COMET:字节跳动开源MoE训练加速神器,单层1.96倍性能提升,节省百万GPU小时
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使用DeepNCCL加速模型的分布式训练或推理性能
DeepNCCL是阿里云神龙异构产品开发的用于多GPU互联的AI通信加速库,能够无感地加速基于NCCL进行通信算子调用的分布式训练或多卡推理等任务。开发人员可以根据实际业务情况,在不同的GPU云服务器上安装DeepNCCL通信库,以加速分布式训练或推理性能。本文主要介绍在Ubuntu或CentOS操作系统的GPU实例上安装和使用DeepNCCL的操作方法。
使用TensorRT-LLM构建模型的推理环境
在GPU的实例上安装推理引擎TensorRT-LLM,可以帮助您快速且方便地构建大语言模型(例如Llama模型、ChatGLM模型、百川Baichuan模型或通义千问Qwen模型)的推理环境,主要应用在智能对话系统、文本分析等自然语言处理业务场景。本文为您介绍如何在GPU实例上安装和使用TensorRT-LLM来快速构建大语言模型的高性能推理优化功能。
1、通过CPU计算,联邦计算也不会节省时间,对于大模型性能会不会很差,后续会不会支持高性能GPU计算
通过CPU计算,联邦计算也不会节省时间,对于大模型性能会不会很差,后续会不会支持高性能GPU计算提速?
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。
购买的GPU服务器 但是打开实例里进入云主机里 在性能里没有GPU 怎么才能让里面云主机能显示出?
我选择的是GPU虚拟化型实例规格族vgn7i-vws 采用NVIDIA A10 GPU卡 处理器:2.9 GHz主频的Intel ® Xeon ® 可扩展处理器(Ice Lake),全核睿频3.5 GHz镜像:Windows Server 2022数据中心版64位中文版
技术改变AI发展:RDMA能优化吗?GDR性能提升方案(GPU底层技术系列二)
背景GPUDirect RDMA 是 Kepler 级 GPU 和 CUDA 5.0 中引入的一项技术,可以让使用pcie标准的gpu和第三方设备进行直接的数据交换,而不涉及CPU。传统上,当数据需要在 GPU 和另一个设备之间传输时,数据必须通过 CPU,从而导致潜在的瓶颈并增加延迟。使用 GPUDirect,网络适配器和存储驱动器可以直接读写 GPU 内存,减少不必要的内存消耗,减少 CPU....

将GPT家族模型极限压缩,1700+亿参数稀疏性达50%性能不减,单GPU即可
机器之心编译编辑:袁铭怿我们可以压缩大型语言模型以获得更好的性能吗?本文中,研究者提出了剪枝技术 SparseGPT,可以一次性修剪至少 50% 的稀疏性,而无需任何重新训练,并且准确率损失最小。GPT 家族的大型语言模型(LLMs)在诸多任务中取得了出色的表现,但模型庞大的规模和高昂的计算成本也增加了部署难度。例如,性能最好的 GPT-175B 模型约有 1750 亿参数,以半精度(FP16)....

AI训练性能提升30%,阿里云发布GPU计算裸金属实例ebmgn7ex
ChatGPT、AIGC(人工智能生成内容)等技术潮流快速兴起,让普通人也感受到了人工智能技术应用落地对用户体验带来的巨大改变。应用的快速落地,离不开背后基础设施的支撑。人工智能模型的训练场景,往往要求高算力、高吞吐、低延时,可以大大加快训练速度,加速模型迭代。近日,阿里云发布最新一代面向 AI 训练场景的 GPU 计算型裸金属实例规格族 ebmgn7ex,相较于上一代搭载了 A10....

GPU实例中T4和A10两款性能差别多大?另外如何在s.yaml中指定GPU型号呢?
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