一段时间以来，我一直在尝试安装OpenMP4.5卸载到NvidiaGPU版本的gcc，但到目前为止没有成功，尽管我越来越接近了。这次我关注了thisscript，我做了两个更改:首先，我指定了gcc的主干版本而不是7.2，其次，根据github存储库，nvptx-newlib现在包含在nvptx-tools中，所以我删除了那部分脚本。为便于引用，原脚本为#!/bin/sh##BuildGCCwithsupportforoffloadingtoNVIDIAGPUs.#work_dir=$HOME/offload/wrkinstall_dir=$HOME/offload/install#L
//Thisismykernelfunction__global__voidcreateSCM(Pixel*pixelMat,//imageintimgRows,//imagedimensionsintimgCols,int*matrizSCM,//CoocurrencematrixintnumNiveles,//coocurrencematrixlevels=256intdelta_R,//value={-1,0or1}intdelta_C)//value={-1,0or1}{inti=blockIdx.y*blockDim.y+threadIdx.y;intj=blockIdx.x
众所周知，对于大语言模型来说，规模越大，所需的算力越大，自然占用的资源也就越多。研究人员于是乎把目光转到了这片领域，即模型的稀疏化（Sparsification）。今天要介绍的SliceGPT，则可以实现模型的事后稀疏。也就是说，在一个模型训练完了以后再进行稀疏化操作。该模型由微软研究院和苏黎世联邦理工学院联合发表在了arXiv上。目前主流的稀疏化技术面临着挺多挑战和困难。比方说，需要额外的数据结构，而且在当下的硬件条件下，速度有限。SliceGPT就能很好的解决这些问题——它能用一个较小的矩阵来替换每个权重矩阵，从而降低网络的嵌入维度。而实际结果也是非常不错的，在LLAMA-270B、OPT
基于LLaMA-Factory，用4个V100的GPU，如下命令训练ChatGLM3：deepspeed--num_gpus4--master_port=9901src/train_bash.py\--deepspeedds_config.json\--stagesft\--model_name_or_pathmodels/chatglm3-6b\--do_train\--datasetaaa,bbb\--templatechatglm3\--finetuning_typelora\--lora_targetquery_key_value\--output_diroutput/aaabbbcc
我们知道，大模型到GPT-3.5这种千亿体量以后，训练和推理的算力就不是普通创业公司所能承担的了，人们用起来速度也会很慢。但自本周起，这种观念已成为历史。有名为Groq的初创公司开发出一种机器学习处理器，据称在大语言模型任务上彻底击败了GPU——比英伟达的GPU快10倍，而成本仅为GPU的10%，只需要十分之一的电力。这是在Groq上运行Llama2的速度：来源：https://twitter.com/emollick/status/1759633391098732967这是Groq（Llama2）和ChatGPT面对同一个prompt的表现：图源：https://x.com/JayScamb
我想在单个C++程序中创建多个Caffe实例，以便我可以使用多个GPU，但Caffe似乎是一个单例实例。我可以运行使用Caffe的单独程序，并为每个程序分配一个唯一的GPU。多程序方法不像我从单个程序运行它们那样容易管理。 最佳答案 @Apexdev，我正在处理类似的问题。我想在同一个数据集上测试多个模型。以前我曾经使用与您不同的脚本进行测试，现在我可以使用相同的脚本调用所有脚本。这是对我有用的解决方案......头文件:#include第1步:定义一个我们将传递给线程参数的结构Ex.structthread_Arguments{i
我正在编写一些需要一些磁盘I/O的代码，并调用我编写的库来执行一些计算和GPU工作，然后调用更多磁盘I/O将结果写回文件。我想将其创建为多线程代码，因为文件非常大。我希望能够读取文件的一部分，将其发送到GPU库，然后将一部分写回文件。涉及的磁盘I/O非常大(如10GB)，并且在GPU上的计算速度相当快。我的问题更像是一个设计问题。我应该使用单独的线程来预加载进入GPU库的数据，并且只让主线程实际执行对GPU库的调用，然后将结果数据发送到其他线程以写回磁盘，或者我是否应该继续让所有单独的线程各自完成自己的工作-获取一大块数据，在GPU上执行，然后写入磁盘，然后获取下一block数据？我正
我有一个非常有趣的问题，但我花了3个小时才解决它，但我只是想不通发生了什么以及为什么它不起作用。我试过谷歌它，但没有结果。我正在CUDA上编写程序。我有一段非常简单的代码:__global__voidcalcErrorOutputLayer_kernel(*arguments...*){intidx=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;floatgradient;floatderivation;derivation=pow((2/(pow(euler,neuron_device[startIndex+idx].outputValue)+pow(euler
内存分配是GPU中最耗时的操作之一，因此我想通过使用以下代码调用一次cudaMalloc来分配2个数组:intnumElements=50000;size_tsize=numElements*sizeof(float);//declarations-initializationsfloat*d_M=NULL;err=cudaMalloc((void**)&d_M,2*size);//errorchecking//AllocatethedeviceinputvectorAfloat*d_A=d_M;//AllocatethedeviceinputvectorBfloat*d_B=d_M+
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。要求我们推荐或查找工具、库或最喜欢的场外资源的问题对于StackOverflow来说是偏离主题的，因为它们往往会吸引自以为是的答案和垃圾邮件。相反，describetheproblem以及迄今为止为解决该问题所做的工作。关闭9年前。Improvethisquestion是否有类似Thrust的库(用于GPU的并行STL，可以使用OpenMP/TBB，C++CUDA)，但用于GPGPUAMDRadeon(例如使用OpenCL而不是使用CUDA)？所需的标准STL算法(排序、合并、删除/复制、In/Exc
