GPU云服务器分布式的相关内容

文章 2025-03-19 来自：开发者社区

融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps：异构计算环境中的分布式训练架构实践

在深度学习的背景下，NVIDIA的CUDA与AMD的ROCm框架缺乏有效的互操作性，导致基础设施资源利用率显著降低。随着模型规模不断扩大而预算约束日益严格，2-3年更换一次GPU的传统方式已不具可持续性。但是Pytorch的最近几次的更新可以有效利用异构计算集群，实现对所有可用GPU资源的充分调度，不受制于供应商限制。本文将深入探讨如何混合AMD/NVIDIA GPU集群以支持PyTorch分....

阿里云文档 2025-03-18

双机分布式部署满血版Deepseek模型

DeepSeek-V3/R1是一个具有超过600亿参数的专家混合（MoE）模型，且已开源其模型权重。本文将介绍如何利用vllm作为DeepSeek模型的推理框架，在两台ebmgn8v实例上构建DeepSeek-V3/R1的推理服务。您无需进行额外配置，即可实现开箱即用。

阿里云文档 2025-03-17

双机分布式部署满血版Deepseek模型

阿里云文档 2025-03-14

使用ACS GPU算力构建分布式DeepSeek满血版推理服务

在使用容器计算服务 ACS（Container Compute Service）算力时，您无需深入了解底层硬件，也无需涉及GPU节点管理和配置即可开箱即用。ACS部署简单、支持按量付费，非常适合用于LLM推理任务，可以有效降低推理成本。DeepSeek-R1是一个参数量较大的模型，部分单机GPU无法支持完全加载或高效运行，因此我们推荐使用双容器实例部署方案以及多容器实例分布式推理部署方案，能够更好...

阿里云文档 2025-03-12

为ACS GPU Pod指定GPU型号和驱动版本

阿里云容器计算服务ACS以Serverless形态提供容器算力，在使用GPU资源时，支持在Pod上声明GPU型号和ACS支持的驱动版本，极大降低了业务的基础设施管理和运维成本。本文主要介绍如何在创建Pod时指定GPU型号和驱动版本。

阿里云文档 2025-02-19

ACK One注册集群使用ACS GPU算力构建DeepSeek蒸馏模型推理服务

DeepSeek是一款基于深度学习的智能推理模型，因其在自然语言处理和图像识别等领域的卓越表现而迅速受到了广泛关注。无论是企业级应用还是学术研究，DeepSeek都展现出了强大的潜力。然而，随着其应用场景的不断扩展，数据中心的算力瓶颈问题逐渐凸显。为应对这一挑战，阿里云推出了ACK One注册集群为企业提供灵活、高效的解决方案。通过将本地数据中心的Kubernetes集群接入ACK One注册集群...

文章 2024-02-25 来自：开发者社区

机器学习PAI报错问题之跑collective gpu分布式报错如何解决

问题一：这边报错是Java类找不到，这种机器学习PAI问题该怎么解决呢？我们在python通过S3HadoopFileSystem连接S3的时候报错，我这边是已经下载了s3-hadoop的plugin，版本号是'1.11.788' ...

文章 2023-06-15 来自：开发者社区

阿里云PAIx达摩院GraphScope开源基于PyTorch的GPU加速分布式GNN框架

作者：艾宝乐导读近期阿里云机器学习平台 PAI 团队和达摩院 GraphScope 团队联合推出了面向 PyTorch 的 GPU 加速分布式 GNN 框架 GraphLearn-for-PyTorch(GLT) 。GLT 利用 GPU 的强大并行计算性能来加速图采样，并利用 UVA 来减少顶点和边特征的转换和拷贝。对于大规模图，GLT 使用了生产者-消费者的架构，通过异步并发的分布式采...

问答 2023-04-25 来自：开发者社区

机器学习PAI跑collective gpu分布式报错,可以帮助看一下吗？

机器学习PAI用release 2302 gpu镜像，可以跑本地gpu, ps-worker模式下的cpu分布式, 但跑collective gpu分布式报错,可以帮助看一下吗？

文章 2022-12-19 来自：开发者社区

在PyTorch中使用DistributedDataParallel进行多GPU分布式模型训练

先进的深度学习模型参数正以指数级速度增长:去年的GPT-2有大约7.5亿个参数，今年的GPT-3有1750亿个参数。虽然GPT是一个比较极端的例子但是各种SOTA模型正在推动越来越大的模型进入生产应用程序，这里的最大挑战是使用GPU卡在合理的时间内完成模型训练工作的能力。为了解决这些问题，从业者越来越多地转向分布式训练。分布式训练是使用多个GPU和/或多个机器训练深度学习模型的技术。分布式训练作....

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更新时间 2025-03-20 12:41:35

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QwQ-32B 模型具有强大的推理能力，其参数量约为 DeepSeek-R1 满血版的 1/21 且推理成本是后者的1/10，在数学、代码等核心指标（AIME 24/25、LiveCodeBench）达到 DeepSeek-R1 满血版水平。本方案介绍 QwQ-32B 的多种部署方式，用户可灵活选择，即开即用。

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