在这篇教程中我们会展示如何使用 Amazon AWS 的两个多路GPU节点来设置,编写和运行 PyTorch 1.0 分布式训练程序。首先我们会介绍 AWS 设置, 然后是 PyTorch 环境配置, 最后是分布式训练的代码。你会发现想改成分布式应用你只需要对你目前写的训练程序做很少的代码改动, 绝大多数工作都只是一次性的环境配置。
由于需要使用越来越复杂的神经网络,我们还需要更好的硬件。但我们的电脑通常不能承受那么大的网络,不过你可以相对容易地在亚马逊上租用一个功能强大的计算机,比如E2服务你可以相对容易地按照小时租用在亚马逊EC2服务。 我使用Keras——一个开源神经网络Python库。因为它的易用性,所以初学者可以很容易开始自己的深度学习旅程。它建立在TensorFlow之上(但是Theano也可以使用)—— 一个用于数值计算的开源软件库。租借的机器将通过浏览器使用Jupyter Notebook ——一个网络应用程序,允许共享
要绘制物体,CPU需要告诉GPU应该绘制什么和如何绘制。通常我们用Mesh来决定绘制什么。而如何绘制是由着色器控制的,着色器实际上就是一组GPU的指令。除了Mesh之外,着色器还需要很多其他的信息来协同完成它的工作,比如对象的transform矩阵和材质属性等。
深度学习非常依赖设备,训练模型就类似在“炼丹”,没有好的炼丹炉,想要复现顶刊中那些动辄8卡/4卡 Tesla V100显卡训练的模型,只能是“望洋兴叹”。
https://tensorflow.google.cn/guide/distributed_training(此文的信息是2.3版本之前)。
大数据文摘作品,转载要求见文末 编译 | Molly、寒小阳、Yawei 随着我们使用的神经网络越来越复杂,我们需要更强劲的硬件。我们的个人电脑一般很难胜任这样大的网络,但是你可以相对轻松地在Amazon EC2服务中租到一台强劲的电脑,并按小时支付租金。 我用的是Keras,一个神经网络的开源python库。由于用法十分简单,它很适合入门深度学习。它基于Tensorflow,一个数值计算的开源库,但是也可以使用Theano。租到的机器可以使用Jupyter Notebook通过浏览器来访问。Jupyter
这是关于Rust Wgpu的介绍的系列文章,基于 winit 0.30.0 与 Wgpu 0.20.0。
虚拟私有云使用限制如表1所示。以上配额说明针对单租户情况。一个网络ACL单方向拥有的规则数量最好不超过20条,否则可能引起网络ACL性能下降。二层网关连接在公测期间默认只能创建1个二层连接网关。默认情况下,一个用户可以创建100个安全组。默认情况下,一个安全组最多只允许拥有50条安全组规则。默认情况下,一个云服务器或扩展网卡建议选择安全组
在文章开始之前,首先介绍一下我们今天的主角-腾讯云高性能应用服务 HAI ,那么什么是腾讯云高性能应用服务 HAI 呢?
OpenGL由Khronos Group组织在1992年的时候推出,距离现在已经30年了。
这是渲染系列的第19篇教程。上一章节涵盖了 realtime GI, probe volumes, 和LOD groups,这一节我们来试一下另外一种缩减DrawCall的方法,合批。
随着全球云计算产业高速发展,越来越多的企业选择业务上云,为了能够为广大用户提供更好、更全面的产品功能与使用体验,我们正在不断努力中。9月份,我们在容器服务的产品形态、功能支持以及用户体验上做了系列优化,并发布了如下特性:
开启特权模式(--privileged)的容器,在使用nvidia GPU时,无法通过cAdvisor获取GPU相关的metrics信息。Google大法可以搜到相关的Issue,于2018年提出,至今仍处于Open状态(给cAdvisor贡献代码的机会),由于涉及到的内容较多,分为三篇来讲。
创建一个新的Pycharm项目(如果你的代码在服务器上,你需要用一个新的纯Python项目同步服务器上的项目,那么进行这一步)
这次发布的 Scala,里面的推理应用程序致力于优化开发者体验。Scala 是一个通用目的程序语言,支持功能性编程和较强的静态类型系统,它被用于平台的高度分布式处理像 Apache Spark。
GPU 云服务器(GPU Cloud Computing)是基于 GPU 的快速、稳定、弹性的计算服务,因此,可以广泛应用到深度学习训练/推理、图形图像处理以及科学计算等场景中。 GPU 云服务器提供和标准 CVM 云服务器一致的方便快捷的管理方式。GPU 云服务器通过其强大的快速处理海量数据的计算性能,有效解放用户的计算压力,提升业务处理效率与竞争力。腾讯云的GPU云服务器分为两类,一个是计算型实例服务器,一个是渲染型实例服务器。不管是何种类型的GPU云服务器,都需要配置和安装必要的组件才能正常工作和使用。
选自Minimaxir 作者:Max Woolf 机器之心编译 参与:乾树、李泽南 越来越多的开发者正在使用云服务来训练和运行模型,然而目前看来这种做法的成本较高。不过相比云 GPU 而言,动态分配的云 CPU 就便宜很多了。前苹果员工 Max Woolf 最近测试了云 CPU 阵列在执行 TensorFlow 任务时的效率,并得到了令人满意的结果。利用价格差使用云 CPU 代替 GPU 可以为我们节约不少使用成本。 我一直在使用 Keras 和 TensorFlow 开展一些个人深度学习项目。但是,使用
在深度学习和图形处理等领域,GPU相较于CPU有着数十倍到上百倍的算力,能够为企业提供更高的计算效率及更低廉的IT成本,但同时也有不少研究与开发人员对GPU云服务器有着不少困惑。 以深度学习为例,如何选购腾讯云GPU云服务器并优雅地安装驱动等底层开发工具库,以及如何实现远程开发和调试Python代码呢? 我们将从实践出发,提出基于腾讯云GPU实例的最佳实践,基于腾讯云GPU服务器打造远程Python/PyTorch开发环境。其实,开发者们完全可以在“本地开发一致的体验”和“服务器端更高质量资源”这二
随着 MXNet 1.2.0 版本的发布,新的 MXNet Scala API 接口也发布了。这次发布的 Scala,里面的推理应用程序致力于优化开发者体验。Scala 是一个通用目的程序语言,支持功能性编程和较强的静态类型系统,它被用于平台的高度分布式处理像 Apache Spark。
6月29日,DevOps国际峰会在北京盛大开幕。腾讯数据平台部高级工程师罗韩梅做了主题为“腾讯基于Kubernetes的企业级容器云平台GaiaStack”的演讲。 以下为演讲内容: GaiaStac
Kubernetes中通过device plugin将GPU作为一种resource来使用,因此需要先创建一个device plugin将GPU信息注册到Kubernetes中。NVIDIA官方提供了一个GPU device plugin,详情可见https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin。
这是关于对象管理系列的第二篇教程。在这一部分中,我们将添加对不同材质和颜色的多种形状的支持,同时保持游戏向后兼容,即兼容游戏的前一个版本。
Variable是Pytorch的0.4.0版本之前的一个重要的数据结构,但是从0.4.0开始,它已经并入了Tensor中了。
在上一篇中大家已经熟悉了GPU服务器创建及初始化步骤,那么接下来该如何具体远程开发?如何调试代码、同步数据呢?
TensofFlow文档已经被翻译为中文,欢迎大家学习参考使用,下面节选基本使用方法一节,完整内容可以下载或访问官方网站。 基本使用 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数
即进程组。默认情况下,只有一个组,一个 job 即为一个组,也即一个 world。
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第四篇。对测量性能的介绍。我们还将在函数库中添加从一个函数转换为另一个函数的功能。
“ 本篇的目的在于介绍ArcGIS Pro中的深度学习,简洁清晰梳理其流程,并介绍流程中的难点。通篇是对官方文档以及同事实践经验的总结,适合入门过程,无法把握整体思路的用户。”
随着最近一两年生成式大模型的迭代出新,尤其是以 ChartGPT 为代表的大语言模型,几乎一夜间让所有人都看到了人工智能改变世界的潜力。而作为持续发力 GPU 通用计算(CUDA)的 AI 专业显卡提供商,Nvidia 公司成为了当之无愧的技术赢家,从其屡创新高的市值中就可见一瞥。
说实话,之前我在笔记本上都一直都是只有一块N卡,所以没有过多关注过这个问题。然而昨天有个人问我,TensorRT怎么在多个GPU中指定模型推理GPU设备?我查了一下,发现官方有几个不同的解决方案,个人总结了一下,主要的做法有两种。
云端深度学习的服务的性能加速通常需要算法和工程的协同加速,需要模型推理和计算节点的融合,并保证整个“木桶”没有太明显的短板。
经过9篇文章之后,我们基本把 HugeCTR 的训练过程梳理了以下,现在我们有必要看看HugeCTR如何进行推理,这样可以让我们从整体上有一个更好的把握。而且我们之前都是分析分布式训练,此处恰好可以看看分布式推理。
有了能做出惊人预测的模型之后,要做什么呢?当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成,可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是,现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据,这种情况需要将模型包装成网络服务:这样的话,任何组件都可以通过REST API询问模型。随着时间的推移,你需要用新数据重新训练模型,更新生产版本。必须处理好模型版本,平稳地过渡到新版本,碰到问题的话需要回滚,也许要并行运行多个版本做AB测试。如果产品很成功,你的服务可能每秒会有大量查询,系统必须提升负载能力。提升负载能力的方法之一,是使用TF Serving,通过自己的硬件或通过云服务,比如Google Cloud API平台。TF Serving能高效服务化模型,优雅处理模型过渡,等等。如果使用云平台,还能获得其它功能,比如强大的监督工具。
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列文章中的第五篇。这次,我们将使用计算着色器显著提高图形的分辨率。
vLLM 的一个很大创新点是将物理层面的 GPU 和 CPU 可用内存切分成若干个 block,这样可以有效降低内存碎片化问题。具体而言,vLLM 的 block 分为逻辑层面(logical)和物理层面(physical),二者之间存在映射关系。下图很好解释了两个层面 block 的关系。
在进行复杂或严格的企业机器学习项目时,数据科学家和机器学习工程师会大规模体验各种程度的处理滞后训练模型。虽然对小数据进行模型训练通常可能需要几分钟,但对大数据进行相同的训练可能要花费数小时甚至数周。为了克服这个问题,从业人员经常使用NVIDIA GPU来加速机器学习和深度学习工作负载。
使用多实例GPU (MIG/Multi-Instance GPU)可以将强大的显卡分成更小的部分,每个部分都有自己的工作,这样单张显卡可以同时运行不同的任务。本文将对其进行简单介绍并且提供安装和使用的示例。
选自Medium 机器之心编译 参与:路雪 近日,Amulya Aankul 在 Medium 上发表文章,描述他在谷歌云平台上运行 Jupyter Notebook 的过程,仅需 15 分钟。机器之
今天在HAI算力实例下部署体验了一下Magic-animate——可以单张图像+一组动作序列(Motion Sequence)生成高质量视频的工具,很强,脸部处理虽然差了一点但还是很有意思。
你可能知道,Jetson Nano是一款低成本(99美元)的单板电脑,用于物联网类型的用例。在众多类似设备中,它的关键卖点是全功能GPU,与NVidia CUDA库兼容。
AI 研习社按,2017 年 5 月,在 GTC 2017 上,英伟达 CEO 黄仁勋发布 Volta 架构 Tesla V100,它被称为史上最快 GPU 加速器。2018 年 3 月,同样也是在 GTC 上,黄仁勋发布「全球最大的 GPU」——DGX-2,搭载 16 块 V100 GPU,速度达到 2 petaflops。
NVIDIA Triton Inference Server提供了针对NVIDIA GPU优化的云推理解决方案。服务器通过HTTP或GRPC端点提供推理服务,从而允许远程客户端为服务器管理的任何模型请求推理。对于边缘部署,Triton Server也可以作为带有API的共享库使用,该API允许将服务器的全部功能直接包含在应用程序中。
随着信息技术的飞速发展和数字化转型的深入推进,云原生架构已成为企业数字化转型的重要基石。Docker容器、Serverless和微服务等技术作为云原生的核心组成部分,正在不断推动着企业应用架构的革新与升级。本文旨在总结近期在云原生实践、容器技术、Serverless应用以及微服务架构等方面的最新研究成果和实践经验,为企业提供更高效、更灵活、更可靠的云原生解决方案。
选自AWS blog 机器之心编译 参与:Smith Apache MXNet 是一个功能全面,且具有高度可扩展性的深度学习框架,可支持创建和训练最新型的深度学习模型。通过它,你可以创建卷积神经网络,LSTM 网络和其它的模型。它支持多种语言,包括但不限于 Python、Scala、R和 Julia 。本文将对 MXNet 五大特征的实现进行介绍。 在本篇文章中,我们对使 MXNet 在 AWS 云中成为开发者友好型框架的一些特征进行了展示。对于更喜欢符号式表现形式的开发者,我们也提供了一张速查表,以在 M
KubeCon + CloudNativeCon 首次登陆中国上海。这意味着中国Kubernetes 爱好者们齐聚上海来参与这场全球范围内最大的 Kubernetes 技术盛会。数据平台部高级工程师宋盛博在大会上介绍了腾讯企业级容器云平台GaiaStack在机器学习场景的实践,即《Deep CustomizedKubernetes for Machine Learning in Tencent》
刘远,腾讯云泛互联网首席解决方案架构师。 技术背景 Stable Diffusion 是一种深度学习的文本到图像模型,由 Runway 和慕尼黑大学合作构建,第一个版本于 2021 年发布。目前主流版本包含 v1.5、v2和v2.1。它主要用于生成基于文本描述的详细图像,也应用于其他任务,如修复图像、生成受文本提示引导的图像到图像的转换等。 应用场景 AI 绘图在各个行业领域会起到革命性的作用,目前多数是加快现有工作的效率和质量。以下是几个典型的应用场景: 1. 插画:无论是游戏 CG 还是概念插画,使用
👉腾小云导读 Stable Diffusion 是一种深度学习的文本到图像模型,由 Runway 和慕尼黑大学合作构建,第一个版本于 2021 年发布。目前主流版本包含 v1.5、v2和v2.1。它主要用于生成基于文本描述得详细图像,也应用于其他任务,如修复图像、生成受文本提示引导的图像到图像的转换等。本文主要讲解如何在腾讯云上部署 Stable Diffusion以及使用,欢迎阅读。 👉看目录,点收藏 1 应用场景 2 部署 Stable Diffusion 3 搭建步骤 3.1 准备需使用容器
Windows上显卡的驱动一般是已经安装成功的,这里首先需要查看自己的显卡支持的CUDA版本。具体操作顺序维:桌面右击NVIDIA控制面板->导航栏选择帮助点击系统信息->切换到组件选项卡。
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