随着这些模型在规模和复杂性上的增长，推理的计算需求也显著增加。为了应对这一挑战利用多个gpu变得至关重要。...所以本文将在多个gpu上并行执行推理，主要包括：Accelerate库介绍，简单的方法与工作代码示例和使用多个gpu的性能基准测试。...本文将使用多个3090将llama2-7b的推理扩展在多个GPU上 基本示例 我们首先介绍一个简单的示例来演示使用Accelerate进行多gpu“消息传递”。...GPU上进行批处理 现实世界中，我们可以使用批处理推理来加快速度。...huggingface的Accelerate包则为我们使用多GPU提供了一个很方便的选择，使用多个GPU推理可以显着提高性能，但gpu之间通信的开销随着gpu数量的增加而显著增加。
借助于扩展库pycuda，可以在Python中访问NVIDIA显卡提供的CUDA并行计算API，使用非常方便。...安装pycuda时要求已正确安装合适版本的CUDA和Visual Studio（注意，并不是版本越新越合适，目前2015暂时还不行，最好使用VS2013），然后再使用pip安装pycuda。...result += len(set(filter(None, dest))) print(time.time()-start) #上面的代码中把1也算上了，这里减去 print(result-1) 测试结果：在4...核CPU、640核GPU的笔记本上运行，本文代码为在CPU上运行的类似代码运行速度的8倍左右。
扩展库pyopencl使得可以在Python中调用OpenCL的并行计算API。...OpenCL（Open Computing Language）是跨平台的并行编程标准，可以运行在个人电脑、服务器、移动终端以及嵌入式系统等多种平台，既可以运行在CPU上又可以运行于GPU上，大幅度提高了各类应用中的数据处理速度...import pyopencl as cl import pyopencl.array from pyopencl.elementwise import ElementwiseKernel #判断素数的C语言版GPU..., end) size = 1000 result = 0 ctx = cl.create_some_context() queue = cl.CommandQueue(ctx) #对指定范围内的数字进行分批处理...cl.array.to_device(queue, a_np) b_g = cl.array.to_device(queue, b_np) res_g = cl.array.zeros_like(a_g) #批量判断
在本文中，我们将讨论如何使用CNN推理机在物联网设备上实现深度学习。 将服务迁移到云端 对于低功耗的物联网设备，问题在于是否存在一个可靠的解决方案，能够将深度学习部署在云端，同时满足功耗和性能的要求。...为了回答这个问题，我们在一块Nvidia Jetson TX1设备上实现了基于CNN的物体推理，并将其性能、功耗与将这些服务迁移到云端后的情况进行对比。...SqueezeNet在保持相似的推理精度的同时，使用1×1卷积核来减少3×3卷积层的输入大小。然后，我们将SqueezeNet推理机的性能与Zuluko上的TensorFlow进行比较。...图2 在TensorFlow上运行的SqueezeNet推理机与使用ARM Compute Library（ACL）构建的SqueezeNet推理机的性能。...而且现有的深度学习平台是为了通用性任务而设计开发的，同时适用于训练和推理任务，这意味着这些引擎未针对嵌入式推理任务进行优化。
IPCDump IPCDump这款工具可以帮助广大研究人员在Linux操作系统上跟踪进程间通信（IPC）。...该工具有助于研究和调试多进程引用程序，而且还可以帮助了解操作系统通信过程中不同组件之间的关联。...IPCDump收集的大部分信息来自放置在内核中关键函数的kprobes和跟踪点上的BPF钩子。为此，IPCDump使用了gobpf，它可以为bcc框架提供Golang绑定功能。...功能介绍 支持管道和FIFO； 回环IPC； 信号（常规和实时）； Unix流和数据图表； 基于伪终端的IPC； 基于进程PID或进程名的事件过滤器； 可读性高或JSON格式的输出数据； 工具要求&使用...4.15.0 已测试 未测试 5.4.0 未测试 已测试 5.8.0 未测试 已测试 工具构建 依赖组件 首先，我们需要安装Golang： snap install go --classic 接下来，在操作系统上安装好
传统上，这两个系列出现在不同的实现中并使用不同的硬件资源，该篇paper作者将它们统一在相同的扩展框架下。作者贡献了并行化深度RL的框架，包括用于推理和训练的GPU加速的新技术。...在每个步骤中，将所有单独的观察结果收集到批处理中以进行推理，在提交最后一个观察结果后在GPU上调用该批处理。...随着并行进程数量的增加，落后者效应会恶化，但通过在每个进程中堆叠多个独立的模拟器实例来缓解它。每个进程为每个推理批处理步骤（顺序）执行所有模拟器。...我们使用NVIDIA集体通信库在GPU之间进行快速通信。...首先，我们研究了 单个GPU 在为多个环境提供推理时的容量。图1（b）显示了在播放BREAKOUT时在P100 GPU上运行训练有素的A3C-Net策略的测量结果。
面对所有这些限制，您如何在 Jetson 上工作并按照您在云上的方式进行尝试？...技巧4：对您的应用程序进行端到端管道的基准测试 我们想了解什么是数字均值以及我们如何计算给定模型的吞吐量，因此您应该对所有内容进行端到端基准测试，您不应该只关注推理时间， 你很容易忘记推理不是我们在生产中唯一做的事情...，实际上还有很多其他的过程，比如预处理、后处理和数据加载、数据复制以及除了推理之外的很多其他事情，它们都是重复的，它们在一秒钟内发生了很多很多次，这就是为什么我建议对所有内容进行端到端的基准测试，并且也分别对所有内容进行基准测试...，并且您应该分别对每个指标进行基准测试，我们想要测量从 cpu 到 gpu 的复制，以及推理本身和复制回 cpu 到 ram 到 cpu 内存。...您的进程可以生成多个进程，其中每个进程将模型加载到 GPU，每个模型在其中独立运行推理。 -不要总是追求更大的批量。一种方法是使用线程通过同一进程运行多个（较小的）并发批处理。
worker进程对重复查询Embedding做了两方面优化： 采样后，在查询特征前会对多GPU采样出的Key进行去重。...下面也将重点介绍我们在图推理方面的相关建设工作。 图推理遇到的挑战 Python在线推理：图模型基于开源DGL框架进行训练和导出。...工作流的调度，包括在线请求接收、解析、特征/图节点Embedding数据准备以及与子进程间的数据交互，最终返回向量Embedding结果；子进程负责以Python的方式进行模型的加载和推理，并将推理结果返回给主进程...主进程每次会从子进程池中选取空闲子进程，并通过管道进行通信。...因此，我们在离线侧将图模型进行了拆分，将图节点Embedding部分加载到主进程内存中，且只需加载一次，而将模型Dense参数加载到GPU显存中，虽然每个子进程都需加载一份，但Dense参数体量较小，单个进程占用显存可控
前言 最近在研究如何让YOLOv5推理得更快，总体看来，主要有以下这些思路： 使用更快的 GPU，即：P100 -> V100 -> A100 多卡GPU推理 减小模型尺寸，即YOLOv5x -> YOLOv5l...导出成ONNX或OpenVINO格式，获得CPU加速 导出到TensorRT获得GPU加速 批量输入图片进行推理 使用多进程/多线程进行推理 注：使用多卡GPU和多进程/多线程的推理并不会对单张图片推理起到加速作用...总结 本次实验结果如下表所示： 图像处理张数 原始推理(s) 多线程推理(s) 多进程推理(s) 2 3.49 3.24 6.08 300 62.02 / 47.85 值得注意的是，使用多进程推理时，...进程间保持独立，这意味着模型需要被重复在GPU上进行创建，因此，可以根据单进程所占显存大小来估算显卡所支持的最大进程数。...后续：在顶配机上进行实验 后面嫖到了组里i9-13700K+RTX4090的顶配主机，再进行实验，结果如下： 图像处理张数 原始推理(s) 多线程推理(s) 多进程推理(s) 2 2.21 2.09 3.92
在256个NVIDIA A100 GPU上，BioNeMo框架能在4.2天内训练一个包含30亿参数的BERT型pLM模型，处理超过一万亿个标记。BioNeMo框架完全开源，供全球研究者免费使用。...用户可直接安装并使用这些模块进行模型训练、微调和推理。每个子模块都有独立的 src/ 目录，包含数据模块、分词器和模型实现，便于用户定制，例如替换数据加载器或调整模型架构。...基准测试与结果 单设备性能 ESM-2 650M参数模型：在NVIDIA A100 GPU上，BioNeMo的最大批量为 46（对比基线16），训练吞吐量为基线的 1.47倍，浮点操作利用率（MFU）达到...讨论 社区贡献 BioNeMo框架作为开源软件，得益于社区的积极参与，不断在生物分子领域扩展功能，同时优化了在GPU硬件上的性能。...A-Alpha Bio案例 这家专注于蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）预测的公司，利用BioNeMo框架在AWS平台上提升了药物开发的计算能力： 使用NVIDIA H100 GPU的EC2 P5实例，将推理速度提高
启动服务并准备好为特定模型的请求提供服务的时间约为 25 秒，此外还有推理时间，在 A10G 上以 25 个推理步骤进行 1024x1024 SDXL 推理扩散的时间约为 10 秒。...我们只需使用 1 到 2 个 GPU（如果有请求突发，可能会更多）就能为所有这些模型提供服务，而无需启动 10 个部署并让它们保持运行。 实现 我们在推理 API 中实现了 LoRA 共享。...LoRA 的结构 在 Hub 中，LoRA 可通过两个属性来识别： LoRA 会有一个 base_model 属性，这是 LoRA 建立的基础模型，用于执行推理过程中使用。...不过在 A10G GPU 上，推理时间大大缩短，而适配器加载时间变化不大，因此 LoRA 的加载 / 卸载成本相对更高。 所有数字的单位为秒。 批处理如何？...最近有一篇非常有趣的论文，介绍了如何通过在 LoRA 模型上执行批量推理来提高吞吐量。简而言之，所有推理请求都将被批量收集，与通用基础模型相关的计算将一次性完成，然后再计算剩余的特定适配器产品。
如何加快推理速度 优化模型结构和代码 使用动态批量和批量推理 编译和优化模型 4. TorchServe优点 提供一整套解决方案运行PyTorch模型 支持高可扩展性和多进程 5....基本上，你只需要将模型在一个批次上运行即可。这就是推理过程所需要的。然而，如果你更接近真实的场景，可能需要进行一些额外的步骤。...最终你可能需要将其部署在一种可复现的环境中，比如Docker Kubernetes。一旦你完成了所有这些，那么你还需要处理多进程的问题。因为你将会有8个GPU，你需要让这八个GPU都保持繁忙。...您使用产品的用户体验就像使用Torch服务一样，您需要编写一个被称为处理程序的东西。这个处理程序是一个Python类，基本上需要学会如何预处理您的数据，并将处理后的数据返回。...所以我们不再建议您进行压缩。只需直接使用文件夹即可。然后，在加载实际的权重时，将元设备初始化与MMAP加载结合使用，可以大大加快模型的运行速度，在LLAMA7B上可能快约10倍。
，当我们在训练时OpenCV 某个算子使用了 CPU，但是推理阶段考虑到性能问题，换而使用OpenCV对应的GPU 算子，也许CPU 和 GPU 结果精度无法对齐，导致整个推理过程出现精度上的异常。...其次是它支持批量操作，这就能充分利用GPU设备的计算能力，相比 CPU 上一张张图像串行执行，批量操作肯定是要快很多的。...测试采用了 4 个进程，每个进程 batchSize 为 64。 对于单个算子的性能，NVIDIA和字节跳动的小伙伴也做了性能测试，很多算子在GPU 上的吞吐量能达到 CPU 的百倍。...下面我们将从一些简单的代码块，体验一下CV-CUDA 是如何对图片进行预处理，如何与Pytorch进行交互。...在字节跳动 OCR 与视频多模态任务上，通过使用CV-CUDA，整体训练速度能提升 1 到 2 倍（注意：是模型整体训练速度的提升） 在推理过程也一样，字节跳动机器学习团队表示，在一个搜索多模态任务中使用
GPT-3模型训练所需时间：使用8个V100GPU需要36年，或使用512个GPU时需要7个月。 GPU的利用率在最佳情况下为50%，通常低于此水平。...ZeRO Infinity可以在极大规模的训练任务中进行数据卸载，即将训练数据存储到高效存储介质（如NVMe SSD）上，进一步减轻GPU内存压力。 4....L3-数据卸载多维度测试数据 测试机配置及参数 使用高性能工作站配置，包括多个最新的硬件组件，如Nvidia L40s GPU和Micron 9550 Pro NVMe SSD，来进行ZeRO推理评估。...卸载的成本效益 推理模型：在一个30b参数模型（OPT-30b）上进行推理，批量大小为200。 硬件配置： 无卸载（No Offload）：使用6个L40S GPU，256GB的DRAM。...- 支持更大的批量大小，在单位时间内提供更多的推理请求，更好的GPU利用率。 卸载库：如 ZeRO Inference 应该被广泛利用。
节省内存：在训练过程中使用的 GPU 内存比 mmdetection 少大约 500MB； 使用多 GPU 训练和推理； 批量化推理：可以在每 GPU 每批量上使用多张图像进行推理； 支持 CPU 推理...：可以在推理时间内于 CPU 上运行。...Webcam 和 Jupyter notebook demo 该项目提供了一个简单的 webcam demo，展示如何使用 maskrcnn_benchmark 进行推理： cd demo# by default...该项目提供了一个 helper 类来简化编写使用预训练模型进行推理的流程，只要在 demo 文件夹下运行以下代码： from maskrcnn_benchmark.config import cfgfrom...这个来自 PyTorch 的效用函数可以产生我们想要使用 GPU 数目的 Python 进程，并且每个 Python 进程只需要使用一个 GPU。
硬件限制 图本质上是一种稀疏对象，GNN 按理说应该利用其稀疏性来进行高效和可扩展的计算。但是这说起来容易做起来难，因为现代 GPU 旨在处理矩阵上的密集运算。...虽然针对稀疏矩阵的定制硬件加速器可以显著提高 GNN 的及时性和可扩展性，但如何设计仍然是一个悬而未决的问题。 现代 GPU 更适用于密集矩阵运算，而图本质上是稀疏结构。...然而，由于上一节中强调的可靠性问题（语义和梯度信息），与在全图上训练相比，子采样方法可能会限制模型的性能。...在处理大型图时，可以在 CPU 上高效地预先计算特征聚合（CPU 在处理稀疏操作方面表现不错），然后可以对 “结构增强” 节点特征进行批处理并传递给在 GPU 上训练的 MLP。...数据准备——通过历史节点嵌入查找，实现从对大规模图采样到 CPU-GPU 中进行混合训练。 2. 高效架构——用于扩展到巨型网络的图增强 MLP，以及用于对批量图数据进行实时推理的高效图卷积设计。
在这种设置下，策略推断只能在与环境位于同一节点的 CPU 或 GPU 上进行。使用 CPU 进行策略模型推理本身效率就不高，而使用本地 GPU 进行推理也存在严重缺陷。...该系统可以使用 CPU 或 GPU 设备进行策略推理，尽管在采用 GPU 时可能具有明显的性能优势；3）训练（Training）使用收集的轨迹在 GPU 上执行梯度下降迭代以改进策略。...agent 行为分为四个阶段：奔跑和追逐、箱子锁定、斜坡使用和斜坡锁定 作者在分布式环境中使用 inline CPU 推理（简称 CPU Inf.）和远程 GPU 推理（简称 GPU Inf.）进行实验...需要注意的是，之前的研究（如 Ape-X [13]）并没有对这种控制进行研究，模拟和网络训练都使用了计算机集群，因此没有出现争夺有限计算资源的现象（三个进程都在一个 GPU 上运行）。...在 learner 进程中利用 Tensorflow，在 actor 进程中利用 PyTorch，以促进用于优化的全精度 GPU 推理和用于经验生成的量化推理。
CPU进程主要负责与CPU相关的逻辑，例如序列化、调度、分发和Resize等；而GPU进程则专注于GPU推理逻辑，其底层通过直接调用CUDA等库来进行GPU运算。...调度器通过管理请求的状态、缓存、优先级和资源使用，确保推理过程流畅进行。模型推理：在接收到请求后，模型推理层调用相应模型的forward方法进行推理计算。其底层实际上调用CUDA等进行GPU推理。...框架图如下：从框架图中可以看出，系统首先被拆分为多个进程(多个CPU进程与GPU进程)，进程间可通过管道等方式进行通信。...在模型加载时，推理引擎会将大模型的 attention 参数的数量分为两组，分别加载到每张 GPU 上。然后，在推理过程中，两个 GPU 会并行计算注意力，最后再将结果聚合合并。...由于验证是可以批量进行的，而小模型的推理速度又比较快。这样就可以大大提升70b大模型的推理速度，同时保障70b大模型的效果。以下为我们针对70b模型所做的实验效果。
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