徐蓓,腾讯云容器技术专家,腾讯云异构计算容器负责人,多年云计算一线架构设计与研发经验,长期深耕 Kubernetes、在离线混部与 GPU 容器化领域,Kubernetes KEP Memory QoS 作者,Kubernetes 积极贡献者。 当前存在问题 GPU 具备大量核心和高速内存,擅长并行计算,非常适合训练和运行机器学习模型。由于近几年 AI 技术愈发成熟,落地场景越来越多,对 GPU 的需求呈井喷趋势。而在资源管理调度平台上,Kubernetes 已成为事实标准。所以很多客户选择在 Kubern
Volcano 是基于 Kubernetes 的批处理系统,方便HPC、 AI、大数据、基因等诸多行业通用计算框架接入,提供高性能任务调度引擎,高性能异构芯片管理,高性能任务运行管理等能力。本文通过介绍Volcano提供的GPU Share调度功能来助力HPC作业在Kubernetes集群中落地。
本博客参照学习文档https://documen.tician.de/pycuda/array.html 通过GPUArray 矩阵类可以将numpy中的数组和矩阵直接转换成cuda可处理类型,该步骤即将CPU中的数据复制到GPU中。 导入gpuArray和numpy
AI科技评论按:本文作者天清,原文载于其知乎专栏 世界那么大我想写代码,AI科技评论获授权发布。 项目地址:https://github.com/QuantumLiu/tf_gpu_manager *** 更新:支持pytorch *** 使用 git clone https://github.com/QuantumLiu/tf_gpu_manager 把manager.py放到你训练的目录就行。 直接使用with gm.auto_choice()自动选择设备进行接下来代码块的操作。 import ten
经常有小伙伴和我抱怨说拿不到计算资源,于是这不就来了吗。这是一个后台GPU排队脚本,主要是为了解决实验室中的显卡使用/占用问题。
用户在TKE中部署TensorFlow, 不知道如何部署已经如何验证是否可以使用GPU,还是用的cpu. 下面主要演示如何部署TensorFlow以及验证TensorFlow在TKE中是否可以使用GPU
随着人工智能技术的飞速发展,各种应用场景需求对计算资源的需求也越来越高。而 GPU 作为一种高效并行计算的硬件加速器,成为了人工智能计算的关键设备之一。本文将从使用 GPU 的 AI 技术场景应用与开发实践、如何有效地利用 GPU 进行加速、为什么有 CPU 还需要 GPU、GPU 为什么快等多个方面,逐步深入探讨 GPU 开发实践的相关知识点。
腾讯云qGPU提供的GPU共享能力,支持在多个容器间共享 GPU 卡并提供容器间显存、算力强隔离能力,在使用中以更小的粒度进行调度。在保证业务稳定的前提下,为云上用户控制资源成本,提高运行效率提供帮助。
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。
作为开发者,我们总是寻找机会来提高应用程序的性能。当涉及到网络应用时,我们主要在代码中进行这些改进。
在这个系列中,我们介绍了 HugeCTR,这是一个面向行业的推荐系统训练框架,针对具有模型并行嵌入和数据并行密集网络的大规模 CTR 模型进行了优化。本文介绍 LocalizedSlotSparseEmbeddingHash 的后向操作。
老生常谈,创建模版,模板名为“NVidia Gpu Sensors Discovery” ,
来源:Google 作者:文强 【新智元导读】还愁用不起GPU?今天谷歌宣布云端可抢占GPU大幅降价,P100的价格每小时0.43美元,换算成人民币只需2.77元。 不是每个人工作的时候都需要GPU
大家好,我是三十一[0],最近北京也出现疫情了,昨晚公司大楼临时管控,测核酸折腾到小一点才到家。前两天的抢菜、囤菜,加上这次的管控经历,这次真有些慌了。。。
腾讯云为GPU云服务器GC3vq机型提供特定驱动安装脚本,同时提供CUDA、cuDNN和相关的AI框架自动安装脚本,在活动页购买的机器,腾讯云提供以下三种脚本部署,您可以根据需要选择:
最近几年大芯片投资赛道,数GPU热得发烫。一众初创公司涌现,大厂精英抱团创业,巨额融资不断刷新行业纪录。一些成立较早的企业,已经进入研发落地阶段,刚成立不久的厂商,也旋风般推出相关产品。与GPU创业高热相伴的,是从未间断的质疑声:估值虚高,PPT发布,套壳马甲……一些国内GPU创企推出的产品,被认为已经背离了芯片研发规律,成为融资的工具跳板,后生们不讲武德,坏了规矩。
云端使用的GPU云服务器,深度学习环境包括GPU驱动、CUDA、cuDNN和相关的AI框架等,在活动页购买的机器,腾讯云提供以下两种方式部署,您可以根据需要选择:
timxbxu,腾讯云专家工程师,深耕云计算、Kubernetes、离在线混部、GPU 容器化领域,Kubernetes 社区积极贡献者。 jikesong,腾讯云异构计算研发负责人,KVM上第一个 GPU 全虚拟化项目 KVMGT 作者,对 GPU 虚拟化有深入的研究。 zoeyzyyan,腾讯云容器产品经理,专注资源管理、降本增效、云原生AI领域。 背景 qGPU 是腾讯云推出的 GPU 共享技术,支持在多个容器间共享 GPU卡,并提供容器间显存、算力强隔离的能力,从而在更小粒度的使用 GPU 卡
图形处理单元 (GPU) 已成为 AI 开发的关键。它们可以大大加快训练和部署 AI 模型所涉及的计算过程。
近年来,人工智能、机器学习和深度学习等数据密集型应用和技术呈指数级增长。这些高级应用程序需要巨大的算力,而算力靠的很大一部分就是 GPU 服务器。GPU服务器由高性能图形处理单元 GPU 驱动,它能提供必要的计算强度,以有效地处理复杂的工作负载。本文,我们将探讨当今市场上可用的各种类型的 GPU 服务器,重点介绍它们的主要功能和用途。
前言 最近做多路视频的渲染,本文是其渲染方案的预研。 效果大概如下: 效果图 正文 一、多GPUImageView方案 用GPUImage进行多路视频的渲染,有一个非常简单的方案:多个GPUImag
为了简化操作,可以在 nextjournal 上注册账户,点击「edit」即可直接运行文章中的简单代码了。
深度学习是非常消耗计算资源的,毫无疑问这就需要多核高速的CPU。但买一个更快的CPU有没有必要?在构建深度学习系统时,最糟糕的事情之一就是把钱浪费在不必要的硬件上。本文中我将一步一步教你如何使用低价的硬件构建一个高性能的系统。
李波,腾讯云高级工程师,Kubernetes 社区积极贡献者,多年 PaaS 平台及 Kubernetes 研发经验,目前负责 TKE qGPU 产品研发。 背景 TKE qGPU 是腾讯云推出的 GPU 容器共享技术,支持在多个容器间共享 GPU 卡并提供容器间显存、算力强隔离的能力,在保证业务稳定的基础上,达到提高 GPU 使用率、降低成本的目的。 TKE qGPU 支持单个容器的百分比算力及显存 MB 级调度,同时支持分配单卡或者多卡,满足业务同时使用 GPU 共享及整卡独占的场景。该统一调度方案帮助
没有GPU,深度学习就无法进行。但当你没有优化任何东西时,如何让所有的teraflops都被充分利用? 最近比特币价格一路飙升,您可以考虑利用这些闲置的资源来获取利润。这并不难,你需要做的就是设置一个
拥有 GPU 工作节点对于提高 AI/ML 工作负载的效率至关重要。同时,采用托管的 Kubernetes 方式也会给 GPU 加速带来独特的好处。
徐蓓,腾讯云容器技术专家,腾讯云异构计算容器负责人,多年云计算一线架构设计与研发经验,长期深耕 Kubernetes、在离线混部与 GPU 容器化领域,Kubernetes KEP Memory QoS 作者,Kubernetes 积极贡献者 摘要 qGPU 是腾讯云推出的 GPU 共享技术,支持在多个容器间共享 GPU 卡资源,提供百分比算力与 MB 级显存细粒度分配和强隔离能力,并且搭配业界独有的 GPU 在离线混部技术,在充分保证业务安全、稳定的前提下,将 GPU 利用率提升到了极致。 qGPU 已服
随着人工智能、大数据和高性能计算的发展,GPU技术在现代计算领域发挥着举足轻重的作用。本文将从创新性、实用性、可借鉴性、代码规范度以及与云计算能力的结合等角度,深入解析GPU硬件技术的核心要点。
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。
Python是当前最流行的编程语言,被广泛应用在深度学习、金融建模、科学和工程计算上。作为一门解释型语言,它运行速度慢也常常被用户诟病。著名Python发行商Anaconda公司开发的Numba库为程序员提供了Python版CPU和GPU编程工具,速度比原生Python快数十倍甚至更多。使用Numba进行GPU编程,你可以享受:
std::shared_ptr 是共享对象所有权的智能指针,当最后一个占有对象的shared_ptr被销毁或再赋值时,对象会被自动销毁并释放内存,见cppreference.com。而shared_ptr所指向的SyncedMemory即是本文要讲述的重点。
在现代计算设备中,GPU(图形处理器)扮演着至关重要的角色。本篇文章将深入解析有关GPU硬件的技术知识,涵盖显卡、显存、算力等关键方面。我们将从硬件架构、性能测评、功耗管理等角度进行解析,揭示GPU硬件技术的核心要点。
GPU是一种用于矩阵计算的PCIe设备,一般用于解码、渲染和科学计算等并行计算场景,不同场景对GPU使用方式不同,使用的加速库也各不相同,本文提到的GPU虚拟化主要针对科学计算场景,使用的加速库为nvidia cuda。
相关信息: 招聘云原生开发工程师 2021智能云边开源峰会:云原生、人工智能和边缘计算 Bitfusion 如何在 vSphere 中使用 PVRDMA 功能? 导读: 后疫情时代助力复工复产,AI应用百花齐放,GPU算力需求井喷式增长。然而K形算力剪刀差给庞大的AI原生云带来沉重的成本负担,一方面是单机GPU算力不足而全局算力过剩,另一方面是GPU算力不足而CPU算力过剩。幸好有他(“super爱豆”)腾云而来,让AI算力像水一样在云原生平台内自由流动,他们的格言是“我不生产算力,我只是算力的搬运
选自exafunction 机器之心编译 编辑:赵阳 对于并行运算,GPU 的应用效率是最高的。 在云服务中使用 GPU 是获得低延迟深度学习推理服务最经济的方式。使用 GPU 的主要瓶颈之一是通过 PCIe 总线在 CPU 和 GPU 内存之间复制数据的速度。对于许多打算用于高分辨率图像和视频处理的深度学习模型来说,简单地复制输入会大大增加系统的整体延迟,特别是当非推理任务,如解压缩和预处理也可以在 GPU 上执行时。 在这篇博文中,研究者们将展示如何在 TensorFlow 中直接通过 GPU 内存传
GPU Mounter 是一个支持动态调整运行中 Pod 可用 GPU 资源的 Kubernetes 插件,已经开源在 GitHub[1]:
1.1 Programmable Graphics Processing Unit 发展历程
刘旭,腾讯云高级工程师,专注容器云原生领域,有多年大规模 Kubernetes 集群管理经验,现负责腾讯云 GPU 容器的研发工作。 背景 目前 TKE 已提供基于 qGPU 的算力/显存强隔离的共享 GPU 调度隔离方案,但是部分用户反馈缺乏 GPU 资源的可观测性,例如无法获取单个 GPU 设备的剩余资源,不利于 GPU 资源的运维和管理。在这种背景下,我们希望提供一种方案,可以让用户在 Kubernetes 集群中直观地统计和查询 GPU 资源的使用情况。 目标 在目前 TKE 共享 GPU 调度方案
磐创AI 专注分享原创AI技术文章 翻译 | fendouai 编辑 | 磐石 【磐创AI导读】:本文编译自tensorflow官方网站,详细介绍了Tensorflow中多GPU的使用。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。 目录: 介绍 记录设备状态 手动分配状态 允许GPU内存增长 在多GPU系统是使用单个GPU 使用多个 GPU 一. 介绍 在一个典型的系统中,有多个计算设备。在 TensorFlow 中支持的设备类型包括 CPU 和 GPU。他们用字符串来表达,例如: •"/cpu:0":
有时在加载已训练好的模型时,会出现 out of memory 的错误提示,但仔细检测使用的GPU卡并没有再用且内存也没有超出。
Author: xidianwangtao@gmail.com 注意事项 截止Kubernetes 1.8版本: 对GPU的支持还只是实验阶段,仍停留在Alpha特性,意味着还不建议在生产环境中使用Kubernetes管理和调度GPU资源。 只支持NVIDIA GPUs。 Pods不能共用同一块GPU,即使同一个Pod内不同的Containers之间也不能共用同一块GPU。这是Kubernetes目前对GPU支持最难以接受的一点。因为一块PU价格是很昂贵的,一个训练进程通常是无法完全利用满一块GPU的
学了OpenGL,OpenGLES后,去阅读了GPUImage的源码,使用了一段时间,接下来,记录一下我对GPUImage使用和源码阅读的一些分析吧。 相关引用 从0打造一个GPUImage(6)-GPUImage的多滤镜处理逻辑
该文章介绍了如何使用多个GPU进行训练,包括TensorFlow、PyTorch和MXNet等框架。文章首先介绍了多GPU训练的基础知识和技术,然后详细讲解了如何配置和管理多GPU训练环境,并通过实际案例演示了如何使用多GPU进行训练。
项目地址:QuantumLiu / tf_gpu_manager 更新:支持pytorch 使用 git clone https://github.com/QuantumLiu/tf_gpu_manager 把manager.py放到你训练的目录就行。 直接使用gm.auto_choice()自动选择设备进行接下来代码块的操作。 导入张量流为tf 从经理进口GPUManager 来自keras.layers LSTM GM = GPUManager() 与gm.auto_choice():
本文将从 GPU-Operator 概念介绍、安装部署、深度训练测试应用部署,以及在 KubeSphere 使用自定义监控面板对接 GPU 监控,从原理到实践,逐步浅析介绍与实践 GPU-Operator。
宋吉科,腾讯云异构计算研发负责人,专注系统虚拟化、操作系统内核十多年,KVM平台上第一个GPU全虚拟化项目KVMGT作者,对GPU、PCIe有深入的研究。 〇、本文写作背景 大约 2 年前,在腾讯内网,笔者和很多同事讨论了 GPU 虚拟化的现状和问题。从那以后,出现了一些新的研究方向,并且,有些业界变化,可能会彻底颠覆掉原来的一些论断。 但这里并不是要重新介绍完整的 GPU 虚拟化的方案谱系。而是,我们将聚焦在英伟达 GPU + CUDA 计算领域,介绍下我们最新的技术突破 qGPU,以及它的意义究竟是什
选自RARE Technologies 作者:Shiva Manne 机器之心编译 参与:Panda 做深度学习开发和实验既可以选择自己搭建硬件平台(参阅《深度 | 从硬件配置到软件安装,一台深度学习机器的配备指南》),也可以向 GPU 提供商购买使用服务。本文介绍了 RARE Technologies 的 Shiva Manne 对几个主要 GPU 平台的评测结果,希望能为想要选择最适合自己的平台的企业或开发者提供帮助。 我们最近发表了使用 word2vec 的大规模机器学习基准评测文章,参阅:https
笔者需要tensorflow仅运行在一个GPU上(机器本身有多GPU),而且需要依据系统参数动态调节,故无法简单使用CUDA_VISIBLE_DEVICES。
安装TensorFlow GPU版本 !pip install tensorflow-gpu Collecting tensorflow-gpu [?25l Downloading https://
目前市面主流用于服务器进行计算的Tesla系列GPU,主要有K80,P4,P40,P100,M40,这些卡性能指标有着不同差异导致成本上也相差很多。 鉴于AI是当下最火的技术方向,GPU加速运算在这方
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云