AIGC 相关技术创新和技术实践,并积极探索应用落地。对于 AI 业务应用,一方面模型性能至关重要,算法工程师需要关注模型训... FROM paas-cn-beijing.cr.volces.com/cuda/cuda:11.4.3-devel-ubuntu20.04LABEL org.opencontainers.image.authors="xx@bytedance.com"ENV PATH="/root/miniconda3/bin:${PATH}"ARG DEBIAN_FRONTEND=noninterac...
CVPR 2024 满分论文 | 基于可变形3D高斯的高质量单目动态重建新方法
其CUDA定制的可微高斯光栅化管线和创新的致密化使得3D高斯不仅实现了SOTA的渲染质量,还实现了实时渲染。Dynamic 3D高斯首先将静态的3D高斯拓展到了动态领域。然而,其只能处理多目场景非常严重地制约了其应用于更通用的情况,如手机拍摄等单目场景。## 研究思想Deformable-GS的核心在于将静态的3D高斯拓展到单目动态场景。每一个3D高斯携带位置,旋转,缩放,不透明度和SH系数用于图像层级的渲染。根据3D高斯alpha-blend的公式我们...
字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践|CommunityOverCode Asia 2023
捕获退出信号并自动做 cudaDeviceSync,防止离线退出导致 MPS 处于未定义状态。* **通过 Quota 解决大量 Pending Pods 问题**Spark 支持 DynamicAllocation,用户在实际使用中,一般设置 max 为比较大的值,当前... 另外就是我们通过一套负载自适应的动态出借算法,或者叫出借策略,在一个窗口期内观察 GPU 的一些功耗,然后根据这些指标来判断我们的离线计算是否要主动避让在线的计算请求,使在线少受影响。,降低功耗的同时提升性能,整体性能在业...
AIGC 推理加速:火山引擎镜像加速实践
算法工程师需要关注模型训练、参数调优以达到满意的识别率/准确率;另一方面,确保模型服务的稳定可靠同样重要,这依赖完善的云原生基础设施。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos... FROM paas-cn-beijing.cr.volces.com/cuda/cuda:11.4.3-devel-ubuntu20.04 LABEL org.opencontainers.image.authors="xx@bytedance.com" ENV PATH="/root/miniconda3/bin:${PATH}" ...
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... 此处选择较为常见的量化算法q4_0,即将模型的权重量化到4bit整型。 ./quantize models/Llama-2-7b-hf/ggml-model-f16.gguf models/ggml-model-q4_0.gguf q4_0 生成量化后的模型文件ggml-model-q4_0.gguf,存放在lla...
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
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案,我们基于Python开发了一个CPU与GPU进程分离的统一框架 ***kubeai-inference-framework*** ,旧有Flask或Ks... 我们帮助算法域的模型开发同学,能够对一个推理基于自研推理服务统一框架进行实现的同时,也开启TensorRT优化,这样往往可以得到QPS两次优化的叠加效果。### 2.4.1 分类模型,CPU与GPU分离,TensorRT优化,并开启FP16,...
BMF 框架:多媒体处理的强大利器 | 社区征文
用户可以根据自身需求将算法/处理实现为 Python、Go、C++ 语言的任意一种。* * *### BMF的安装部署指南#### 安装方式选择————》》》- **pip 安装:** 使用Python的包管理工具pip进行安装。这是最简单... if not torch.cuda.is_available(): print('warning: GPU is not available, the computation is going to be very slow...') weight_path=Path('/content/DeOldify') ...
