前言 说实话，之前我在笔记本上都一直都是只有一块N卡，所以没有过多关注过这个问题。然而昨天有个人问我，TensorRT怎么在多个GPU中指定模型推理GPU设备？...01 配置环境变量支持 该方法的好处是不需要修改代码，通过配置环境变量就可以实现指定的GPU运行，缺点是缺乏灵活性，特别是想切换不同GPU实现模型推理的时候，这个方法就弊端就比较明显。...通过这种方式指定GPU编号执行模型推理，就无需修改代码，实现在单一指定的GPU上运行TensorRT推理程序。...GPU设备上推理。...GPU设备上执行多个模型推理的初始化代码如下： // 初始化时间标记 cudaEvent_t start, stop; cudaEventCreate(&start); cudaEventCreate(
以下代码来自于TensorFlowObjectDetectionAPIModel.java Android调用Tensorflow模型主要通过一个类：TensorFlowInferenceInterface...为什么是输入输出节点，因为训练模型生成的图是很大的，我用代码(我放在Tests目录下了)把ssd_mobilenet_v1_android_export.pb模型所有op打出来，发现一共有5000多个，...这里推荐一篇文章TensorFlow固定图的权重并储存为Protocol Buffers 讲的是Tensorflow保存的模型中都由哪些东西组成的。...是因为，tensorflow生成graph后，不会直接运行，因为Graph会有很多条通路，只有在对输出的operation进行run之后，graph才会从output operation开始，反向查找运行的前置条件...所以我是这么理解的：label数据在模型中就已经存在了，因为pb文件不仅存储了graph，还存储了训练过程的信息。labels文件对我们来说就是为了获得结果。
Nvidia的开源库Rapids，可以让我们完全在 GPU 上执行数据科学计算。在本文中我们将 Rapids优化的 GPU 之上的DF、与普通Pandas 的性能进行比较。...重新启动后运行下面命令，确定安装是否成功: import condacolab condacolab.check() 下面就是在colab实例上安装Rapids了 !...Pandas的几乎所有函数都可以在其上运行，因为它是作为Pandas的镜像进行构建的。与Pandas的函数操作一样，但是所有的操作都在GPU内存中执行。...可以看到，速度差距更大了 线性回归模型测试 一个模特的训练可能要花很长时间。模型在GPU内存中的训练可能因其类型而异。...训练一个基于skearn的模型： 训练一个基于gpu的模型和训练一个基于cpu的模型没有太大的区别。 这里训练sklearn模型需要16.2秒，但是训练基于gpu的cuML模型只需要342毫秒!
ParallelX的联合创始人Tony Diepenbrock表示，这是一个“GPU编译器，它能够把用户使用Java编写的代码转化为OpenCL，并在亚马逊AWS GPU云上运行”。...大部分GPU云服务提供商在HPC云中提供GPU，但我们希望能够以比较低廉的价格使用云服务中的GPU。毕竟，这正是Hadoop的设计初衷——便宜的商用硬件。”...在更好地理解ParallelX编译器能够做哪些事情之前，我们需要了解现在有不同类型的GPU，它们配备了不同的并行计算平台，例如CUDA或OpenCL。...Tony提到，ParallelX所适用的工作场景是“编译器将把JVM字节码转换为OpenCL 1.2的代码，从而能够通过OpenCL编译器编译为Shader汇编，以便在GPU上运行。...在我们测试中，使用我们的流水线框架，I/O吞吐几乎能够达到GPU计算吞吐能力的水平。”
因此我们可以直接运行python的脚本了。...'%s\t%s' % (current_word, current_count) 文件保存后，请注意将其权限作出相应修改： chmod a+x /home/hadoop/reduce.py 首先可以在本机上测试以上代码...在Hadoop上运行Python代码 准备工作： 下载文本文件： ~$ mkdir tmp/guteberg cd tmp/guteberg wget http://www.gutenberg.org...$ hdfs dfs -mkdir /user/input # 在hdfs上的该用户目录下创建一个输入文件的文件夹 $ hdfs dfs -put /home/hadoop/tmp/gutenberg...streaming路径 export STREAM=$HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-*.jar 由于通过streaming接口运行的脚本太长了
Transformer 在时间步长中打破了相关性，对离线训练更友好，但在在线推理上，它并没有那么高效。...图2：左图为 Scaled Dot-Product Attention，右图为并行运行若干 attention 层的 Multi-Head Attention 我们在推理阶段对 Transformer...模型进行了全面分析，结果表明，batch 矩阵相乘计算的开销达到 GPU 内核执行时间的 30%。...集成 TensorFlow 在我们的工作负载中，batch 矩阵相乘的输入形状是有限的，易于提前枚举。...总结 在阿里巴巴，我们发现 TVM 是非常有效的开发高性能 GPU 内核的工具，可以满足我们的内部需求。 在本博客中，我们以 Transformer 模型为例，说明了我们利用 TVM 的优化策略。
TensorFlow LIte 的 GPU 代理 [图3 TensorFlow Lite的Demo展示安卓 GPU 推理] 图 TensorFlow Lite的Demo展示安卓 GPU 推理 没说安卓的其他设备...TFLite在端侧 GPU 推理的支持方面，最早便支持了 OpenGL 的推理，在2020年5月中旬，基于委托代理方式也支持了 OpenCL 。 4....当模型执行到 GPU 不支持的算子时，会切到 CPU 上运行并同时给出警告WARNING: op code #42 cannot be handled by this delegate....image.png 这点上 TensorFlow MobileNetV1和V2的共同结构（见上图，分别是MobileNetV1的TensorFlow原始模型、TFLite模型、Caffe模型可视化）就是模型最后有...在 GPU 上，张量数据被分成4个通道。
如何在 GPU 上运行 Keras? 如果你以 TensorFlow 或 CNTK 后端运行，只要检测到任何可用的 GPU，那么代码将自动在 GPU 上运行。...= 'gpu' theano.config.floatX = 'float32' 如何在多 GPU 上运行 Keras 模型?...我们建议使用 TensorFlow 后端来执行这项任务。有两种方法可在多个 GPU 上运行单个模型：数据并行和设备并行。 在大多数情况下，你最需要的是数据并行。...数据并行 数据并行包括在每个设备上复制一次目标模型，并使用每个模型副本处理不同部分的输入数据。...parallel_model.fit(x, y, epochs=20, batch_size=256) 设备并行 设备并行性包括在不同设备上运行同一模型的不同部分。
PyTorch和TensorFlow究竟哪个更快？下面用详细评测的数据告诉你。 运行环境 作者在PyTorch 1.3.0、TenserFlow2.0上分别对CPU和GPU的推理性能进行了测试。...与PyTorch相比，TensorFlow在CPU上通常要慢一些，但在GPU上要快一些： 在CPU上，PyTorch的平均推理时间为0.748s，而TensorFlow的平均推理时间为0.823s。...在GPU上，PyTorch的平均推理时间为0.046s，而TensorFlow的平均推理时间为0.043s。 以上的数据都是在所有模型总的平均结果。...作者仅在基于TensorFlow的自动聚类功能的GPU上使用它，这项功能可编译一些模型的子图。结果显示： 启用XLA提高了速度和内存使用率，所有模型的性能都有提高。...大多数基准测试的运行速度提升到原来的1.15倍。在某些极端情况下，推理时间减少了70％，尤其是在输入较小的情况下。
这篇文章主要讲如何在运行 mainline linux kernel 的 RK3399 开发板上开启 GPU 加速：RK3399 集成了 Mali-T860 GPU，所以我们可以利用 linux kernel...关于 mainline linux kernel 在 RK3399 上的适配可以参考：在 RK3399 上部署最新的 Linux 5.4 和 U-Boot v2020 .01 这篇文章。...= root quiet_success 其实到这里，我们已经可以在 RK3399 上使用 Debian 桌面系统了，但是你会发现并没有那么流畅，因为 GPU 还没有真正的使用起来，通过以下方法可以快速判断...GPU 有没有在工作： cat /proc/interrupts 查看 jpu 和 job 产生的中断数量，如果 gpu 在工作，会频繁产生中断 运行 top 命令，观察 cpu 利用率，如果 GPU...在 Ubuntu 系统上可以直接通过 apt install 命令安装，在 Debian 系统上需要通过源码编译： apt install libjpeg62-turbo-dev libpng-dev
大多数大型语言模型(LLM)都无法在消费者硬件上进行微调。例如，650亿个参数模型需要超过780 Gb的GPU内存。这相当于10个A100 80gb的gpu。...包括描述它是如何工作的，以及如何使用它在GPU上微调具有200亿个参数的GPT模型。 为了进行演示，本文使用nVidia RTX 3060 12 GB来运行本文中的所有命令。...统一内存分页:它依赖于NVIDIA统一内存管理，自动处理CPU和GPU之间的页到页传输。它可以保证GPU处理无错，特别是在GPU可能耗尽内存的情况下。...使用QLoRa对GPT模型进行微调 硬件要求： 下面的演示工作在具有12gb VRAM的GPU上，用于参数少于200亿个模型，例如GPT-J。...在Google Colab上运行这个微调只需要5分钟。VRAM消耗的峰值是15gb。 它有用吗?让我们试试推理。
Stable Diffusion 是开源的，所以任何人都可以运行和修改它。这就是其在开源之后引发了大量创作热潮的原因。...您可以在 Replicate 云中运行 Stable Diffusion，但也可以在本地运行它。除了生成预测之外，您还可以对其进行破解、修改和构建新事物。...让它在 M1 Mac 的 GPU 上运行有点繁琐，所以我们创建了本指南来向您展示如何做到这一点。...在该页面上下载sd-v1-4.ckpt（~4 GB）并将其保存models/ldm/stable-diffusion-v1/model.ckpt在您在上面创建的目录中。运行！...如果您想托管您的稳定扩散创作，您可以将自定义模型推送到 Replicate 。快乐黑客！
作者：Gavin Li 翻译：潘玏妤校对：赵鉴开本文约2400字，建议阅读5分钟本文介绍了一个4GBGPU上运行70B大模型推理的新技术。...关键词：AI，生成式人工智能解决方案，AI 推理，LLM，大型语言模型 大语言模型通常需要较大的GPU内存。那能不能在单个GPU上运行推理？如果可以，那么所需的最小GPU内存又是多少？...这个70B的大型语言模型具有130GB的参数大小，仅仅将该模型加载到GPU中就需要两个拥有100GB内存的A100 GPU。 在推理过程中，整个输入序列还需要加载到内存中进行复杂的“注意力”计算。...Meta device是专为运行超大型模型而设计的虚拟设备。当通过meta device加载模型时，实际上并未读取模型数据，只加载了代码。内存使用为0。...AirLLM目前只支持基于Llam2的模型。 06 70B的模型训练能否在单个GPU上进行？ 推理可以通过分层进行优化，那么在单个GPU上是否可以进行类似训练呢？
前言 本文主要讲一些看到的RWKV 6模型的Linear Attention模块推理加速方法，在这篇博客中暂不涉及对kernel的深入解析。...和rwkv6_cuda_linear_attention两个接口方便在HuggingFace模型实现中直接加速推理的prefill阶段速度。...瓶颈是什么 RWKV6 推理 Prefill 阶段的性能瓶颈就在于RWKV6模型代码中的rwkv6_linear_attention_cpu函数：https://huggingface.co/RWKV/...接下来就可以执行这个profile脚本分别得到这三个api的profile结果了。...kernel分布情况： 在GPU kernel的具体执行分布中，fused_recurrent_rwkv6_fwd_kernel已经是比例的最大的kernel了，而这个kernel的整体耗时非常低只花了
今天是在畅游入职的第一天，没什么特别的任务安排，先给大家看一下畅游小本本上的一句话： 写的很有诗意有没有，小编也被这句话激励到了，撸起袖子来好好干！...注意将安装路径添加到系统环境变量中，右键我的电脑--属性--高级系统设置-环境变量，在系统变量path中加入anaconda的安装路径即可，如下图所示： 添加环境变量 此时在命令行下查看Python的版本.../tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-0.12.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 发现，报错啦！.../tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-0.12.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 安装成功！...编写第一个程序： 运行结果： 至此，大功告成！
为了监控模型在训练过程中如何改进，评估脚本会定期运行在最新的检查点文件上cifar10_train.py。...TensorFlow可以利用这种环境在多个卡上同时运行训练操作。 以并行，分布式方式培训模式需要协调培训过程。对于接下来我们将模型副本 命名为数据子集上的模型训练的一个副本。...在具有多个GPU卡的工作站中，每个GPU将具有相似的速度并包含足够的内存来运行整个CIFAR-10模型。因此，我们选择以下列方式设计培训系统： 在每个GPU上放置单个模型副本。...在多个GPU卡上启动和训练模型 如果您的机器上安装了几个GPU卡，则可以使用它们使用cifar10_multi_gpu_train.py脚本更快地对模型进行训练。...该版本的训练脚本将多个GPU卡上的模型并行化。
该脚本将帮助你确定高 CPU 消耗进程在 Linux 上运行了多长时间。 # vi /opt/scripts/long-running-cpu-proc.sh#!...# chmod +x /opt/scripts/long-running-cpu-proc.sh 运行此脚本时，你将获得类似以下的输出： # sh /opt/scripts/long-running-cpu-proc.sh...24:14daygeek 6301 Web 57:40---------------------------------------------------- 2）检查高内存消耗进程在...Linux 上运行了多长时间的 Bash 脚本 该脚本将帮助你确定最大的内存消耗进程在 Linux 上运行了多长时间。...# chmod +x /opt/scripts/long-running-memory-proc.sh 运行此脚本时，你将获得类似以下的输出： # sh /opt/scripts/long-running-memory-proc.sh
昨天刚刚找了一个基于Django的开源微型论坛框架Spirit，部署在自己的小服务器上。...在脚本之家搜索到了一篇名为在Apache服务器上同时运行多个Django程序的方法，该文章声称可以在apache的配置文件中使用SetEnv指令来部署多站点Django, 但是在wsgi.py中已经存在...，里面解释到 在绝大多数情况下，如果需要在程序运行过程中设置环境变量，使用os.environ.setdefault函数是没有任何问题的，但是有两种场景下setdefault会造成意外的问题，需要慎用：...，程序运行环境里已经存在环境变量ENV，导致如果此时用setdefault函数对该环境变量设置另一个不同的值（如VAL2），也会因为同样的原因导致无法设置为新值 因此，在程序运行中设置系统环境变量的最安全方法还是...我去掉了wsgi.py中的os.environ语句，在apache配置文件中使用SetEnv进行配置文件的选择，奇怪的是不论在SetEnv后面有没有使用引号，该问题都无法解决，有时候报错为模块找不到（与背景中的报错信息相同
在人工智能领域，人们对在移动设备上执行神经网络的兴趣越来越大，即便其训练过程是预先在其它地方完成的。我们希望人们能更轻松地在 iOS 上运行预训练的网络。...我们希望能加载在 TensorFlow 或 Caffe2 等框架上训练好的模型。...我们还发现我们需要将使用 TensorFlow 训练的模型翻译成 iOS 上可用，为此我们需要编写脚本，使之可以将权重转换成 MPSCNN 格式，并将 TensorFlow 的层中不同类型的参数映射成...TensorFlow 可以为 iOS 进行编译，但目前它并不支持在 GPU 上运行，而这却正是我们需要的。我们也并不想将 TensorFlow 的静态库包含在我们的项目中。...使用方法 你可以使用我们自定义的算子在 Bender 中定义你自己的网络，或者你可以加载从 TensorFlow 导出的模型。
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