现有一个古诗自动生成的训练接口，该接口通过Pytorch来生训练模型（即生成古诗）为了加速使用到了GPU，但是训练完成之后GPU未能释放。故此需要进行优化，即在古诗生成完成之后释放GPU。 该项目是一个通过Flask搭建的web服务，在服务器上为了实现并发采用的是gunicorn来启动应用。通过pythorch来进行古诗训练。项目部署在一个CentOS的服务器上。
随着机器学习算法和模型的不断发展，传统的软硬件平台、部署环境等无法支撑机器学习的应用，这也成为了目前机器学习方法落地及大规模推广应用的主要困难之一。目前，有关于 MLSys 的研究方向包括硬件领域、软件领域和对机器学习算法的改进三个方面，以 MLSys 2020 为例，本届大会的议题包括：Distributed and parallel learning algorithms（5 篇论文）、Efficient model training（8 篇论文）、Efficient inference and model serving（8 篇论文）、Model/Data Quality and Privacy（4 篇论文）、ML programming models and abstractions & ML applied to systems（5 篇论文）以及 Quantization of deep neural networks（4 篇论文）。整个会议一共录用 34 篇论文。
新智元推荐 来源：OneFlow 【新智元导读】近日，袁进辉（老师木）代表OneFlow团队在全球互联网架构大会上海站做了《深度学习平台技术演进》的报告。报告包括深度学习的计算力问题、硬件基础、软件挑战、传统大数据架构、深度学习软件平台的技术演化等。 2017年12月22日，袁进辉（老师木）代表OneFlow团队在全球互联网架构大会上海站做了《深度学习平台技术演进》的报告，小编对报告内容作简要梳理注解，以飨读者。 此次报告的主要观点为：（1）计算力是神经网络/深度学习复兴的最大推动力之一；（2）面对
近日，金山云正式推出GPU云服务器实例P3I实例，目前已在金山云官网上线。P3I实例是业内首款采用英伟达高性能计算卡Tesla P4的云服务器产品，单实例负载能力是传统CPU的30倍以上，具有访存性能高、联网增强、配备新一代网卡三大特点，性价比更高，为包括语音识别、语义识别、语音合成、人脸识别、图像识别、场景识别、广告推荐、智能游戏和无人驾驶等在内的多种人工智能应用场景提供基础设施支撑，满足企业级客户对于计算的高标准需求。 P3I实例的推出，将加速人工智能技术应用的普及，通过优质的产品和体验，让人工智能的潜
Promise是可以链式调用的，由于每次调用 .then 或者 .catch 都会返回一个新的 promise，从而实现了链式调用, 它并不像一般任务的链式调用一样return this。
随着数据中心的高速发展，通信能力和计算能力成为数据中心基础设施的相辅相成的两个重要发展方向。若数据中心仅关注计算能力的提升，通信基础设施的提升跟不上，那么数据中心的整体系统性能依然受限，无法发挥出真正的潜力。DPU的提出背景就是应对这些数据量和复杂性的指数级增长。未来，需要将计算移至接近数据的位置，这是目前业界所公认的以数据为中心的体系结构下的创新。综上，DPU对数据中心来说，是通过更明细的分工来实现效率的提升、实现总体系统的成本最优化。
打开 1 个页面至少需要 1 个网络进程、1 个浏览器进程、1 个 GPU 进程以及 1 个渲染进程，共 4 个；最新的 Chrome 浏览器包括：1 个浏览器（Browser）主进程、1 个 GPU 进程、1 个网络（NetWork）进程、多个渲染进程和多个插件进程。
近年来，公有云、混合云等技术在全球迅速发展，云的普及度越来越高，Docker、Kubernetes、DevOps、Service Mesh 等云原生技术蓬勃发展。但在“上云”之后，企业却往往发现“用云”并没有那么容易。
Wasm的进展将帮助我们构建更好、更安全、更具可移植性的应用程序，充分享受真正共享函数的好处。
使用benchmark以启动CUDNN_FIND自动寻找最快的操作，当计算图不会改变的时候（每次输入形状相同，模型不改变）的情况下可以提高性能，反之则降低性能
IBM 的 POWER 与 Intel Xeon、AMD EPYC 是目前服务器市场上的三种主要处理器类型。
TensorRT-LLM是一个由Nvidia设计的开源框架，用于在生产环境中提高大型语言模型的性能。该框架是基于 TensorRT 深度学习编译框架来构建、编译并执行计算图，并借鉴了许多 FastTransformer 中高效的 Kernels 实现，并且可以利用 NCCL 完成设备之间的通讯。
在第 11 章，我们讨论了几种可以明显加速训练的技术：更好的权重初始化，批量标准化，复杂的优化器等等。 但是，即使采用了所有这些技术，在具有单个 CPU 的单台机器上训练大型神经网络可能需要几天甚至几周的时间。
近日，在计算机图形学顶会SIGGRAPH 2023现场，英伟达再度释放深夜“炸弹”，大模型专用芯片迎来升级版本。
云容器实例（Cloud Container Instance， CCI）服务提供 Serverless Container（无服务器容器）引擎，让您无需创建和管理服务器集群即可直接运行容器。
说道打断点，js编辑器中似乎听说的只有MS 的 Visual Studio，这傻X，MS从来没抛弃它~
英特尔此次同时推出了全新服务器GPU和oneAPI软件，意味着英特尔开始释放XPU的强大实力。
温故而知新 目录 一. GCD和OperationQueue 二. CADisplayLink、NSTimer使用注意 三. 内存布局 四. Tagged Pointer 五. copy和mutableCopy 六. OC对象的内存管理 七. AutoreleasePool自动释放池 八. 图片的解压缩到渲染过程 九. 应用卡顿的原因以及优化 十. APP的启动 一. GCD和NSOperationQueue GCD 可用于多核的并行运算； GCD 会自动利用更多的 CPU
Hadoop 3.x版本是Hadoop版本中的下一个重要里程碑。关于Hadoop 3.x在Hadoop 2.x基础上增强了哪些功能，很多人都在考虑这个问题。因此，在本文中，我们将介绍Hadoop3中的新增功能以及它与旧版本的区别。
当前承载算力的基础设施是各种规模的的数据中心，从几十个服务器节点的小规模企业级计算中心到数万个节点的巨型数据中心，通过云计算的模式对应用层客户提供存储、软件、计算平台等服务。这个生态直接承载了全球数十万亿美元规模的数字经济，而且对全球服务业、工业、农业的渗透率随着大数据、5G、人工智能等技术的发展还在不断提高。算力，已不仅仅是一个技术指标，它已经成为了先进生产力的代表。
边缘计算包括跨越广泛位置和条件的系统组合，并支持各种用例。某个用例可能需要高功率GPU来实现人工智能（AI），而另一个用例则可能需要低功耗来延长电池寿命。设备的位置，例如微型边缘数据中心或壁挂式工业机柜，对硬件施加了不同的限制。
pm、pm.max_children、pm.start_servers、pm.min_spare_servers、pm.max_spare_servers。
刚刚，英伟达发布了一款开源软件TensorRT-LLM，能够加速H100上大型语言模型的推理。
TensorRT LLM依赖于一个名为Batch Manager的组件来支持请求的即时批处理，该技术旨在减少队列中的等待时间，达到更高的GPU利用率。
Lama Cleaner 是由 SOTA AI 模型提供支持的免费开源图像修复工具。可以从图片中移除任何不需要的物体、缺陷和人，或者擦除并替换（powered by stable diffusion）图片上的任何东西。
后摩尔定律时代，单靠制程工艺的提升带来的性能受益已经十分有限，Dennard Scaling规律约束，芯片功耗急剧上升，晶体管成本不降反升；单核的性能已经趋近极限，多核架构的性能提升亦在放缓。AIoT时代来临，下游算力需求呈现多样化及碎片化，通用处理器难以应对。
随着大语言模型（Large Language Model，LLM）的火速发展，关于大语言模型对人工智能产业发展的影响引发了越来越多的讨论。一种观点认为，大语言模型的发展摧毁了人工智能初创企业的发展之路，因为大语言模型参数多，所需要的算力规模大，所依赖的训练数据规模也大。大模型、大参数、大数据实际都集中在大的人工智能企业，从而导致初创企业的机会越来越少。另外一种观点则相反，他们认为，大语言模型的发展一定程度成促进了人工智能在多个领域中的广泛发展，例如可以直接在大语言模型的基础上利用私有数据搭建一些垂直领域的大语言模型，可以直接将大语言模型应用在不同的业务场景中等等。
在 2018 年底，vivo AI 研究院为了解决统一的高性能训练环境、大规模的分布式训练、计算资源的高效利用调度等痛点，着手建设 AI 计算平台。白驹过隙，将近两年时间过去了，平台的建设和落地取得了很大的进展，成为了 vivo AI 领域的核心基础平台。平台现在已经有超过 500 多个用户，来自人工智能、影像、互联网等多个部门。平台的容器集群有 1000 多台服务器，拥有 50000 多 CPU 核，1000 多张 GPU 卡，GPU 算力将近 100 PFLOPS。每天运行 1000 多个的算法训练任务，部署了 100 多个的模型推理服务和 AI 应用。这些训练任务和应用都是以容器的方式运行。平台从当初服务深度学习训练为主，到现在演进成包含 VTraining、VServing、VContainer 三大模块，对外提供模型训练、模型推理和容器化的能力。
初步尝试 Keras (基于 Tensorflow 后端)深度框架时, 发现其对于 GPU 的使用比较神奇, 默认竟然是全部占满显存, 1080Ti 跑个小分类问题, 就一下子满了. 而且是服务器上的两张 1080Ti.
选自Tensorflow 机器之心编译 参与：黄玉胜、黄小天 这个文档和附带的脚本详细介绍了如何构建针对各种系统和网络拓扑的高性能可拓展模型。这个技术在本文档中用了一些低级的 Tensorflow Python 基元。在未来，这些技术将被并入高级 API。 输入管道 性能指南阐述了如何诊断输入管道可能存在的问题及其最佳解决方法。在使用大量输入和每秒更高的采样处理中我们发现 tf.FIFOQueue 和 tf.train.queue_runner 无法使用当前多个 GPU 生成饱和，例如在使用 AlexNet
今日凌晨，英伟达举办了一年一度影响人工智能及高性能计算技术盛会 NVIDIA GTC ，这是 GTC 大会继去年后第二次在线上举行。
我们生活在一个每天都会产生大量数据的数字信息时代。随着物联网设备、自动驾驶汽车、联网家庭和联网工作场所数量的不断增加，数据中心的数据愈加趋向饱和。因此，需要一种解决方案，使数据中心能够处理不断增加的进出和通过数据中心传输的数据量。 数据处理单元，通常称为DPU，是一种新型可编程的高性能处理器，优化执行和加速由数据中心服务器执行的网络和存储功能。DPU 就像 GPU 一样插在服务器的 PCIe 插槽上，它们允许服务器将网络和存储功能从 CPU 卸载到DPU上 ，从而使 CPU 专注于运行操作系统和系统应用程序
当我们进行微批处理(mini-batch)时，虽然能减少计算浪费并以更灵活的方式批处理请求，但由于GPU内存容量的限制（特别是存储 KV 缓存的空间），仍然限制了可以一起批处理的请求数量，这意味着服务系统的吞吐量受到内存的限制。具体的内存管理挑战有如下三个方面:
自研 AngelPTM 大模型训练框架上线公有云，助力降本增效 最近 ChatGPT 凭借其强大的语言理解能力、文本生成能力、对话能力等在多个领域均取得了巨大成功，掀起了新一轮的人工智能浪潮。ChatGPT、GPT3、以及 GPT3.5 都是基于 Transformer 架构堆叠而成，研究发现随着训练数据量和模型容量的增加可以持续提高模型的泛化能力和表达能力，研究大模型成为了近两年的趋势。国内外头部科技公司均有布局，发布了若干千亿规模以上的大模型，如下图所示： 近几年 NLP 预训练模型规模的发展，模型已
腾讯云CVM云服务器配置如何选择？小编第一次使用自定义配置的方式购买云服务器时也是一头雾水，今天有时间云服务器吧来详细说下云服务器的选择包括CVM实例的配置、实例规格、地域节点和可用区、镜像操作系统、磁盘及公网宽带等信息选择方法：
DPU是以数据处理为中心的芯片，2020年NVIDIA战略中国将其称为CPU、GPU之后“第三颗主力芯片”，认为“它将成为未来计算的三大支柱之一”。头豹研究院预测，数据中心领域DPU即将放量，随智能驾驶、元宇宙等其他领域的需求被不断挖掘，DPU渗透应用领域将持续扩大，中国 DPU市场规模将有望于2026年达到1095.3亿元。 DPU市场的火热引得国内外大厂纷纷入局，也催生出了一批批创业公司。那么目前主要有哪些DPU玩家呢？ 国外厂商 Nvidia Nvidia创立于1993年，总部位于美国加利福尼亚
这天，方老师的同事Y，很羡慕方老师有很多粉丝，所以怂恿一个熊孩子Z去问方老师一个困难的问题。
经过9篇文章之后，我们基本把 HugeCTR 的训练过程梳理了以下，现在我们有必要看看HugeCTR如何进行推理，这样可以让我们从整体上有一个更好的把握。而且我们之前都是分析分布式训练，此处恰好可以看看分布式推理。
当地时间6月22日，英特尔（Intel）官方宣布，美国能源部阿贡国家实验室已经完成基于英特尔CPU及GPU的新一代超算“Aurora”的安装工作，今年晚些时候上线后将提供超过2 exaflops（2百亿亿次计算每秒）的FP64浮点性能，将超越隶属于美国能源部橡树岭国家实验室的“Frontier”，有望成为全球第一台理论峰值性能超过2 exaflops的超级计算机。
本文将全面介绍GPU云服务器的特点、优势及应用场景,并针对不同的使用需求,给出配置方案和详细的代码示例指导,包括:深度学习、高性能计算、3D渲染、区块链矿机、游戏直播等多种场景,旨在帮助用户深入理解GPU云服务器的功能,并快速上手应用。
近几年，深度学习领域的开发者们对模型效果的追求愈演愈烈，各大榜单纪录不断刷新，而这个现象的背后都有着 “大规模训练” 的身影。简单来说，就是使用大规模的数据或大规模参数量的模型来做训练。大规模的数据可以让模型有足够的 “教材” 用于 “学习”，而大规模的参数量则可以让模型“学习能力” 更强，更容易 “学习” 到“教材”中的“知识”。在数据和参数规模增长的过程中，常规的单机训练由于硬件资源的限制渐渐显得捉襟见肘，而分布式训练则成为了广大开发者的必然选择。
刚刚，MLCommons发布了MLPerf v3.1版本更新，并加入了两个全新基准：LLM推理测试MLPerf Inference v3.1，以及存储性能测试MLPerf Storage v0.5。
近年来，大型语言模型的快速发展为世界带来了巨大的价值，其优越性能源自它们所利用的庞大参数数量。然而，即使是目前内存容量最高的GPU，也只有80GB，远远不足以容纳这些庞大的参数及其相关的优化器状态，尤其在进行基于随机梯度下降的优化时。
虽然大型语言模型（LLM）的性能表现足够惊艳，但每次接收用户请求时都需要耗费大量显存和计算资源，一旦请求数量超出预期，就极有可能面临ChatGPT刚发布时的宕机、排队、高延迟等窘境。
相比于以往的 PyTorch 版本，本次即将发布的 PyTorch 1.6 有哪些吸引人的地方呢？
腾讯云异构计算实例搭载GPU、FPGA等异构硬件，具有实时高速的并行计算和浮点计算能力，适合于深度学习、科学计算、视频编解码和图形工作站等高性能应用，InstanceTypes分享腾讯云AMD GPU实例配置性能包括CPU、内存、使用场景及购买注意事项等信息：
本人是一个将要大学毕业的学生，目前就职在中世康恺的AI研发部门，中世康恺是一家服务于医学影像信息化的新型互联网公司，该公司以数字医疗影像为核心, 打造“云+集团+中心”模式。
浏览器要将URL解析为IP地址，解析域名就要用到DNS协议，首先主机会查询DNS的缓存，如果没有就给本地DNS发送查询请求。DNS查询分为两种方式，一种是递归查询，一种是迭代查询。如果是迭代查询，本地的DNS服务器，向根域名服务器发送查询请求，根域名服务器告知该域名的一级域名服务器，然后本地服务器给该一级域名服务器发送查询请求，然后依次类推直到查询到该域名的IP地址。DNS服务器是基于UDP的，因此会用到UDP协议。
1 说明背景1.1 近来想法1.2 几个概念2 全局视角2.1 应用场景(了解)2.2 大概原理(了解)2.3 技术图景(了解)3 用户空间3.1 OpenGL 和 libGL(了解)3.2 libXCB 和 XServer(了解)3.3 libGL 和 Mesa(了解)4 用户和内核4.1 软件构图(了解)4.2 驱动视角(待掌握)4.3 源码视角(了解)5 内核和固件5.1 工作流程(掌握)5.2 交互途径(掌握)5.3 寄存器组设计(掌握)5.4 通信协议设计(掌握)6 固件和硬件6.1 固件软件设计(掌握)6.2 软件硬件接口(了解)6.3 体系结构简介(了解)6.4 图形流水线(了解)7 参考资料
👉腾小云导读 随着ChatGPT的兴起，人们越来越重视大参数规模训练模型的重要性。但是在不断增加参数规模的情况下，模型所需的算力和存储需求也在不断提高。为了减少训练大模型所需的成本，腾讯推出了 AngelPTM 训练框架。鉴于最近大模型的火热趋势，我们决定将内部成熟落地的 AngelPTM 框架推广给广大公有云用户，以帮助广大开发爱好者实现业务降本增效。 👉看目录，点收藏 1 AngelPTM技术原理简介 1.1 ZeRO-Cache 优化策略 1.2 统一视角存储管理 1.3 统一视角存
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
