自从大模型变成热门趋势之后，GPU就成了紧俏的物资。很多企业的储备都不一定充足，更不用说个人开发者了。有没有什么方法可以更高效的利用算力训练模型？在最近的一篇博客，SebastianRaschka介绍了「梯度累积」的方法，能够在GPU内存受限时使用更大batchsize训练模型，绕开硬件限制。在此之前，SebastianRaschka也分享过一篇运用多GPU训练策略加速大型语言模型微调的文章，包括模型或tensorsharding等机制，这些机制将模型权重和计算分布在不同的设备上，以解决GPU的内存限制。微调BLOOM模型进行分类假设我们有兴趣采用近期预训练的大型语言模型来处理文本分类等下游任
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/584600231https://baijiahao.baidu.com/s?id=1752902449981972686&wfr=spider&for=pc开源地址：https://github.com/CVCUDA/CV-CUDANVIDIA携手字节跳动机器学习团队开源众多图像预处理算子库CV-CUDA，它们能高效地运行在GPU上，算子速度能达到OpenCV（运行在CPU）的百倍左右。如果我们使用CV-CUDA作为后端替换OpenCV和TorchVision，整个推理的吞吐量能达到原来的二十多倍。此外，不仅是速度的提升，同时在
系列文章目录 文章目录系列文章目录前言一、概述二、GPU架构基础2.1GPU概述2.2GPU的架构2.3自主查询GPU相关信息三、CUDA编程概念3.1CUDA线程模型3.1线程层次结构1.引入库2.读入数据总结参考文献前言 GPU作为机器学习的基础运算设备，基本上是无人不知无人不晓。可是你真的知道GPU的运行逻辑么？你真的会用GPU么？本文提供了GPU结构的背景知识、操作的执行方式以及深度学习操作的常见限制。一、概述 在推理特定层或神经网络使用给定GPU的效率时，理解GPU执行的基础知识很有帮助。本文将介绍： 1.GPU的基本结构（GPU架构基础） 2.操作如何划分和并行执行（
系列文章目录 文章目录系列文章目录前言一、概述二、GPU架构基础2.1GPU概述2.2GPU的架构2.3自主查询GPU相关信息三、CUDA编程概念3.1CUDA线程模型3.1线程层次结构1.引入库2.读入数据总结参考文献前言 GPU作为机器学习的基础运算设备，基本上是无人不知无人不晓。可是你真的知道GPU的运行逻辑么？你真的会用GPU么？本文提供了GPU结构的背景知识、操作的执行方式以及深度学习操作的常见限制。一、概述 在推理特定层或神经网络使用给定GPU的效率时，理解GPU执行的基础知识很有帮助。本文将介绍： 1.GPU的基本结构（GPU架构基础） 2.操作如何划分和并行执行（
为新买的电脑配置深度学习环境，记录几个踩坑点我的电脑信息：4070显卡，最高支持CUDA12.0，已安装pycharm,anaconda并且已经创建环境python=3.10在安装CUDA之前需要先确定pytorch支持的CUDA，截止到2023.3.3号pytorch最高版本先行版支持11.8（稳定版是11.7，但搜索资料得知pytorch是从11.8版本才开始支持40系显卡）；所以要安装的CUDA版本为11.8，并在英伟达官网下载安装对应cudnn版本为8.8。CUDA与cudnn的安装过程参考大佬链接：CUDA与cudnn安装安装完成之后开始下载pytorch-GPU：到pytorch官
换了台机器，又装Tensorflow，记得我第一次装的时候装了好几天，而现在只用了半小时就搞定了，因为这个方法只用在终端操作，绝不用去英伟达官网下载啥的，刷刷刷的贼快，只是后面去找版本的对应问题了又花了些时间文章目录0.pip/conda换默认源1.Anaconda+python虚拟环境2.安装CUDA以及cudnn3.Tensorflow-gpu2.6.0下载测试4.附一个纯净的tensorflow2.6.0不打架所有piplist0.pip/conda换默认源为了高效下载，建议先把默认源换了，很简单，这里不再赘述1.Anaconda+python虚拟环境如果你需要用到tensorflow了
GPU云计算平台产品解析。通过不同平台不同阶段进行产品分析。究竟我们是需要更便宜还是需要更好用。第一阶段分为以下几个模块GPU选型、环境选型、启动实例、关闭实例。第二阶段分为以下几个模块实例关闭策略、无卡模式启动、实例状态监控、提供对外接口、云文件管理系统、自定义镜像管理系统。实例关闭策略包括以下几个模块：1定时实例关闭策略在启动实例部分可以选择是否定时关闭，定时多久关闭实例。2、实例环境监控关闭策略在模型训练场景中，训练过程一般比较长。训练结束后人工监控模型训练结果是一个比较繁琐的过程。在实例CPU、GPU资源较低的时候实现实例保存与实例关闭能力。第三阶段分为以下几个模块自动参数学习、模型部
前言本文讨论在UnityURP中，如何使用GPUInstancing，以及和StaticBatching,SRPBatcher的关系。几种Batching方式的原理简述StaticBatching将一组静态物体的模型batch成一个模型，并作为一个整体提交的GPU。绘制的时候这些物体可以正常的做culling，Unity会将通过Culling的物体使用索引偏移的方式绘制。SPRBatcher原理是减少setpasscall，即针对基于同一个shader变体的不同的材质，将他们的材质属性（uniform）放到一个block(UBO)中，将这些不同的材质的属性block全部上传到GPU，以及将使用
06-09K8S调用GPU资源配置指南时间版本号修改描述修改人2022年6月9日15:33:12V0.1新建K8S调用GPU资源配置指南，编写了Nvidia驱动安装过程2022年6月10日11:16:52V0.2添加K8S容器编排调用GPU撰写简介文档描述 该文档用于描述使用Kubernetes调用GPU资源的配置过程。文档会较为详细的描述在配置过程中遇到的问题和解决方式，并且会详细描述每个步骤的验证结果，该文档对于Kubernetes的使用以及GPU资源的理解有一定的辅助意义。在行文时主要描述了TensorFlow框架调用GPU、也有Pytorch调用GPU支持的过程，文档适用于运维人员、开
目录1、下载源码2、编译mesa3D库3、修改内核配置1）修改内核dtb2）修改device/hihope/rk3568/kernel/build_kernel.sh3）修改内核config4、修改openharmony代码1）修改base/startup/init_lite/ueventd/etc/ueventd.config2）修改device/hihope/hardware/display/src/display_gralloc/display_gralloc_gbm.c3）修改foundation/ace/ace_engine/adapter/ohos/build/product_co
