多进程服务(MPS)是CUDA应用程序编程接口(API)的另一种二进制兼容实现。MPS运行时架构被设计成透明地启用协作的多进程CUDA应用程序(通常是MPI作业)，以利用最新的NVIDIA(基于kepler) gpu上的Hyper-Q功能。Hyper-Q允许CUDA内核在同一GPU上并行处理;这可以在GPU计算能力被单个应用程序进程未充分利用的情况下提高性能。
新发布的版本引入了异构内存管理（Heterogeneous Memory Management，HMM），实现了主机内存和加速器设备之间的数据无缝共享。
从Kepler的GP10架构开始，NVIDIA就引入了MPS（基于软件的多进程服务），这种技术在当时实际上是称为HyperQ ，允许多个 流（stream）或者CPU的进程同时向GPU发射Kernel函数，结合为一个单一应用程序的上下文在GPU上运行，从而实现更好的GPU利用率。在单个进程的任务处理，对GPU利用率不高的情况下是非常有用的。实际上，在Pascal架构出现之后的MPS可以认为是HyperQ的一种实现方式。 现在在Volta架构下面，NVIDIA又将MPS服务进行了基于硬件的优化。 MPS有哪些
NVIDIA 发布了最新的 CUDA Toolkit 软件版本 11.8。此版本的重点是通过新的硬件功能增强编程模型和 CUDA 应用程序加速。 NVIDIA Hopper 和 Ada Lovelace 中特定于架构的新功能最初是通过库和框架增强功能公开的。NVIDIA Hopper 架构的完整编程模型增强功能将从 CUDA Toolkit 12 系列开始发布。 CUDA 11.8 有几个重要的特性。这篇文章提供了关键功能的概述。 支持NVIDIA Hopper 和 NVIDIA Ada 架构 CUDA 应
在公司用多卡训练模型，得到权值文件后保存，然后回到实验室，没有多卡的环境，用单卡训练，加载模型时出错，因为单卡机器上，没有使用DataParallel来加载模型，所以会出现加载错误。
上一章我们介绍了《如何使用Transformers加载和运行预训练的模型》，实现了与GPT模型的对话和咨询功能。然而，这种原生模型的知识是有限的，它无法对一些未知内容做出准确的回答，比如最新的时事、小众的小说，以及法院档案中的案件等。通过使用Langchain，我们有可能使GPT模型能够理解文章内容并进行分析，从而弥补这一限制。
随着最近一两年生成式大模型的迭代出新，尤其是以 ChartGPT 为代表的大语言模型，几乎一夜间让所有人都看到了人工智能改变世界的潜力。而作为持续发力 GPU 通用计算（CUDA）的 AI 专业显卡提供商，Nvidia 公司成为了当之无愧的技术赢家，从其屡创新高的市值中就可见一瞥。
今天中午看到Pytorch的官方博客发了Apple M1 芯片 GPU加速的文章，这是我期待了很久的功能，因此很兴奋，立马进行测试，结论是在MNIST上，速度与P100差不多，相比CPU提速1.7倍。当然这只是一个最简单的例子，不能反映大部分情况。这里详细记录操作的一步步流程，如果你也感兴趣，不妨自己上手一试。
这一系列文章面向CUDA开发者来解读《CUDA C Best Practices Guide》 （CUDA C最佳实践指南） CUDA优化冷知识22|测量Occupancy的三种方式 我们今天主要进行<CUDA Best Practices Guide>的章节10的剩余内容https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-best-practices-guide/index.html#occupancy， 也就是接上一篇的occupancy后面，继续说说寄存器的延迟掩盖，blocks
如果你是一个Mac用户和一个深度学习爱好者，你可能希望在某些时候Mac可以处理一些重型模型。苹果刚刚发布了MLX，一个在苹果芯片上高效运行机器学习模型的框架。
本文小编给大家推荐一款名为 insanely-fast-whisper 的音频转录工具，近期在 Github 上超级火🔥🔥🔥。
宋吉科，腾讯云异构计算研发负责人，专注系统虚拟化、操作系统内核十多年，KVM平台上第一个GPU全虚拟化项目KVMGT作者，对GPU、PCIe有深入的研究。 〇、本文写作背景 大约 2 年前，在腾讯内网，笔者和很多同事讨论了 GPU 虚拟化的现状和问题。从那以后，出现了一些新的研究方向，并且，有些业界变化，可能会彻底颠覆掉原来的一些论断。 但这里并不是要重新介绍完整的 GPU 虚拟化的方案谱系。而是，我们将聚焦在英伟达 GPU + CUDA 计算领域，介绍下我们最新的技术突破 qGPU，以及它的意义究竟是什
机器之心报道 编辑：陈萍 PyTorch 1.12 正式发布，还没有更新的小伙伴可以更新了。 距离 PyTorch 1.11 推出没几个月，PyTorch 1.12 就来了！此版本由 1.11 版本以来的 3124 多次 commits 组成，由 433 位贡献者完成。1.12 版本进行了重大改进，并修复了很多 Bug。 随着新版本的发布，大家讨论最多的可能就是 PyTorch 1.12 支持苹果 M1 芯片。 其实早在今年 5 月，PyTorch 官方就已经宣布正式支持在 M1 版本的 Mac 上进行
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 机器之心报道 PyTorch 1.12 正式发布，还没有更新的小伙伴可以更新了。 距离 PyTorch 1.11 推出没几个月，PyTorch 1.12 就来了！此版本由 1.11 版本以来的 3124 多次 commits 组成，由 433 位贡献者完成。1.12 版本进行了重大改进，并修复了很多 Bug。 随着新版本的发布，大家讨论最多的可能就是 PyTorch 1.12 支持苹果 M1 芯片。 其实早在今年 5 月，PyTor
安装教程：Installing the NVIDIA Container Toolkit
本文仅献给需要做GPU超算方案和预算的科研前线的人 同类介绍Tesla V100的技术文章很多，我们只highlight关键几个知识点。 2017年5月GTC 2017大会上，英伟达发布了面向高性能计算的新一代Volta架构加速器，Tesla V100。Tesla V100加速器采用12nm FFN工艺，搭载新款图形处理器GV100，拥有5120 CUDA、640个Tensor内核，分PCle和SXM2两版，双精度浮点运算能力分别可达7 TFLOPS和7.8 TFLOPS，单精度则为14 TFLOPS和15
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 PyTorch 1.12 正式发布，还没有更新的小伙伴可以更新了。 距离 PyTorch 1.11 推出没几个月，PyTorch 1.12 就来了！此版本由 1.11 版本以来的 3124 多次 commits 组成，由 433 位贡献者完成。1.12 版本进行了重大改进，并修复了很多 Bug。 随着新版本的发布，大家讨论最多的可能就是 PyTorch 1.12 支持苹果 M1 芯片。 其实早在今年 5 月，PyTorch 官方就已经
人工智能太疯狂，传统劳动力和内容创作平台被AI枪毙，弃尸尘埃。并非空穴来风，也不是危言耸听，人工智能AI图像增强框架ControlNet正在疯狂地改写绘画艺术的发展进程，你问我绘画行业未来的样子？我只好指着ControlNet的方向。本次我们在M1/M2芯片的Mac系统下，体验人工智能登峰造极的绘画艺术。
前文回溯，之前一篇：含辞未吐,声若幽兰,史上最强免费人工智能AI语音合成TTS服务微软Azure(Python3.10接入)，利用AI技术将文本合成语音，现在反过来，利用开源库Whisper再将语音转回文字，所谓闻其声而知雅意。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/285994980
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/135846.html原文链接：https://javaforall.cn
libtorch cross compile on aarch64-linux-gnu-gcc include torchvision
AMD一直在努力弥合由Nvidia的CUDA主导地位所造成的差距，特别是在针对PyTorch等AI项目方面。同时，众多工具也纷纷加入这一行列，共同挑战Nvidia的权威地位。
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。
上期我们说到令狐冲在思过崖了解到了剑宗与气宗的区别，武功很快就有了质的飞跃，消灭了大boss东方不败，跟任盈盈携手隐居在山清水秀的杭州，将饮酒与练剑作为日常娱乐项目，最终得道成仙。
2019年9月7日，云+社区（腾讯云官方开发者社区）主办的技术沙龙——AI技术原理与实践，在上海成功举行。现场的5位腾讯云技术专家，在现场与开发者们面对面交流，并深度讲解了腾讯云云智天枢人工智能服务平台、OCR、NLP、机器学习、智能对话平台等多个技术领域背后架构设计理念与实践方法。
来源 | 经授权转载自 百度智能云技术站 公众号 如何让硬件算力发挥最大效率，是所有资源运营商和用户非常关注的问题。百度作为一家领先的 AI 公司，拥有可能是业界最全的 AI 应用场景。 在这篇文章中，将和大家分享和讨论 GPU 容器虚拟化在复杂AI场景中的解决方案和厂内的最佳实践。 下面这张图片的左右两部分，在不同场合下已经多次展示过，放到这里主要想强调算力需求 —— 硬件算力的指数型增长，与真实应用场景中利用率偏低资源浪费之间的矛盾。 左边的部分是 OpenAI 统计的数据，从 2012 年以来，模
世间无限丹青手，遇上AI画不成。最近一段时间，可能所有人类画师都得发出一句“既生瑜，何生亮”的感叹，因为AI 绘画通用算法Stable Diffusion已然超神，无需美术基础，也不用经年累月的刻苦练习，只需要一台电脑，人人都可以是丹青圣手。
机器之心报道 编辑：CZ、Jenny Huang、李泽南、吴攀、蒋思源 当地时间 5 月 8-11 日，英伟达在加州圣何塞举行了 2017 年的 GPU 技术大会（GTC 2017）。机器之心作为本次大会的特邀媒体，也来到了现场，参阅《现场报道 | 英伟达 GTC 大会开幕，盘点首日三大亮点》。昨天，英伟达 CEO 黄仁勋在大会上正式发布了目前最先进的加速器 NVIDIA Tesla V100。之后，英伟达开发博客又更新了一篇深度解读文章，剖析了 Tesla V100 背后的新一代架构 Volta，其在提供
在安装CUDA 11.6及更高版本时，最终用户许可协议（EULA）中明确表示：禁止在其他硬件平台上通过翻译层运行基于CUDA的软件！
为什么需要GPU虚拟化 根据平台收集的GPU使用率的历史，我们发现独占卡的模式会对GPU这种宝贵计算资源存在浪费现象，即不同用户对模型的理解深度不同，导致申请了独立的卡却没有把资源用满的情况。针对这种情况，虚拟化GPU技术可以更好的解决这种痛点，让机器的计算资源得到充分利用。 现有技术情况 目前来看，绝大多数公司使用的是英伟达（NVIDIA）的公司的计算卡，所以下面主要介绍NVIDIA的技术现状。 NVIDIA在前几年释放出来一个NVIDIA vGPU的一个硬件虚拟化的技术，该技术的介绍是 NVIDIA
2022年5月，PyTorch官方宣布已正式支持在M1芯片版本的Mac上进行模型加速。官方对比数据显示，和CPU相比，M1上炼丹速度平均可加速7倍。
说时迟那时快，微软第一时间发布开源库Visual ChatGPT，把 ChatGPT 的人工智能AI能力和 Stable Diffusion以及ControlNet进行了整合。常常被互联网人挂在嘴边的“赋能”一词，几乎已经变成了笑话，但这回，微软玩了一次真真正正的AI“赋能”，彻底打通了人工智能“闭环”。
chatglm.cpp可以对ChatGLM系列的模型进行量化，满足在低性能的机器上进行推理，其使用的教程如下。
编者按：5 月 11 日，在加州圣何塞举办的 2017 年度 GPU 技术大会上，英伟达发布了 Tesla V100，号称史上最强的 GPU 加速器。发布之后，英伟达第一时间在官方开发者博客放出一篇博
AI科技评论按：很多读者在思考，“我和AI科技评论的距离在哪里？”答案就是：一封求职信。 5 月 11 日，在加州圣何塞举办的的 2017 年度 GPU 技术大会上，英伟达发布了 Tesla V100
附上技术报告：https://github.com/Kwai-Kolors/Kolors/blob/master/imgs/Kolors_paper.pdf
如果在单个 GPU 上训练模型太慢或者模型的权重无法适应单个 GPU 的内存，则过渡到多 GPU 设置可能是一个可行的选择。在进行此过渡之前，彻底探索在单个 GPU 上进行高效训练的方法和工具中涵盖的所有策略，因为它们普遍适用于任意数量的 GPU 上的模型训练。一旦您采用了这些策略并发现它们在单个 GPU 上不足以满足您的情况时，请考虑转移到多个 GPU。
ChatGLM-6B 是的一种自然语言处理模型，属于大型生成语言模型系列的一部分。"6B"在这里指的是模型大约拥有60亿个参数，这些参数帮助模型理解和生成语言。ChatGLM-6B 特别设计用于对话任务，能够理解和生成自然、流畅的对话文本。 这个模型通过大量的文本数据进行训练，学习如何预测和生成语言中的下一个词，从而能够参与到各种对话场景中。它可以用于多种应用，比如聊天机器人、自动回复系统和其他需要语言理解的技术中，ChatGLM-6B 的能力取决于它的训练数据和具体的实现方式，通常能够处理复杂的语言任务，提供有用和合理的回复。
在 iPhone 上运行 Stable Diffusion 到底难不难？今天我们要介绍的这篇文章，作者给出了答案：不难，而且 iPhone 还剩余 50% 的性能。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 // 编者按：FFmpeg作为业界广泛使用的转码平台，提供了丰富高效的视频处理能力。LiveVideoStackCon2022上海站大会我们邀请到了英伟达GPU计算专家 王晓伟老师，结合具体项目实践为大家详细介绍如何在FFmpeg中开发一个包含AI推理+图形的完整GPU转码管线。 文/王晓伟 整理/LiveVideoStack 大家好，首先自我介绍一下，我是王晓伟，来自英伟达GPU计
机器之心报道 编辑：泽南、蛋酱 对于 Mac 用户来说，这是令人激动的一天。 今年 3 月，苹果发布了其自研 M1 芯片的最终型号 M1 Ultra，它由 1140 亿个晶体管组成，是有史以来个人计算机中最大的数字。苹果宣称只需 1/3 的功耗，M1 Ultra 就可以实现比桌面级 GPU RTX 3090 更高的性能。 随着用户数量的增长，人们已经逐渐接受使用 M1 芯片的计算机，但作为一款 Arm 架构芯片，还有人在担心部分任务的兼容性问题。 昨天，通过与苹果 Metal 团队工程师合作，PyTorc
ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。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）。
本文将探讨GPU开发实践，重点关注使用GPU的AI技术场景应用与开发实践。首先介绍了GPU云服务器在AIGC和工业元宇宙中的重要作用，然后深入讨论了GPU在AI绘画、语音合成等场景的应用以及如何有效地利用GPU进行加速。最后，总结了GPU并行执行能力的优势，如提高算力利用率和算法效率，卷积方式处理效率更高，现场分层分级匹配算法计算和交互，超配线程掩盖实验差距，以及tensor core增加算力峰值等。
云端深度学习的服务的性能加速通常需要算法和工程的协同加速，需要模型推理和计算节点的融合，并保证整个“木桶”没有太明显的短板。
Searchformer是一个基于Transformer架构的人工智能模型，经过训练可以模拟A星寻路算法，在复杂的规划任务中实现更高的效率。它在Sokoban谜题中的表现优于A星，解决问题的准确率为93.7%，所需步骤减少26.8%。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
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
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
