AI大模型部署到本地很耗资源,需要很大的内存和硬盘,很多电脑都满足不了要求。而且部署过程很复杂,非专业人士很难上手。
2020 开年,ZILLIZ 与 InfoQ 筹备了以异构计算为专题的一系列文章。此篇文章作为异构计算专题的开篇,整体性的介绍了异构计算的定义、场景与局限性。在后续的专题文章中,我们将深入不同的 AI 应用场景进一步解释异构计算的优势。
今天,学习了网上的汇编视频教程,非常好,有可能据王爽本人,据说他的《汇编语言》是很经典的数据,之所以学习是想了解一下计算机底层是怎么运行的,倒不是说要拿汇编来做嵌入式,因为现在的编译器已经比我们强多了。 学习汇编的念头是前几天看了《c语言标准和实现》的附录里面提到汇编的只知识,所以还是学习一下,帮助自己家人计算机内功,网上也有说csapp的第三章就是讲述汇编语言的,到时候可以拿来看看。 MASM32是国外的MASM爱好者Steve Hutchesson自行整理和编写的一个软件包,目前最高版本为11r版。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第30天,我们正在讲解性能,希望在接下来的60天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计273字,阅读时间15分钟 5.3.1. Data Transfer between Host and Device Applications should strive to minimize data transfer between the host and the device. On
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第89天,我们正在讲解Unified Memory Programming,希望在接下来的13天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯。
指令微调阶段使用了已标注数据。这个阶段训练的数据集数量不会像预训练阶段那么大,最多可以达到几千万条,最少可以达到几百条到几千条。指令微调可以将预训练的知识“涌现”出来,进行其他类型的任务,如问答类型的任务。一般指令微调阶段对于在具体行业上的应用是必要的,但指令微调阶段一般不能灌注进去新知识,而是将已有知识的能力以某类任务的形式展现出来。
为什么需要GPU虚拟化 根据平台收集的GPU使用率的历史,我们发现独占卡的模式会对GPU这种宝贵计算资源存在浪费现象,即不同用户对模型的理解深度不同,导致申请了独立的卡却没有把资源用满的情况。针对这种情况,虚拟化GPU技术可以更好的解决这种痛点,让机器的计算资源得到充分利用。 现有技术情况 目前来看,绝大多数公司使用的是英伟达(NVIDIA)的公司的计算卡,所以下面主要介绍NVIDIA的技术现状。 NVIDIA在前几年释放出来一个NVIDIA vGPU的一个硬件虚拟化的技术,该技术的介绍是 NVIDIA
语义分割(semantic segmentation) : 就是按照“语义”给图像上目标类别中的每一点打一个标签,使得不同种类的东西在图像上被区分开来。可以理解成像素级别的分类任务,直白点,就是对每个像素点进行分类。
小熊派开发板的 LCD 小屏幕使用是ST7789驱动IC,之前一直有在该块屏幕上实现滚动显示的想法,最初构想在MCU侧创建一个大的队列,将整个屏幕显示内容交由队列管理,然后不停的去整屏刷新以实现屏幕滚动。
这里在实验之前需要下载 Bochs-win32-2.6.11 作者使用的是Linux版本的,在Linux写代码不太舒服,所以最好在Windows上做实验,下载好虚拟机以后还需要下载Nasm汇编器,以及GCC编译器,为了能够使用DD命令实现磁盘拷贝,这里你可以安装windows 10 下面的子系统Ubuntu,需要使用命令时可以直接切换。
左侧的 EAX , EBX , ECX , EDX , ESI , EDI , EBP , ESP , CS , DS , ES , FS , GS , SS , EFLAGS , EIP 等
每个外设,例如: 显示器有对应的显卡,显卡里面有相关的寄存器,通过往这些寄存器中设置对应的值,就可以控制该外设工作起来了。
在深度学习和计算机图形学等领域,使用GPU进行加速已经成为常见的做法。然而,GPU的显存是一种有限的资源,我们需要时刻关注显存的使用情况,以避免显存溢出导致的程序错误。NVIDIA提供了一个命令行工具nvidia-smi,能够实时查看GPU的状态和显存使用情况。本文将介绍如何使用nvidia-smi命令在终端实时刷新GPU显存。
通过阅读文章,读者可以详细学习LLaMA微调的相关知识和实践技巧。理解训练过程中的 Zero 等参数设置、数据准备(ChatGPT 训练数据生成流程)。对于微调方式,课程将分别以 Lora 方式、Ptuning 方式为例,进行演示讲解,我们还会讲解合并LoRA 参数与原始参数的方法、Fsdp与Deepspeed 的全参数微调技巧等内容。最后,讲解模型效果的测评,还将对相关指标进行说明和分析,帮助学员掌握有效评估模型性能的方法。下面开始我们的分享:
由于测试环境使用的是NVIDIA的显卡,这里直接通过lspci命令即可查询具体显卡信息
1 说明背景1.1 近来想法1.2 几个概念2 全局视角2.1 应用场景(了解)2.2 大概原理(了解)2.3 技术图景(了解)3 用户空间3.1 OpenGL 和 libGL(了解)3.2 libXCB 和 XServer(了解)3.3 libGL 和 Mesa(了解)4 用户和内核4.1 软件构图(了解)4.2 驱动视角(待掌握)4.3 源码视角(了解)5 内核和固件5.1 工作流程(掌握)5.2 交互途径(掌握)5.3 寄存器组设计(掌握)5.4 通信协议设计(掌握)6 固件和硬件6.1 固件软件设计(掌握)6.2 软件硬件接口(了解)6.3 体系结构简介(了解)6.4 图形流水线(了解)7 参考资料
目前训练超大规模语言模型主要有两条技术路线:TPU + XLA + TensorFlow 和 GPU + PyTorch + Megatron-LM + DeepSpeed。前者由 Google 主导,由于 TPU 和自家云平台 GCP 深度绑定,对于非 Google 开发者来说, 只可远观而不可把玩,后者背后则有 NVIDIA、Meta、微软等大厂加持,社区氛围活跃,也更受到群众欢迎。
之前的几篇文章(从i.MX6ULL嵌入式Linux开发1-uboot移植初探起),介绍了嵌入式了Linux的系统移植(uboot、内核与根文件系统)以及使用MfgTool工具将系统烧写到板子的EMMC中。
大家好,我是来自PPTV的王斌。接下来我将围绕以下几个话题,为大家分享有关全平台硬件解码的渲染与优化的实践经验。
16位汇编语言第二讲系统调用原理,以及各个寄存器详解 昨天已将简单的写了一下汇编代码,并且执行了第一个显示到屏幕的helloworld 问题? helloworld怎么显示出来了. 一丶显卡
本周我们在社区中精选出开发者在使用PaddlePaddle过程中遇到的技术难题,希望能帮助广大用户在Linux安装过程中解答疑惑。
之前在Linux系统移植时提到过LCD驱动,本篇来看下Linux设备树如何配置LCD驱动。
得物大模型训练与推理平台上线几个月后,我们与公司内部超过 10 个业务领域展开了全面的合作。在一些关键业务指标方面,取得了显著的成效,例如:
Hello,小伙伴们大家好,在上一篇文章中(传送门:没有操作系统,也能运行我们的程序?(理论部分)),我们已经知道了一台计算机是如何加载操作系统到内存之中的。在这里简单的回顾一下,首先CPU先执行ROM中的BIOS程序进行硬件自检,硬件没问题之后,BIOS程序开始加载硬盘第一个扇区共512个字节到内存中,这512个字节是操作系统的引导代码,是专门引导操作系统的,因此这个扇区也叫主引导扇区。CPU执行操作系统引导代码,将操作系统的核心部分加载到内存中,这样操作系统就跑起来了,计算机就有灵魂了。好了,当然,我们也可以把我们的代码放到硬盘的第一个扇区,然后按下开机键,让BIOS把我们的代码加载到内存中,让CPU去执行我们的代码,这样,就实现了在计算机裸机上直接去运行我们的代码了。OK,我们开始动手做下实验吧。
Management PCI-Express Runtime D3 (RTD3) Power Management是一种用于管理PCI-Express设备的低功耗模式的技术RTD3是一种睡眠状态,当PCI-Express设备处于空闲状态时,可以将其置于低功耗模式,以减少能源消耗和热量产生。英伟达™(NVIDIA®)图形处理器有许多省电机制。其中一些机制会降低芯片不同部分的时钟和电压,在某些情况下还会完全关闭芯片部分的时钟或电源,但不会影响功能或继续运行,只是速度较慢。然而,英伟达™(NVIDIA®)GPU 的最低能耗状态需要关闭整个芯片的电源,通常是通过调用 ACPI 来实现。这显然会影响功能。在关机状态下,GPU 无法运行任何功能。必须注意的是,只有在 GPU 上没有运行任何工作负载的情况下才能进入这种状态,而且在试图开始工作或进行任何内存映射 I/O (MMIO) 访问之前,必须先重新开启 GPU 并恢复任何必要的状态。
冬瓜哥收集了 “大话存储” 和 ”大话计算机” 两个公众号中帖子下的留言如下(蓝色表示往期已回答,红色表示本期选中):
折腾大模型(small LLM)一段时间了,以下是平民版的LLM学习记录,记录了自己遇到的问题,以及给出不完美的解答。
显示设备例如 LCD,在 Linux 中用 Framebuffer 来表征, Framebuffer 翻译过来就是帧缓冲,简称 fb,在 /dev 目录下显示设备一般表示成这样:/dev/fbn,应用程序通过访问这个设备来访问 LCD,实际上应用程序通过操作显存来操作显示设备,显存由驱动程序设置。说白了,我们要在 linux 下操作屏幕进行显示那么直接对 /dev/fbn 进行操作即可。
谷歌 Gemma 是一个基于 Python 的图像分析工具,提供快速和准确的物体检测、定位、分类和风格迁移功能。它使用 TensorFlow Lite 模型,使它可以快速运行在移动设备上。
做了一段时间的 GPU 固件和驱动开发,加上平时学习的一些零散的知识,最近打算整理,将这些做成一页文章。 主线任务:梳理 GPU 的知识大纲 =====> 对标 GPU入门工程师 支线任务:了解 GPU 硬件工作机理 支线任务:掌握 GPU 固件工作机理 =====> 对标 GPU固件工程师 支线任务:了解 GPU 驱动 和 GPU 固件的交互接口 支线任务:掌握 GPU 驱动工作机理 =====> 对标 GPU驱动工程师 支线任务:了解 GPU 驱动 和 LIBDRM 的交互接口
这种说法是片面的,虽然计算机计算定点数和整数比计算浮点数快,但是模型的参数仅仅是以定点或者整数的方式存储,在实际计算时,还需要把定点数和整数反量化为浮点数进行数值计算,再把计算的结果以定点数或整数进行存储,这一步的目的是最大化减少计算精度的损失。
二进制进行逻辑运算,1和0也就是晶体管的开和关(与或门);将数亿个晶体管组合在一起就是CPU当中最重要的一个部件Arithmetic and Logic Unit(算术逻辑单元);
QAnything (Question and Answer based on Anything) 是致力于支持任意格式文件或数据库的本地知识库问答系统,可断网安装使用。
大模型的训练和微调对显存要求很高,优化器状态是显存主要开销之一。近日,清华大学朱军、陈键飞团队提出了用于神经网络训练的 4 比特优化器,节省了模型训练的内存开销,同时能达到与全精度优化器相当的准确率。
在大型机构分配的服务器集群中,需要使用GPU的程序默认都会在第一张卡上进行,如果第一张卡倍别人占用或者显存不够的情况下,程序就会报错说没有显存容量,所以能够合理地利用GPU资源能帮助你更快更好地跑出实验效果。 1、指定使用GPU0运行脚本(默认是第一张显卡, 0代表第一张显卡的id,其他的以此类推) 第一种方式:
嵌入式开发的过程中,很多时间都是要和硬件设备打交道,通过程序控制硬件的具体行为,这些往往是单片机延续下来的开发模式,在目前复杂的嵌入式系统中,很多都需要借助设计模式来进行开发,比如文件系统,网络,图形,算法等等,这些如果能够利用软件模拟器进行开发,可以大大的减少上板调试的时间。减少硬件连接的烦恼,在家也能随时分析软件代码。
ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于 General Language Model (GLM) 架构,具有 62 亿参数。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答,更多信息请参考我们的博客。欢迎通过 chatglm.cn 体验更大规模的 ChatGLM 模型。
每一种微处理器的汇编语言都不一样。只能通过一种常用的,结构简洁的微处理器的汇编语言来学习,从而达到学习汇编的两个最根本的目的:充分获得底层编程的体验深刻理解机器运行程序的机理。
今天我们来探讨一个有趣的话题 —— 如何使用 Llama 3 免费地进行数据分析和可视化。
为tensorflow指定GPU,原因是,默认创建session时,会将所有显存占满,发现有人在用的时候,就会session不能创建而报错。 首先nvidia-smi查看显卡的编号,最左边一列,看看哪个空的
高 校校园,太平洋吹来暖湿的季风,学霸和学妹正在疯长,又到了大学生们最忙碌的季节——写论文。在导师眼中,GPU能为学生发毕业论文带来好运,值得为它冒险。现代社会,驱动的安装和CUDA环境的配置更加便捷
早期内存通过存储器总线和北桥相连,北桥通过前端总线与CPU通信。从Intel Nehalem起,北桥被集成到CPU内部,内存直接通过存储器总线和CPU相连。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第90天,我们正在讲解Unified Memory Programming,希望在接下来的10天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯。
随着模型运算量的增长和硬件技术的发展,使用GPU来完成各种任务的计算已经渐渐成为算法实现的主流手段。而对于运行期间的一些GPU的占用,比如每一步的显存使用率等诸如此类的信息,就需要一些比较细致的GPU信息读取的工具,这里我们重点推荐使用py3nvml来对python代码运行的一个过程进行监控。
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