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    CUDA Toolkit 11.8 新功能揭晓

    支持NVIDIA Hopper 和 NVIDIA Ada 架构 CUDA 应用程序可以立即受益于新 GPU 系列中增加的流式多处理器 (SM) 数量、更高的内存带宽和更高的时钟频率。...简化NVIDIA JetPack 安装 NVIDIA JetPack 为 Jetson 平台上的硬件加速 AI-at-the-edge 提供了完整的开发环境。...Nsight 计算 在Nsight Compute中,您可以公开低级性能指标、调试 API 调用和可视化工作负载,以帮助优化 CUDA 内核。...Nsight Compute for CUDA 11.8 中也包含一个新示例。该示例提供源代码和预先收集的结果,引导您完成整个工作流程,以识别和修复未合并的内存访问问题。...Nsight 系统 使用Nsight Systems进行分析可以深入了解诸如 GPU starvation、不必要的 GPU 同步、CPU 并行化不足以及跨 CPU 和 GPU 的昂贵算法等问题。

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    如何轻松了解深度学习模型中使用了混合精度?

    NVIDIA Volta架构和Turing架构的GPU引入了TensorCore,它在单精度数学管道上提供了显著的吞吐量加速。...以下Nvidia工具可以让您分析您的模型是否最大限度地利用TensorCore。...Nsight Systems Nvidia Nsight Systems为开发人员提供了一个全系统的性能分析工具,提供了一个完整和统一的视图,说明他们的应用程序如何利用计算机的CPU和GPU。...开发人员可以使用NVTX(NVIDIA工具扩展库)注释源代码,在nsight系统的时间线查看器中轻松突出显示函数调用。在识别出瓶颈之后,可以使用nsight计算对单个内核进行分析。...Nsight Compute Nsight Compute是CUDA应用程序的下一代交互式内核分析器,可从CUDA 10.0工具包获得。

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    12. 推理工程师职责:性能瓶颈诊断

    3.1.1 主流性能诊断工具 常用的性能诊断工具包括: Nsight Compute:NVIDIA提供的GPU性能分析工具,用于分析GPU内核执行情况、内存访问模式、SM利用率等。...Nsight Systems:NVIDIA提供的系统级性能分析工具,用于分析CPU-GPU交互、调度延迟、系统瓶颈等。...诊断方法: 使用nvidia-smi或Nsight Compute监控GPU利用率。 使用Nsight Compute分析GPU内核的内存访问模式和SM利用率。...与主流方案深度对比 4.1 主流性能诊断方案 当前,主流的性能诊断方案包括: NVIDIA Nsight系列:NVIDIA提供的GPU性能分析工具,包括Nsight Compute和Nsight Systems...参考链接 vLLM GitHub 仓库 NVIDIA Nsight Compute 文档 NVIDIA Nsight Systems 文档 PyTorch Profiler 文档 Ray Dashboard

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