p106可以用cuda吗
社区干货
Linux安装CUDA
# 运行环境* CentOS* RHEL* Ubuntu* OpenSUSE# 问题描述初始创建的火山引擎实例并没有安装相关cuda软件,需要手动安装。# 解决方案1. 确认驱动版本,以及与驱动匹配的cuda版本,执行命令`nvidia-smi`显示如... 由于CUDA安装文件里面一般都包含了相应的驱动,火山引擎默认安装了驱动,这一步需要用空格取消对Driver的选中。其他选项中除了CUDA Toolkit 11.0是必选,用户可以根据自身需求来勾选,最后选择Install,如图所示。8....
【高效视频处理】一窥火山引擎多媒体处理框架-BMF|社区征文
使用BMF可构建一个简易的视频直播服务。它能实现视频流的实时拉取、视频布局控制、音频混音,并将处理后的流输出到RTMP服务器进行直播。这 fully 展现了BMF在视频会议领域的应用前景。4. GPU加速BMF完整支持GPU硬件,提供CPU到GPU的数据传输。我们可以实现视频解码和视频过滤等任务的GPU加速,显著提升处理效率。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...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
(如果可用) device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") input_tensors = input_tensors.to(device) model.to(device) with torch.no_grad(): outputs = model(input_tensors) predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=2).squeeze().tolist() # 解码预测结果 tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids) labels = [tokenizer.deco...
火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导
用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。
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p106可以用cuda吗-优选内容
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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
*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工艺的发展,面对红色线和灰色线如此大的差距,依赖通用算力芯片中放入更多晶体管来提高算力的途... 编译器对于终端使用来说也是不透明的。大多数 ASIC 都很难支持开发者像优化 CUDA Kernel 一样优化 ASIC 上运行的 AI 模型性能,往往只能做的很有限。 **0****3** **ByteMLPerf 的方...
GPU在Kubernetes中的使用与管理 | 社区征文
它使用我们刚说到的`扩展资源`资源字段来传递GPU信息,下面是官方给出的声明使用nvidia硬件的示例:```apiVersion: v1kind: Podmetadata: name: cuda-vector-addspec: restartPolicy: OnFailure containers: - name: cuda-vector-add # https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/v1.7.11/test/images/nvidia-cuda/Dockerfile image: "k8s.gcr.io/cuda-vector-add:v0.1" resources: ...
AIGC 推理加速:火山引擎镜像加速实践
(可以按照教程直接使用)Dockerfile 内容:```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=noninteractiveENV TZ=Europe/MoscowRUN apt-get update && apt-get install -y git ffmpeg libsm6 libxext6 wget && \ wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Minic...
从构建到落地,火山方舟助力大模型生态持续繁荣
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、重点模型合作优化、共同为重点客户提供支持,以及NeMo Framework适配等,携手助力大模型产业繁荣。 智谱AI张鹏:认知大模型及应用用好大模型的前提,是对大模型拥有清晰认知。智谱AI CEO张鹏回顾了智谱AI的发展轨迹,并将始终...
GPU推理服务性能优化之路
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 ...
AIGC 推理加速:火山引擎镜像加速实践
帮助用户大幅提升效率、降低云成本。下面我们通过一个 Stable Diffusion 容器镜像,来整体演示/体验这一方案。步骤一:快速构建镜像===========首先我们需要制作一个 Stable Diffusion 的 webui 容器镜像。Dockerfile 地址 :github.com/fengmingxing/vol-stable-diffusion-webui/tree/main(可以按照教程直接使用)Dockerfile 内容:``` FROM paas-cn-beijing.cr.volces.com/cuda/cuda:1...
GPU-部署基于DeepSpeed-Chat的行业大模型
适用于数据受限或计算资源有限的情况。 通过在特定领域的数据上进行微调,模型可以逐渐学习到特定领域的特征和模式,从而提高在该领域的性能和泛化能力。 软件要求CUDA:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以11.4.152为例。 Python:编程语言,并提供机器学习库Numpy等。本文以3.8.10为例。 DeepSpeed:大模型训练工具。本文以0.10.2为例。 Tensorboard:机器学习实验可视化的工具。本文以2.14.0为例。 Transformers:一种神经网...
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
你要用文字去表达出来却并不是一件很容易的事。甚至于两年前的我,也根本想不到自己会成为一名博主,还可以收获这么多的好朋友们。正好,我上大学的第一门专业课就是Python,那个时候我还不知道Python具体是什么,只知... 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...
GPU-搭建AIGC能力(Windows)
本文介绍如何部署Stable Diffusion WebUI工具前端和Stable Diffusion训练模型,实现高质量AI图片生成,掌握整个AI作画推理流程及关键参数对图片输出的影响。 AIGC简介AIGC(AI generated content)是一种利用AI技术自动生成内容的生产方式,代表着AI从理解语言、理解文字、理解图片和视频,走向了生成内容,是一种‘人机共创’新模式。 软件版本NVIDIA驱动:本例使用Tesla 571.71,Cuda 11.7。 Python:编程语言,并提供机器学习库Numpy等。...
