将tensor转换为numpy import tensor import numpy as np def tensor2img(tensor, out_type=np.uint8, min_max=...range [0,1] n_dim = tensor.dim() if n_dim == 4: n_img = len(tensor) img_np = make_grid(tensor, nrow=int...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
CUDA优化的冷知识13 |从Global memory到Shared memory CUDA优化的冷知识14|local memory你可能不知道的好处 CUDA优化的冷知识15|纹理存储优势（1）...CUDA优化的冷知识16|纹理存储优势（2） CUDA优化的冷知识17|纹理存储优势（3） CUDA优化的冷知识18| texture和surface ?...同时本手册说了, 不用考虑用int4, float4, double2类似这种数据类型所可能带来的寄存器的bank conflict, 该用/不改用就用(不用). 这点可能是有点欲盖弥彰了....而使用了ILP往往会导致使用int4/float4这种向量类型, 而根据已有的资料, 在大Kepler上这样做, 往往会导致严重的寄存器的bank conflict, 同时编译器竭尽全力还无法很好的避免...我们前几天在老樊的群里看到有用户一本正经的讨论,我将寄存器从XXX个降低到了YYY个, 结果性能并没有提升, 为何(@*#(*@(!这个其实很正常。
);与原数据相比，向量元素类型数据长度从1个字节扩展成了4个字节 对于向量类型来说，”显式转换”方式要求就是源类型和目标类型的元素个数必须是一样的，就是说，不允许将int4 用convert_int2或...convert_float2转换为int2或float2。...比如: float f=as_float(0x3f800000); //将一个4字节的整型数字0x3f800000转为float，这个float的值是1.0f //转换后的float还是4字节，并且所有的...)(0x3f800000, 0x40000000, 0x40400000, 0x40800000) int4 i = as_int4(f); float4 f, g; int4 is_less = f...f[i] : 0.0f f = as_float4(as_int4(f) & is_less); int4 i; // 合法. int4为16字节 short8也是16字节 short8 j = as_short8
texelOff) int4 tex2D(isampler2D samp, float2 s) int4 tex2D(isampler2D samp, float2 s, inttexelOff...) int4 tex2D(isampler2D samp, float2 s,float2 dx, float2 dy) int4 tex2D(isampler2D samp, float2...s,float2 dx, float2 dy, int texelOff) unsigned int4 tex2D(usampler2D samp, float2s) unsigned int4...) int4 tex2D(isampler2D samp, float2 s,float2 dx, float2 dy) int4 tex2D(isampler2D samp, float2...s,float2 dx, float2 dy, int texelOff) unsigned int4 tex2D(usampler2D samp, float2s) unsigned int4
结合模型量化技术，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）。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。...环境准备 安装 cuda toolkit 前往Nvida 官网安装 cuda。...() model = model.eval() 我的 2060s 显卡只有 8GB 显存，这里使用了 INT4 量化级别，由于精度的降低，最终的模型效果可能会有所下降。...使用 web ui 我直接从官方仓库下载了web demo的代码，然后在本地运行。 需要对 web_demo.py 进行一些修改，同样使用 int4 量化级别。...可以通过修改 web_demo.py 中的最后一行 lanuch 方法的 share 改为 True，将模型通过 gradio 部署到公网上，不过国内的网络环境访问 gradio 的速度可能会很慢。
答复：CUDA中的内核调用是异步的，因此驱动程序将在启动内核后立即将控制权返回给应用程序，然后后面的CPU代码将和GPU上的内核并行运行。...5 问：有可能直接通过DMA，从其他PCI-E设备，直接传输数据到显存中吗？...8 问：我可以从纹理读取双精度浮点数吗?...答复：硬件不支持双精度浮点作为纹理格式，但它可以使用int2强制转换为双精度，只要你不需要纹理硬件对double进行插值。...答复：将选项“--ptxas-options=-v”添加到nvcc命令行。编译时，这些信息将输出到控制台。 12 问：CUDA kernel的最大长度是多少?
FQT 在原始的全精度计算图中增加了量化器和去量化器，并将昂贵的浮点运算替换为廉价的低精度浮点运算。 对 FQT 的研究旨在降低训练数值精度，同时降低收敛速度和精度的牺牲。...所需数值精度从 FP16 降到 FP8、INT32+INT8 和 INT8+INT5。...并且研究提出的原型量化 + INT4 MM 算子比 FP16 MM 基线快了 2.2 倍，将训练速度提高了 35.1%。...此外，大行无法用 INT4 准确地表示。 为利用这种稀疏性，研究者提出 bit 拆分，将每个 token 的梯度拆分为更高的 4bits 和更低的 4bits。...实验结果 研究在各种任务中评估了 INT4 训练算法，包括语言模型微调、机器翻译和图像分类。研究使用了 CUDA 和 cutlass2 实现了所提出的 HQ-MM 和 LSS-MM 算法。
在流处理器忙着计算像素信息的同时，GPU内的纹理单元也开始将预设的“整张”纹理材质剪裁成画面所需的形状。...最后，流处理器和纹理单元分别把计算好的像素信息和剪裁好的纹理材质递交给处于GPU后端的ROPs，ROPs将二者混合填充为最终画面并输出。...就CUDA和ALU（算术逻辑单元）而言，Turing子核具有16个INT32单元，16个FP32单元和2个Tensor单元，与Volta子核的设置相同。...第二代Tensor Core的主要变化是增加了用于推理的INT8和INT4精度模式，通过新的硬件数据路径启用，并执行点积累积为INT32积。...INT8模式的运算速度是FP16的两倍，或每个时钟2048次整数运算；INT4模式的运算速度是FP16速率的四倍，或每个时钟4096次整数运算。
注意谣传说因为这里的RT代表了Ray-Tracing和Real-Time两种含义，后者是实时性，因为从CUDA的10多年前开始, 就已经不再有固定功能的硬件了，所有的一切都是通过SP计算得到来的(所以为何叫...CUDA, 计算统一)。...注意这里：具有16T单精度浮点性能，每秒10G Rays，每秒500T OPs INT4，250TOPS INT8。...图中的INT8和INT4都是TensorCore完成的。...很可能是到时候INT4的数据类型能任意混合FP16或者INT8参与计算。例如A × B里面，A是INT4的，而B是FP16的。这样可能很有用，也比普通的SP核心（计算核心。
CUDA优化的冷知识12 |一些规避的坑和优化的要点(续） CUDA优化的冷知识13 |从Global memory到Shared memory CUDA优化的冷知识14|local memory你可能不知道的好处...接着之前的内容, 即说对GPU上的各种存储器的优化使用, 今天来到纹理存储. 这个其实我们之前在编程指南中已经说过很多了, 读者也应当对基本用法, 包括经典的纹理引用和较新的纹理对象都应该会使用了....有些算法需要将数据作为8-bit或者16-bit整数存储, 然后读取到后, 再转换为float之类的浮点数, 和其他类型进行运算....那么此时, 无论是从转换指令本身, 需要占据额外的硬件资源; 还是从编写代码的人的角度, 他需要手写额外的代码行, 都是一种开销....甚至这点在8.6上更加糟糕, 因为8.6的双倍速的float运算, 导致如果你读取一个普通的8-bit或者16-bit整数(u)int8/16_t, 然后进行一次手工到float的转换, 相当于大约等效
（x，y，z）从绑定到二维纹理参考texRef的CUDA数组中提取数据。...（x，y，z）从绑定到二维纹理参考texRef的CUDA数组中提取。...layer); 如分层纹理中所述，使用纹理坐标x和索引图层从CUDA数组中提取绑定到一维分层纹理参考texRef的CUDA数组。...x，y和z从CUDA数组绑定到立方体贴图纹理参考texRef。...（x，y，z）从绑定到二维纹理参考texRef的CUDA数组中提取。
转自：https://bbs.csdn.net/topics/390798229 CUDA，Compute Unified Device Architecture的简称，是由NVIDIA公司创立的基于他们公司生产的图形处理器...函数参数：cudaMemcpyKind kind表示数据拷贝方向，如果kind赋值为cudaMemcpyDeviceToHost表示数据从设备内存拷贝到主机内存。 4....下面实例用于解释上面三个函数 #include #include __global__ void add( int a, int b, int *c...常量内存的数据将缓存起来，因此对相同地址的连续读操作将不会产生额外的内存通信量。 纹理内存 1. 位置：设备内存 2. 目的：能够减少对内存的请求并提供高效的内存带宽。...要牢牢记住操作放入流中的队列中的顺序影响到CUDA驱动程序调度这些操作和流以及执行的方式。 技巧 1. 当线程块的数量为GPU中处理数量的2倍时，将达到最优性能。 2.
yield "{}".format(chunk.json(exclude_unset=True, ensure_ascii=False)) # 替换为 yield "{}".format(chunk.model_dump_json...=True).cuda() <!...8.2 GB 8.1 GB INT4 5.5 GB 5.1 GB 量化也可以尝试使用Chatglm.cpp进行量化。...使用方法如下（需要大概 32GB 内存），如果你的内存不足的话，也可以使用量化后的模型chatglm2-6b-int4。...你可以将 num_gpus 改为你希望使用的 GPU 数。默认是均匀切分的，你也可以传入 device_map 参数来自己指定。
页锁定内存 页锁定内存就不用多说了，是主存上的一种内存形式，可以使用cudaHostAlloc()来申请也可以用cudaHostRegister()将内存注册为页锁定内存。...同时这对P2P也有很大帮助，详情请看CUDA C Programming Guide里有关UVA和P2P的章节。 9.2. 设备内存空间 CUDA使用的内存图： ?...offset取值从0-32 int xid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x + offset; odata[xid] = idata[xid...使用共享内存计算矩阵乘法 (C=AAT) 这节就和上一节一样，不过是转置的矩阵相乘： __global__ void coalescedMultiply(float *a, float *c, int...纹理内存 其实一直对纹理内存都是拒绝的，不知道为啥 在地址确定的情况下，从纹理内存取数据要比从全局内存或者常量内存取数据快得多。 9.2.4.1.
目前的主流方式是从onnx转换为TensorRT的引擎。而从各种训练框架都有非常丰富的工具，可以将训练后的模型转换到onnx。...3、使用混合精度 TensorRT默认使用float32来进行推理，同时也支持fp16和int8的推理。...而使用int8进行推理，则需要首先对模型进行量化，得到每一层的动态范围，以便于在运行时进行设定。 4、动态尺寸 TensorRT还支持动态尺寸。...全局、常量和纹理内存空间针对不同的内存使用情况进行了优化。纹理内存还为一些特定的数据格式提供了不同的寻址模式，以及数据过滤。更详细的内容可以参考相关课程《自动驾驶中的深度学习模型部署实战》。...3、CUDA编程优化 1）内存优化 一般来说GPU上的计算比CPU快的多，但是将原本CPU代码移植到GPU之后，不仅仅要对比代码的执行速度，还要考虑内存传输的问题。
为了减少内存占用，提升推理速度，可以将高精度的参数转为低精度的参数，例如从 32 位的浮点数转换为 8 位整数，这个技术就叫做模型量化。...动态离线量化 (Post Training Quantization Dynamic, PTQ Dynamic) 动态离线量化仅将模型中特定算子的权重从FP32类型映射成 INT8/16 类型。...如上图所示，将一个更大范围的浮点数，转换为范围更小的数。...FP16/INT8/INT4 在huggingface上去查看模型时，会看到一些带有fp16、int8、int4 后缀的模型，比如Llama-2-7B-fp16、chatglm-6b-int8、chatglm2...GPTQ GPTQ 是一种模型量化的方法，可以将语言模型量化成 INT8、INT4、INT3 甚至 INT2 的精度而不会出现较大的性能损失，在 HuggingFace 上如果看到模型名称带有GPTQ字样的
机器之心报道 机器之心编辑部 近日，Colab 全面将 K80 替换为 Tesla T4，新一代图灵架构、16GB 显存，免费 GPU 也能这么强。 想要获取免费算力？...每个 T4 GPU 具有 16GB 的内存，它还提供最广泛的精度支持（FP32、FP16、INT8 和 INT4），以及英伟达 Tensor Core 和 RTX 实时可视化技术，能够执行高达 260...T4 在 FP16、INT8 和 INT4 的高性能特性让你能实现灵活的准确率/性能权衡，并运行大规模模型推理过程，而这些在其它 GPU 上很难做到的。...T4 拥有 2560 个 CUDA 核心，对于我们在 Colab 试验模型已经足够了。...K80 与 T4 到底有什么不同 2014 年发布的 K80 采用的是 Kepler 架构，而 2018 年发布的 T4 采用的是 Turing 架构，从时间上来说中间还差着 Volta、Pascal、
一般最基本的是FP16（llama的7B，FP16需要14G的显存，大多数的消费级显卡已经说拜拜了），而INT8和INT4量化则就很有用了，举几个例子： 对于3080显卡，10G显存，那么13B的INT4...模型调用方式同FP16，参数load_in_8bit设置为True，直接利用hugglingface的transformer库INT8的实现 INT4的模型使用GPTQ的方式进行量化，具体代码通过triton...| 我这边拿我的A4000测了下，测试从tokenizer编码后开始，到tokenizer解码后结束。...大概的结论： FP16速度最快，因为INT4和INT8的量化没有优化好（理论上INT8和INT4比FP16要快不少），而INT4的triton优化明显比huggingface中INT8的实现要好，建议使用...我自己尝试跑了下速度要比第一个huggingface的实现要快20%，这个精度基于FP16，支持多卡，目前暂时未支持INT8和INT4。
为了方便下游开发者针对自己的应用场景定制模型，我们同时实现了基于 P-Tuning v2 的高效参数微调方法 (使用指南) ，INT4 量化级别下最低只需 7GB 显存即可启动微调。...将模型下载到本地之后，将以上代码中的 THUDM/chatglm-6b 替换为你本地的 chatglm-6b 文件夹的路径，即可从本地加载模型。 Optional 模型的实现仍然处在变动中。...如果你的内存不足的话，可以直接加载量化后的模型，INT4 量化后的模型仅需大概 5.2GB 的内存： # INT8 量化的模型将"THUDM/chatglm-6b-int4"改为"THUDM/chatglm...-6b-int8" model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True).half().cuda...# INT8 量化的模型将"THUDM/chatglm-6b-int4"改为"THUDM/chatglm-6b-int8" model = AutoModel.from_pretrained("THUDM
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
