不过原有模型是基于 Torch 实现的，现在，来自 Meta 的研究者 Divam Gupta 表示：基于 Tensorflow/Keras 实现的 Stable Diffusion 已经来了。...项目地址：https://github.com/divamgupta/stable-diffusion-tensorflow 总结来说，该项目的特点有 3 个：转换预训练模型；代码易于理解；代码量少。...Keras 的创造者 François Chollet 表示：它在 M1 MacBooPros GPU 上实现开箱即用，它还可以开箱即用地进行多 GPU 推理。...Chollet 还表示，除了GPU外，它还可以开箱即用地进行 TPU 推理：只需获取一个 TPU VM 并将 TPU strategy scope 添加到代码中。...在进行大批量处理时，这可以显着加快推理速度、降低成本。 最后，Chollet 表示「非常感谢 Divam Gupta 创建这个端口。这是一项高质量的工作，将使所有从事创造性人工智能的人受益。
磐创AI 专注分享原创AI技术文章 翻译 | fendouai 编辑 | 磐石 【磐创AI导读】：本文编译自tensorflow官方网站，详细介绍了Tensorflow中多GPU的使用。...目录： 介绍 记录设备状态 手动分配状态 允许GPU内存增长 在多GPU系统是使用单个GPU 使用多个 GPU 一． 介绍 在一个典型的系统中，有多个计算设备。...在 TensorFlow 中支持的设备类型包括 CPU 和 GPU。...如果要真正限制 TensorFlow 进程可用的GPU内存量，这非常有用。 五． 在多GPU系统上使用单个GPU 如果您的系统中有多个GPU，则默认情况下将选择具有最低ID的GPU。...使用多个 GPU 如果您想要在多个 GPU 上运行 TensorFlow ，则可以采用多塔式方式构建模型，其中每个塔都分配有不同的 GPU。
环境 TensorFlow 2.0 python3.6 代码位置 https://github.com/lilihongjava/leeblog_python/tree/master/TensorFlow_GPU...模型代码说明 通过最简单的线性回归例子，实现TensorFlow多卡gpu例子 def model_train(x_data, y_data): layer0 = tf.keras.layers.Dense...编译模型： optimizer=‘adam’，优化器：梯度下降法优化 loss=‘mse’, 损失函数：使用均方差判断误差 gpu多卡利用代码说明 gpu为true开启多卡gpu支持，官网地址https...://www.tensorflow.org/guide/gpu if gpu: tf.debugging.set_log_device_placement(True) # 多卡gpu支持...卡的倍数 if x_data.shape[1] % gpu_len == 0 and x_data.shape[0] % gpu_len == 0: print("执行多卡gpu") with
现在很多服务器配置都是单机上配有多个GPU卡。tensorflow默认占用全部的gpu的显存，但是只在第一块GPU上进行计算，这样对于显卡的利用率不高。 1....单机多卡一般采用同步的数据并行模式：不同gpu共享变量，不同gpu运算不同数据的loss和梯度后在cpu里平均后更新到被训练参数。...tensorflow中的GPU并行策略是（下图，全网都是这个图）： 每个GPU中都存有一个模型，但共享所有需要训练的变量。...* gpu_nums,例如单gpu的为32，有4块gpu，则总的batchsize为32*4=128.在代码中也很清楚的显示出了tensorflow多gpu并行的原理。...注意事项 多gpu并行训练速度会提升，但不是完全线性的，因为gpu之间的通信需要时间。
建议先阅读TensorFlow关于GPU 的官方教程。...https://www.tensorflow.org/guide/using_gpu 一个过程，很多GPU 这是最常见的情况，因为大多数深度学习社区正在进行监督学习，具有大数据集（图像，文本，声音......https://jhui.github.io/2017/03/07/TensorFlow-GPU/ 多个进程，许多GPU 这是本文的真正意义所在。...需要与要启动的进程一样多的内核（有时内核可以处理多个“线程”，因此这是最后关注的数字）。 将使用AWS的实例p3.8xlarge，提供32个vCores和4个V100显卡。...GPU分配和内存 默认情况下，Tensorflow会为模型选择第一个可用GPU，并在设备上为进程分配完整内存。不想要两个！希望工作进程共享一个模型，但是为自己的用法分配自己的GPU集部分。
代码比较简单： from __future__ import division, print_function, absolute_import import numpy as np import tensorflow...as tf import time # Import MNIST data from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist...*tower_grads): # Note that each grad_and_vars looks like the following: # ((grad0_gpu0...we need a custom device function, to assign all variables to '/cpu:0' # Note: If GPUs are peered, '/gpu...their own computation graph for i in range(num_gpus): with tf.device(assign_to_device('/gpu
这一篇我会说Tensorflow如何数据并行多GPU处理。 如果我们用C++编写程序只能应用在单个CPU核心上，当需要并行运行在多个GPU上时，我们需要从头开始重新编写程序。...但是Tensorflow并非如此。因其具有符号性，Tensorflow可以隐藏所有这些复杂性，可轻松地将程序扩展到多个CPU和GPU。 例如在CPU上对两个向量相加示例。 ?...同样也可以在GPU上完成。 ? 但是如果我们有两块GPU并且想要同时使用它们，该怎么办呢？答案就是：将数据进行等份拆分，并使用单独GPU来处理每一份拆分数据。 ? 让我们以更一般的形式重写它。...上面就是用2块GPU并行训练来拟合一元二次函数。...注意：当用多块GPU时，模型的权重参数是被每个GPU同时共享的，所以在定义的时候我们需要使用tf.get_variable()，它和其他定义方式区别，我在之前文章里有讲解过，在这里我就不多说了。
本文将使用多个3090将llama2-7b的推理扩展在多个GPU上 基本示例 我们首先介绍一个简单的示例来演示使用Accelerate进行多gpu“消息传递”。...is GPU 4'] 多GPU推理 下面是一个简单的、非批处理的推理方法。...token /sec，时间:6.0s 5 gpu: 1658 token /sec，时间:6.0s 总结 截止到本文为止，llama.cpp，ctransformer还不支持多GPU推理，好像llama.cpp...在6月有个多GPU的merge，但是我没看到官方更新，所以这里暂时确定不支持多GPU。...huggingface的Accelerate包则为我们使用多GPU提供了一个很方便的选择，使用多个GPU推理可以显着提高性能，但gpu之间通信的开销随着gpu数量的增加而显著增加。
构建多GPU代码 结构 先构建单GPU代码 写个函数multi_gpu_model(num_gpus)来生成多GPU代码，并将对象保存在collection中 feed data run 如何构建单GPU...代码 见之前博客构建TF代码 不要在单GPU代码中创建optimizer op,因为是multi gpu，所以参数更新的操作是所有的GPU计算完梯度之后，才进行更新的。...如何实现multi_gpu_model函数 def multi_gpu_model(num_gpus=1): grads = [] for i in range(num_gpus): with...tf.device("/gpu:%d"%i): with tf.name_scope("tower_%d"%i): model = Model(is_training, config...建立多GPU训练模型 3. 建立单/多GPU测试模型 4. 创建Saver对象和FileWriter对象 5.
tensorflow下设置使用某一块GPU（从0开始编号）： import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES..."] = "1" 多GPU： num_gpus = 4 for i in range(num_gpus): with tf.device('/gpu:%d',%i): 。。。
查看机器 GPU 的信息： nvidia-smi 持续更新查看： nvidia-smi -l 其他方式如下： import os # 使用GPU0 和 GPU1 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES...'] = '0, 1' # 通过 allow_soft_placement 参数自动将无法放在 GPU 上的操作放回 CPU gpuConfig = tf.ConfigProto(allow_soft_placement...=True) # 限制一个进程使用 60% 的显存 gpuConfig.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.6 # 运行时需要多少再给多少...gpuConfig.gpu_options.allow_growth = True with tf.Session(config=gpuConfig) as sess: pass
机器之心报道 机器之心编辑部 刚刚，Meta 发布了革命性的推理引擎 AITemplate。...众所周知，GPU 在各种视觉、自然语言和多模态模型推理任务中都占据重要位置。然而，对于高性能 GPU 推理引擎，AI 从业者几乎没有选择权，必须使用一些平台专有的黑盒系统。...针对这些业界难题，Meta AI 开发了拥有 NVIDIA GPU 和 AMD GPU 后端的统一推理引擎——AITemplate。...Meta 表示，这只是创建高性能多平台推理引擎旅程的开始：「我们正在积极扩展 AITemplate 的完全动态输入支持。...我们希望能构建一个更为绿色高效的 AI 推理系统，能拥有更高的性能，更强的灵活性和更多的后端选择。」团队表示。
模型 最近，Keras团队为三个后端（TensorFlow、JAX、PyTorch）与原生PyTorch实现以及搭配TensorFlow的Keras 2进行了基准测试。...他们对所有基准测试都使用了合成数据，并在所有LLM训练和推理中使用了bfloat16精度，同时在所有LLM训练中使用了LoRA（微调）。...硬件配置 所有基准测试均使用Google Cloud Compute Engine进行，配置为：一块拥有40GB显存的NVIDIA A100 GPU、12个虚拟CPU和85GB的主机内存。...为了确保比较的公平性，对于相同的模型和任务（不论是训练还是推理）都使用相同的批大小。...然而，对于不同的模型和任务，由于它们的规模和架构有所不同，可根据需要调整数据批大小，从而避免因过大而导致内存溢出，或是批过小而导致GPU使用不足。
tensorflow安装GPU版本主要要点 1.先通过该网站查看tensorflow和cuda和cudnn版本以及visual studio(MSVC)的对应关系。...（可供参考） https://www.tensorflow.org/install/source_windows#gpu 在英伟达控制面板，点击右下角的系统信息，可查看驱动的版本信息，点击上方的组件，可查看需要的...在安装好tensorflow-gpu后， 执行下面代码，如果打印use GPU true，则代表gpu安装完成，可以使用gpu进行训练。...import tensorflow as tf gpu_ok = tf.test.is_gpu_available() print("tf version:", tf....__version__) print("use GPU", gpu_ok) 我的环境以及最终安装完成的版本（rtx2060驱动版本451.67，cuda10.0.130，cudnn7.6.2.24，tensorflow-gpu1.15.4
TensorFlow默认会占用设备上所有的GPU以及每个GPU的所有显存；如果指定了某块GPU,也会默认一次性占用该GPU的所有显存。...可以通过以下方式解决： 1 Python代码中设置环境变量，指定GPU 本文所有代码在tensorflow 1.12.0中测试通过。...import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" # 指定只是用第三块GPU 2 系统环境变量中指定GPU # 只使用第2块GPU，在demo_code.py...，机器上的第二块GPU变成”/gpu:0“，不过在运行时所有的/gpu:0的运算将被放到第二块GPU上 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python demo_code.py #只使用第一块...GPU和第二块GPU CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python demo_code.py 3 动态分配GPU显存 # allow_soft_placement=True 没有GPU
0x00 前言 CPU版的TensorFlow安装还是十分简单的，也就是几条命令的时，但是GPU版的安装起来就会有不少的坑。在这里总结一下整个安装步骤，以及在安装过程中遇到的问题和解决方法。...整体梳理 安装GPU版的TensorFlow和CPU版稍微有一些区别，这里先做一个简单的梳理，后面有详细的安装过程。...Verify You Have a CUDA-Capable GPU To verify that your GPU is CUDA-capable, go to your distribution's...（gpu还是cpu版本、操作系统、Python版本等）。.../storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-1.0.1-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl 0x05 验证安装 这里跑一个小例子来验证一下
为tensorflow指定GPU，原因是，默认创建session时，会将所有显存占满，发现有人在用的时候，就会session不能创建而报错。...首先nvidia-smi查看显卡的编号，最左边一列，看看哪个空的 2.在终端设置使用的GPU 如果用方法一，虽然方便，但有的时候还是需要指定其他的GPU，这时可以这样，例如 CUDA_VISIBLE_DEVICES...=2 python test.py 这样就只会使用序号为2的GPU 3.在程序中指定使用的GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=‘2’ 这里仅做一下记录...linux，GPU， py2.7 pip install \ -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ \ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn.../tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.4.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
TensorFlow 有两个版本：CPU 版本和 GPU 版本。GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持，CPU 版本不需要。如果你要安装 GPU 版本，请先确认你的显卡支持 CUDA。...我安装的是 GPU 版本，采用 pip 安装方式，所以就以 GPU 安装为例，CPU 版本只不过不需要安装 CUDA 和 cuDNN。 1....使用 pip 安装 tensorflow GPU版本 管理员身份打开cmd ?...image.png 输入： pip install --upgrade tensorflow-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -ihttps
； 如何编译带有 GPU 代理的 TensorFlow Lite。...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....因此，计算一个 B,H,W,5 的张量和计算 B,H,W,8的效果是一样的，但是它们都比运行 B,H,W,4 的性能要差的多。...实际 APP 中，多使用 C++ API，下面以 Android 系统的 C++ API 添加 GPU 代理为例。
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