曾何几时，人工智能因为算力不足进入了长达数十年的瓶颈，GPU点燃了深度学习。在ChatGPT时代，AI因为大模型再次面临算力不足的问题，这一次英伟达还有办法吗？3月22日，GTC大会正式召开，在刚刚进行的Keynote上，英伟达CEO黄仁勋搬出了为ChatGPT准备的芯片。「加速计算并非易事，2012年，计算机视觉模型AlexNet动用了GeForceGTX580，每秒可处理262PetaFLOPS。该模型引发了AI技术的爆炸，」黄仁勋说道。「十年之后，Transformer出现了，GPT-3动用了323ZettaFLOPS的算力，是AlexNet的100万倍，创造了ChatGPT这个震惊全世
1、背景随着CV算法在业务场景中使用越来越多，给我们带来了新的挑战，需要提升Python推理服务的性能以降低生产环境成本。为此我们深入去研究PythonGPU推理服务的工作原理，推理模型优化的方法。最终通过两项关键的技术:1.Python的GPU与CPU进程分离，2.使用TensorRT对模型进行加速，使得线上大部分模型服务QPS提升5-10倍左右，大量节约了线上GPU推理服务的成本。针对上面的两项关键技术，我们还自研了相关框架与工具进行沉淀。包括基于Python的CPU与GPU进程自动隔离的推理服务框架，以及对推理模型进行转TensorRT优化的调试工具。此外针对不同的推理服务性能瓶颈，我们
1、背景随着CV算法在业务场景中使用越来越多，给我们带来了新的挑战，需要提升Python推理服务的性能以降低生产环境成本。为此我们深入去研究PythonGPU推理服务的工作原理，推理模型优化的方法。最终通过两项关键的技术:1.Python的GPU与CPU进程分离，2.使用TensorRT对模型进行加速，使得线上大部分模型服务QPS提升5-10倍左右，大量节约了线上GPU推理服务的成本。针对上面的两项关键技术，我们还自研了相关框架与工具进行沉淀。包括基于Python的CPU与GPU进程自动隔离的推理服务框架，以及对推理模型进行转TensorRT优化的调试工具。此外针对不同的推理服务性能瓶颈，我们
想了解更多关于开源的内容，请访问：51CTO 开源基础软件社区https://ost.51cto.com本人使用树莓派4和小米6进行OpenHarmony适配GPU时产生过许多问题，这里回顾一下我移植GPU的过程，同时也做一些总结和经验分享，希望大家看过之后能少走一些弯路。1、树莓派4GPU移植树莓派4的GPU驱动组成比较复杂，在Linux的gpu驱动目录中drm目录下存放着vc4和v3d两个目录，vc4既包含Display驱动也包含GPU驱动，主要用于树莓派3及之前的SoC；而v3d则只包含gpu驱动，专用于树莓派4。由于vc4和v3d的Display硬件差异不大，为
想了解更多关于开源的内容，请访问：51CTO 开源基础软件社区https://ost.51cto.com本人使用树莓派4和小米6进行OpenHarmony适配GPU时产生过许多问题，这里回顾一下我移植GPU的过程，同时也做一些总结和经验分享，希望大家看过之后能少走一些弯路。1、树莓派4GPU移植树莓派4的GPU驱动组成比较复杂，在Linux的gpu驱动目录中drm目录下存放着vc4和v3d两个目录，vc4既包含Display驱动也包含GPU驱动，主要用于树莓派3及之前的SoC；而v3d则只包含gpu驱动，专用于树莓派4。由于vc4和v3d的Display硬件差异不大，为
cudaHostRegisterreturnscudaErrorInvalidValueonGPUswithcomputecapability1.1我有一个简单的程序，它分配一个unsigned__int64(堆栈上的8个字节)，然后尝试使用cudaHostRegister在GPU上注册该内存。进行此调用的程序部分如下所示：12345678910unsigned__int64mem;unsigned__int64*pMem=&mem;cudaError_tresult;result=cudaHostRegister(pMem,sizeof(unsigned__int64),cudaHostRe
cudaHostRegisterreturnscudaErrorInvalidValueonGPUswithcomputecapability1.1我有一个简单的程序，它分配一个unsigned__int64(堆栈上的8个字节)，然后尝试使用cudaHostRegister在GPU上注册该内存。进行此调用的程序部分如下所示：12345678910unsigned__int64mem;unsigned__int64*pMem=&mem;cudaError_tresult;result=cudaHostRegister(pMem,sizeof(unsigned__int64),cudaHostRe
前言：硬件设备，是任何一名深度学习er不可或缺的核心装备。各位初级调参魔法师们，你们有没有感到缺少那一根命中注定的魔杖？可是，各种CPU、GPU、内存条、外设，那么多品牌种类型号参数，到底该怎么选？文章内容较长、耐心差的小伙伴直接拉到最后看结论即可1、GPU显卡（GPU）是深度学习的重要部件，甚至比CPU更重要。做深度学习不用GPU只用CPU显然是不明智的，慢的如乌龟，跑个模型等几天，难熬，但适合摸鱼使用16bit的RTX2070或者RTX2080Ti性价比更高。另外购买二手的32bitGTX1070、GTX1080或者1080Ti也是不错的选择。除了GPU核心，显存（GPURAM）也是不可忽
前言：硬件设备，是任何一名深度学习er不可或缺的核心装备。各位初级调参魔法师们，你们有没有感到缺少那一根命中注定的魔杖？可是，各种CPU、GPU、内存条、外设，那么多品牌种类型号参数，到底该怎么选？文章内容较长、耐心差的小伙伴直接拉到最后看结论即可1、GPU显卡（GPU）是深度学习的重要部件，甚至比CPU更重要。做深度学习不用GPU只用CPU显然是不明智的，慢的如乌龟，跑个模型等几天，难熬，但适合摸鱼使用16bit的RTX2070或者RTX2080Ti性价比更高。另外购买二手的32bitGTX1070、GTX1080或者1080Ti也是不错的选择。除了GPU核心，显存（GPURAM）也是不可忽
