部署GPU共享推理服务
在某些场景下,您可能需要将多个模型推理任务共享在同一块GPU以提高GPU的利用率。本文以模型类型为Qwen1.5-0.5B-Chat,GPU类型为V100卡为例,演示如何使用KServe部署GPU共享的模型推理服务。
升级共享GPU调度组件ack-ai-installer
当您的集群已经安装共享GPU调度组件,但节点GPU驱动版本与集群中已存在的cGPU版本不兼容,或者节点操作系统版本与集群中已存在的cGPU版本不兼容时,您需要将共享GPU调度组件升级到最新版本。
利用DCGM实现GPU的性能分析
NVIDIA GPU上存在一些硬件计数器,这些计数器可以用来收集一些设备级别的性能指标,例如GPU利用率、内存使用情况等。借助NVIDIA提供的NVML(NVIDIA Management Library)库或DCGM(Data Center GPU Manager)工具能够查询这些硬件层提供的指标。本文介绍硬件层Profiling的优缺点,以及运维人员和开发人员利用DCGM实现GPU性能分析的使...
使用NVIDIA GPU部署AI容器镜像Qwen-7B-Chat
本文聊天机器人为例,介绍如何使用Alibaba Cloud AI Containers(简称AC2)提供的AI容器镜像在NVIDIA GPU上部署通义千问Qwen-7B-Chat。背景信息通义千问-7B(Qwen-7B)是阿里云研发的通义千问大模型系列的70亿参数规模模型。Qwen-7B是基于Tra...
AI通信加速库DeepNCCL的架构、性能以及优化原理
DeepNCCL是为阿里云神龙异构产品开发的一种用于多GPU互联的AI通信加速库,在AI分布式训练或多卡推理任务中用于提升通信效率。本文主要介绍DeepNCCL的架构、优化原理和性能说明。
GPU如何成为AI的加速器
0. 前言 按照国际惯例,首先声明:本文只是我自己学习的理解,虽然参考了他人的宝贵见解,但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误,希望批评指正,共同进步。 本文关键词:GPU、深度学习、GPGPU、渲染、Brook语言、流计算、硬件T&L、CUDA、PyTorch、TOPS、TPU、NPU 深度学习理论的发展是一个渐进的过程,从1940...

7nm制程,比GPU效率高,Meta发布第一代AI推理加速器
近日,Meta 透露了其在人工智能方面取得的最新进展。人们提起 Meta 时,通常会想到其应用程序,包括 Facebook、Instagram、WhatsApp 或即将推出的元宇宙。但许多人不知道的是这家公司设计和构建了非常复杂的数据中心来运营这些服务。与 AWS、GCP 或 Azure 等云服务提供商不同,Meta 不需要披露有关其硅芯选择、基础设施或数据中心设计的细节,除了其 OCP 设计用....

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