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MAC使用MPS进行GPU深度模型训练（MPS替代CUDA）

，CUDA已经成为深度学习领域事实上的标准。...TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架均对CUDA提供了全面支持。然而，在macOS系统上，Apple自研的GPU并不支持CUDA。...PyTorch等深度学习框架也提供了对MPS后端的支持，使开发者能够在macOS上利用Apple GPU进行高效的深度模型训练。因此，在macOS上，使用MPS是替代CUDA的最佳选择。...本文将探讨如何在macOS系统中利用MPS进行深度模型的高效训练。为啥老周上面花点篇幅来说明macOS上用的是MPS，因为网上有些文章说macOS用CUDA，这不是误导大家吗？...我都一脸懵逼，macOS哪里来的CUDA？

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CUDA 多进程服务工具MPS为啥这么有用？

什么是MPS？多进程服务(MPS)是CUDA应用程序编程接口(API)的另一种二进制兼容实现。...MPS运行时架构被设计成透明地启用协作的多进程CUDA应用程序(通常是MPI作业)，以利用最新的NVIDIA(基于kepler) gpu上的Hyper-Q功能。...MPS是一个二进制兼容的客户端-服务器运行时实现的CUDA API，它由几个组件组成。控制守护进程——控制守护进程负责启动和停止服务器，以及协调客户端和服务器之间的连接。...客户端运行时——MPS客户端运行时被构建到CUDA驱动程序库中，可以被任何CUDA应用程序透明地使用。服务器进程——服务器是客户端与GPU的共享连接，并在客户端之间提供并发性。 ?...２.减少了对gpu的上下文存储在没有MPS的情况下，使用GPU的每个CUDA进程在GPU上分配独立的存储和调度资源。相比之下，MPS服务器分配一个GPU存储副本，并调度所有客户端共享的资源。

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MLX vs MPS vs CUDA:苹果新机器学习框架的基准测试

在本文中，我们将对这些新方法进行测试，在三种不同的Apple Silicon芯片和两个支持cuda的gpu上和传统CPU后端进行基准测试。这里把基准测试集中在图卷积网络(GCN)模型上。...mlx-GCN 可以看到除了一些细节函数调用的差别，基本的训练流程与pytorch和tf都很类似，但是这里的一个很好的事情是消除了显式地将对象分配给特定设备的需要，就像我们在PyTorch中经常使用.cuda...MLX:比M1 Pro上的MPS快2.34倍。与MPS相比，M2 Ultra的性能提高了24%。在M3 Pro上MPS和MLX之间没有真正的改进。...从上面的基准测试也可以看到，现在可以利用苹果芯片的全部力量在本地运行深度学习模型(我一直认为MPS还没发挥苹果的优势，这回MPS已经证明了这一点)。...各种设备、各种后端包括：TPU（pytorch使用的XLA），CUDA，ROCM，现在又多了一个MPS。

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MLX vs MPS vs CUDA:苹果新机器学习框架的基准测试

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MLX vs MPS vs CUDA:苹果新机器学习框架的基准测试

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CUDA 13.0统一Arm服务器工具链，边缘开发效率提升300%

这一版本不仅统一了Arm平台的CUDA工具链，更引入了统一虚拟内存（UVM）、多进程服务（MPS）等关键技术，结合硬件级缓存一致性管理，为边缘设备带来了接近服务器级的性能与灵活性。...跨工作负载提升GPU共享效率CUDA 13.0持续优化多项GPU共享功能，旨在提升GPU利用率与性能。其中，多进程服务（MPS）为Tegra GPU解锁了全部潜力。...在Tegra上开始使用MPS：与MPS相关的有两个二进制文件，分别是nvidia-cuda-mps-control和nvidia-cuda-mps-server，它们通常存储在/usr/bin目录下。...日志会存储在$CUDA_MPS_LOG_DIRECTORY/control.log 和 $CUDA_MPS_LOG_DIRECTORY/server.log. ...要停止MPS：绿色上下文实现GPU确定性调度绿色上下文是一种轻量级的CUDA上下文，它能够预先分配GPU资源，特别是流式多处理器（SM），以此确保执行的确定性。

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Multi-Process Scheduling

实际上，在Pascal架构出现之后的MPS可以认为是HyperQ的一种实现方式。现在在Volta架构下面，NVIDIA又将MPS服务进行了基于硬件的优化。 MPS有哪些好处呢？...首先可以增加GPU的利用率；其次可以减少多个CUDA进程在GPU上的上下文空间。该空间主要是用于存储和调度资源；最后可以减少GPU的上下文的切换。...假设在CPU端有A、B、C三个进程，每个进程都要发射CUDA Kernel的任务到GPU上去，并且假设它们每一个独立的任务对GPU利用率都不高。 ? ? ?...在不使用MPS服务的情况下，A、B、C三个进程实际上也可以同时把CUDA任务发射到GPU上去，但是默认采用时间片轮转调度的方式。...这种情况下，CPU中的process（进程）发射的CUDA任务对GPU的利用率是很低的！ ? 接下来看一下基于Pascal架构的MPS服务对任务的处理情况。

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CUDA12.2发布：引入异构内存管理（HMM）

6月底，NVIDIA悄悄发布CUDA Toolkit12.2。...▶ 主机NUMA内存分配：使用CUDA虚拟内存管理API或CUDA流有序内存分配器，分配CPU内存以针对特定的NUMA节点。...▶ 增加了CUDA多进程服务（MPS）的运行时客户端优先级映射。这允许在MPS下运行的多个进程在粗粒度级别上在多个进程之间进行优先级仲裁，而无需更改应用程序代码。...NVIDIA 引入了一个新的环境变量CUDA_MPS_CLIENT_PRIORITY，它接受两个值：NORMAL优先级，0，和BELOW_NORMAL优先级，1。...例如，给定两个客户端，可能的配置如下： // 客户端1的环境 export CUDA_MPS_CLIENT_PRIORITY=0 // NORMAL优先级 // 客户端2的环境 export CUDA_MPS_CLIENT_PRIORITY

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【CUDA】cuda安装（windows版）

【CUDA】cuda安装（windows10版）本次安装参考了网上许多教程，结合自己的需求与理解，写下此篇博客，仅做本人总结使用。。...一、前言 windows10 版本安装 CUDA ，首先需要下载两个安装包 CUDA toolkit（toolkit就是指工具包） cuDNN 注：cuDNN 是用于配置深度学习使用官方教程 CUDA.../cuda-downloads?.../cuda-toolkit-release-notes/index.html CUDA的版本是跟显卡型号有关还是驱动有关？...一般是驱动版本决定了能用的CUDA版本的上限，比如新版的显卡驱动可以支持老的CUDA runtime。

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CUDA编程注意(CUDA编程)

CUDA编程注意传给CUDA编译器编译的文件里不能包含boost的头文件，会报错。例如xxCUDA.cuh中最好不要包含boost的头文件。...CUDA编程中核函数一般写在.cu文件中，也可以使用.cu生成的ptx文件（起到了类似OpenGL中的着色器的作用）添加到C++的程序中，cuda给了一套使用ptx编程的接口，这使得CUDA程序不需要....详情见https://www.cnblogs.com/redips-l/p/8372795.html 给CUDA核函数传参时，允许传入结构体，结构体中的元素会被默认设置为常量内存，如果结构体中存在指针成员

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Pytorch Apple Silicon GPU 训练与测评

MPS后端扩展了PyTorch框架，提供了在Mac上设置和运行操作的脚本和功能。MPS通过针对每个Metal GPU系列的独特特性进行微调的内核来优化计算性能。...新设备在MPS图形框架和MPS提供的调整内核上映射机器学习计算图形和基元。...因此此次新增的的device名字是mps，使用方式与cuda类似，例如： import torch foo = torch.rand(1, 3, 224, 224).to('mps') device...此外发现，Pytorch已经支持下面这些device了，确实出乎意料: cpu, cuda, ipu, xpu, mkldnn, opengl, opencl, ideep, hip, ve, ort,...我又在Nvidia P100 GPU服务器上进行了测试，CPU耗时34.2s，使用CUDA 耗时20.4s，加速比1.67倍，跟M1差不多，整体速度略低于M1。

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ChatGLM实战：用Langchain-ChatGLM解析小说《天龙八部》

() model = model.eval() def torch_gc(): if torch.cuda.is_available(): # with torch.cuda.device...(DEVICE): torch.cuda.empty_cache() torch.cuda.ipc_collect() elif torch.backends.mps.is_available...(): try: from torch.mps import empty_cache empty_cache() except..." if torch.cuda.is_available() else "mps" if torch.backends.mps.is_available() else "cpu" embeddings..." if torch.cuda.is_available() else "mps" if torch.backends.mps.is_available() else "cpu" embeddings

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CUDA 的卸载_cuda怎么安装

问题来源对于刚接触人工智能领域不久的我而言，装 CUDA 等一些跑模型需要用到的工具是一件痛苦的事，稍不注意就会导致版本依赖问题，最终可能会需要你把前面安装的东西都卸载掉并重新下载，故本文记录如何卸载...CUDA 使得卸载干净。...这一步执行完后，基本电脑上所有关于错误版本的 CUDA 都会被卸载干净，接着就可以进行新版本的 CUDA 的安装操作。版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。

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腾讯云开发工具Cloud Studio初体验

', help='learning rate step gamma (default: 0.7)') parser.add_argument('--cuda...('--mps', action="store_true", default=False, help="enables MPS training")...help='for Saving the current Model') args = parser.parse_args() if args.cuda...and not args.mps: device = "cuda" elif args.mps and not args.cuda: device = "mps"...(device) torch.manual_seed(args.seed) kwargs = {'num_workers': 1, 'pin_memory': True} if args.cuda

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CUDA Toolkit 11.8 新功能揭晓

NVIDIA 发布了最新的 CUDA Toolkit 软件版本 11.8。此版本的重点是通过新的硬件功能增强编程模型和 CUDA 应用程序加速。...CUDA 和 CUDA 库公开了基于 GPU 硬件架构增强的新性能优化。...改进的 MPS 信号处理您现在可以终止MPS 环境中运行的任何应用程序SIGINT或SIGKILL任何应用程序，而不会影响其他正在运行的进程。...（板级支持包）即可升级到最新的 CUDA 版本，以与 CUDA 桌面版本保持一致。...CPU 端模块的延迟加载改进了用于中断和终止应用程序的 MPS 信号处理 NVIDIA JetPack 安装简化 CUDA 开发者工具更新

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震惊，MPS居然搞起来了这个东西！

说起 MPS，大家肯定熟悉，老电源玩家了，但是我今天逛电机展的时候，居然也看到了 MPS，不对劲，100 分的不对劲（他们在电击展展啥？MOS 管？...好像也没有这个线）：被我拍的皱皱巴巴这个吧，这个拍的比较正规仔细的研究了一下，原来是集成化的电机解决方案：这次的展位不大，俩张桌子，但是还是很紧凑的整场逛下来，MPS 的展位居然是除仪器以外，...注意到 EZmotion 是激光刻蚀研究一下，这个 Logo，看着应该是一个公司：提供整体方案的公司在下面注意到也是 MPS 的这个网站卖的是集成电机的产品：传统电机通常体积庞大、价格昂贵且结构复杂...其实就是完全集成，做到让用户开箱即用分析MPS完整机器人解决方案 MPS 给了我一份册子，我看了下感觉还是挺有干货的，除去 MPS 的产品介绍，居然还有一点电机学知识，而且对于我们了解产品来说还必不可少...以电源产品看家，但是随着时间的推移，产品线逐渐丰富，时间来到 2025，AI，具身智能，算力爆发等，无一不是对能源和控制极其渴求的行当，MPS 以自己的优势给出了一份不错的答卷： MPS 给具身机器人的解决方案

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提升GPU利用率：探索NVIDIA的MIG与MPS虚拟化技术

各种profile的组合方式也是非常有限的，如下图所示： img ②MPS（MULTI-PROCESS SERVICE ） MPS，包含在CUDA工具包中的多进程服务。...它是一组可以替换的，二进制兼容的CUDA API实现，包括3个模块：守护进程，用于启动或停止MPS服务进程，同时也负责为用户进程和服务进程之间建立连接关系服务进程，多个用户在单个GPU上面的共享连接...，为多个用户之间执行并发的服务用户运行时，集成在CUDA driver库中，对于CUDA应用程序来说，调用过程透明当用户希望在多进程条件下发挥GPU的并发能力，就可以使用MPS。...首先，在没有开启MPS的情况下，有两个进程A（蓝色）和B（红色），每个进程都有自己的CUDA context。...img 继续往下看，如果我们开启了MPS，同样是启动两个进程A（蓝色）和B（红色），MPS服务进程会将它们两个CUDA context融合到一个CUDA context里面。这就是最大的不同。

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太厉害了！98 秒内可以在本地转录 2.5 小时的音频！

insanely-fast-whisper 执行下面命令运行： insanely-fast-whisper --file-name --batch-size 2 --device-id mps...--hf_token 注意：如果您在 macOS 上运行，还需要添加--device-id mps标志。...2、如何解决AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled Windows 上的错误？...mps后端没有像 CUDA 那样优化，因此更需要内存。通常，您可以--batch-size 4毫无问题地运行（应使用大约 12GB GPU VRAM）。别忘了设置--device mps.

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基于 Jetson 在 kubeedge上搭建机器学习环境（dockercontainerd）

('--no-mps', action='store_true', default=False, help='disables macOS GPU training...= not args.no_cuda and torch.cuda.is_available() use_mps = not args.no_mps and torch.backends.mps.is_available...() torch.manual_seed(args.seed) if use_cuda: device = torch.device("cuda") elif...use_mps: device = torch.device("mps") else: device = torch.device("cpu") train_kwargs...'shuffle': True} train_kwargs.update(cuda_kwargs) test_kwargs.update(cuda_kwargs)

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以Lama Cleaner的AI去水印工具理解人工智能中经常会用到GPU来计算的CUDA是什么？优雅草-卓伊凡

,cpu,mps}] [—gui][—no-gui-auto-close] [—gui-size GUI_SIZE GUI_SIZE] [—input INPUT] [—output-dir OUTPUT_DIR...,cpu,mps}] [—enable-remove-bg] [—enable-anime-seg] [—enable-realesrgan][—realesrgan-device {cpu,cuda,...mps}] [—realesrgan-model {realesr-general-x4v3,RealESRGAN_x4plus,RealESRGAN_x4plus_anime_6B}][—realesrgan-no-half...] [—enable-gfpgan] [—gfpgan-device {cpu,cuda,mps}] [—enable-restoreformer] [—restoreformer-device {cpu...,cuda,mps}][—enable-gif] [—install-plugins-package]lama-cleaner: error: torch.cuda.is_available() is

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MAC使用MPS进行GPU深度模型训练（MPS替代CUDA）

CUDA 多进程服务工具MPS为啥这么有用？

MLX vs MPS vs CUDA:苹果新机器学习框架的基准测试

MLX vs MPS vs CUDA:苹果新机器学习框架的基准测试

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Multi-Process Scheduling

CUDA12.2发布：引入异构内存管理（HMM）

【CUDA】cuda安装（windows版）

CUDA编程注意(CUDA编程)

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CUDA 的卸载_cuda怎么安装

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CUDA Toolkit 11.8 新功能揭晓

震惊，MPS居然搞起来了这个东西！

提升GPU利用率：探索NVIDIA的MIG与MPS虚拟化技术

太厉害了！98 秒内可以在本地转录 2.5 小时的音频！

基于 Jetson 在 kubeedge上搭建机器学习环境（dockercontainerd）

以Lama Cleaner的AI去水印工具理解人工智能中经常会用到GPU来计算的CUDA是什么？优雅草-卓伊凡

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