今天偶然看到一篇关于介绍GPU的推文,我们在复现代码以及模型训练过程中,GPU的使用是必不可少的,那么大模型训练需要的是GPU,而不是CPU呢。现在市面上又有哪...
在生成式AI(GenAI)和大模型时代,不仅需要关注单个GPU卡的算力,更要关注GPU集群的总有效算力。单个GPU卡的有效算力可以通过该卡的峰值算力来测算,例如...
在Kubernetes的Master节点上,也增加一个组件,叫做gpu-admission,其作用是接管Kubernetes Scheduler的predica...
在 Python 下 onnxruntime-gpu 加载 onnx 模型后,创建 seddion 进行数据推断,在第一次执行时会比之后执行耗时更久,需要资源更...
在数字设计的Implementation过程中,从RTL到GDSII的每一步都是高度计算密集型的。在SoC层面,为了最小化互连的延迟,我们需要评估数百个par...
在运行MindSpore程序时,设置device_target为GPU,结果运行时报错:
随着大数据和人工智能时代的到来,向量检索的应用场景越来越广泛。在信息检索领域,向量检索可以用于检索系统、推荐系统、问答系统等,通过计算文档和查询向量之间的相似度...
下面就让我们从规格参数、工艺节点、封装设计等方面来深入分析一下新一代Blackwell GPU的系统、定价、利润,以及Jensen's Benevolence(...
谷歌力推的JAX在最近的基准测试中性能已经超过Pytorch和TensorFlow,7项指标排名第一。
GTC 2024大会上,老黄祭出世界最强GPU——Blackwell B200 ,整整封装了超2080亿个晶体管。
OpenAI 推出的 Sora 模型能够在各种场景下生成极其逼真的视频,吸引了全世界的目光。
在上一期,我们讲了一个令狐冲通过使用NVidia GRID vGPU方案,把虚拟化的GPU通给多个虚拟机的方案。但是,这个方案仍然没有解决一个关键的问题——不同...
在上期,我们讨论了AMD主导的基于SRIOV的GPU虚拟化方案。我们也发现了,由于GPU本质上不是CPU的一个外设,而是一个高度并行,具备成千上万个核的计算机,...
1.视觉模型服务部署面临的问题与挑战 2.GPU服务性能优化实践案例 3.通用高效的推理服务部署架构
在本教程中,我们将为您提供在Windows、Mac和Linux系统上安装和配置GPU版本的PyTorch(CUDA 12.1)的详细步骤。我们将使用清华大学开源...
本教程将为您提供在Windows、Mac和Linux系统上安装和配置GPU版本的PyTorch(CUDA 12.1)的详细步骤。我们将使用清华大学开源软件镜像站...
在深度学习项目中,CUDA内存溢出(OutOfMemoryError)是一个常见的难题,尤其在使用PyTorch框架进行大规模数据处理时。本文详细讨论了CUDA...
训练大型语言模型(llm),即使是那些“只有”70亿个参数的模型,也是一项计算密集型的任务。这种水平的训练需要的资源超出了大多数个人爱好者的能力范围。为了弥补这...
腾讯云计算(西安)有限责任公司 · 容器解决方案架构师 (已认证)
TKE 提供 elastic-gpu-exporter 组件用于获取 GPU 相关监控指标,需要先安装该组件采集GPU 指标数据,参考基础监控指标采集:容器服务...
阿里 · 算法工程师 (已认证)
“10b”、“13b”、“70b” 等术语通常指的是大型神经网络模型的参数数量。其中的 “b” 代表 “billion”,也就是十亿。表示模型中的参数量,每个参...