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性能可視化 對于高階的調(diào)優(yōu)用戶，可以使用可視化工具M(jìn)indStudio Insight查看profiling數(shù)據(jù)詳情并分析可優(yōu)化點，其提供了豐富的調(diào)優(yōu)分析手段，可視化呈現(xiàn)真實軟硬件運行數(shù)據(jù)，多維度分析性能瓶頸點，支持百卡、千卡及以上規(guī)模的可視化集群性能分析，助力開發(fā)者天級完成性能調(diào)優(yōu)。
（推薦）自動安裝GPU加速型ECS的GPU驅(qū)動（Linux） 操作場景 在使用GPU加速型實例時，需確保實例已安裝GPU驅(qū)動，否則無法獲得相應(yīng)的GPU加速能力。 本節(jié)內(nèi)容介紹如何在GPU加速型Linux實例上通過腳本自動安裝GPU驅(qū)動。 使用須知 本操作僅支持Linux操作系統(tǒng)。
2021 年度編程語言排行榜，其中 Python 在總榜單以及其他幾個分榜單中依然牢牢占據(jù)第一名的位置。 另外值得關(guān)注的是微軟 C# 語言，它的排行從 2020 年的第 23 名躍升至了今年的第 6 名，稱得上是今年的大勢語言。 2021 年度編程語言排行榜依然從 8
本例分別用到的工具（ Android GPU Inspector，即 AGI； Nsight ） 優(yōu)化實例 片段著色器最重要的任務(wù)就是從紋理當(dāng)中獲取和過濾像素值。 與其相關(guān)的 GPU 性能指標(biāo)可以被總結(jié)為三類： 帶寬 緩存行為（cache behaviour）
了解華為云 新聞報道 華為位列2019世界物聯(lián)網(wǎng)排行榜榜首 新聞報道 華為位列2019世界物聯(lián)網(wǎng)排行榜榜首 2019-11-27 2019年11月，2019世界物聯(lián)網(wǎng)大會在中國北京召開，隆重發(fā)布2019世界物聯(lián)網(wǎng)排行榜500強，華為位于排行榜榜首。此次排名，充分肯定了華為在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域產(chǎn)
調(diào)優(yōu)前后性能對比 在完成上一章幾類調(diào)優(yōu)方式之后，在單卡場景下實測性能調(diào)優(yōu)比對結(jié)果如下表所示： 設(shè)備 batch_size Steps/Sec 1p-GP Ant8 16 3.17 1p-NPU snt9b 313T 16 2.17 1p-NPU snt9b 313T調(diào)優(yōu)后 16 2
Temp：溫度，單位是攝氏度； Perf：性能狀態(tài)，從P0到P12，P0表示最大性能，P12表示狀態(tài)最小性能（即 GPU 未工作時為P0，達(dá)到最大工作限度時為P12）。 Pwr:Usage/Cap：能耗； Memory Usage：顯存使用率； Bus-Id：涉及GPU總線的東西，domain:bus:device
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性能調(diào)優(yōu): MA-Advisor性能診斷 advisor調(diào)優(yōu)總體步驟 創(chuàng)建診斷任務(wù) 創(chuàng)建調(diào)試訓(xùn)練作業(yè)并執(zhí)行性能診斷任務(wù) 查看診斷報告 父主題： 遷移調(diào)優(yōu)工具鏈
jt0du.png) 如果是在 GPU 上進(jìn)行訓(xùn)練，那么網(wǎng)絡(luò)的計算在 GPU 上，數(shù)據(jù)處理在 CPU 上，沒有問題。但是如果在 CPU 上進(jìn)行訓(xùn)練，那么網(wǎng)絡(luò)計算所需要的資源也需要 CPU 提供。光是數(shù)據(jù)處理就占了1個邏輯 CPU，整個網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練性能可以達(dá)到什么程度，很難想象。
使用DCS實現(xiàn)排行榜功能 方案概述 在網(wǎng)頁和APP中經(jīng)常需要用到榜單的功能，對某個key-value的列表進(jìn)行降序顯示。當(dāng)操作和查詢并發(fā)大的時候，使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫就會遇到性能瓶頸，造成較大的時延。 使用分布式緩存服務(wù)（DCS）的Redis版本，可以實現(xiàn)一個商品熱銷排行榜的功能。它的優(yōu)勢在于：
效果。 GMEM 是 GPU 的本地內(nèi)存，用于快速 Z、顏色和模板渲染。GPU 能夠高效地將 GMEM 的所有混合像素作為單層寫入到系統(tǒng)內(nèi)存的幀緩沖中。GPU 通常受限在執(zhí)行與圖形渲染相關(guān)的任務(wù)。在 Snapdragon 中，Adreno 是為增強 GPGPU 性能而設(shè)計的，以共享 CPU
在深度學(xué)習(xí)中，深度學(xué)習(xí)模型有兩個主要的操作，也就是前向傳遞和后向傳遞。前向傳遞將輸入數(shù)據(jù)通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后生成輸出；后向傳遞根據(jù)前向傳遞得到的誤差來更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重。在矩陣中，我們知道計算矩陣就是第一個數(shù)組的行與第二個數(shù)組的列元素分別相乘。因此，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，我們可以將第一個矩陣視
數(shù)據(jù)并行或模型并行 同步或異步 批量較大，影響模型精度 熱身，調(diào)整學(xué)習(xí)速率（線性上升，LARC/LARS） 給漸變添加噪聲 優(yōu)化器的選擇（SGD，Momentum，Adam，Rmsprop） 平衡速度和準(zhǔn)確性 工程挑戰(zhàn) CPU 和 GPU 性能提升不平衡
配置流程進(jìn)行詳細(xì)介紹。 關(guān)于GPU指標(biāo)更多信息，請參見CCE提供的GPU監(jiān)控指標(biāo)。 前提條件 集群中已安裝云原生監(jiān)控插件。 集群中已安裝CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件，且插件版本不低于2.0.10。 集群中已有NVIDIA GPU節(jié)點。 如果需要監(jiān)控GPU虛擬化監(jiān)控
創(chuàng)建調(diào)試訓(xùn)練作業(yè)并執(zhí)行性能診斷任務(wù) 本文介紹如何創(chuàng)建調(diào)試訓(xùn)練作業(yè)并執(zhí)行性能診斷任務(wù)。 操作步驟 創(chuàng)建訓(xùn)練調(diào)試作業(yè)。 在ModelArts Standard控制臺創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)。其中，作業(yè)模式選擇“調(diào)試模式”，訓(xùn)練應(yīng)用程序選擇“JupyterLab”，環(huán)境變量中新增“MA_PROF_
這里也要謝謝這些社區(qū)的貢獻(xiàn)者。基于GPU硬件的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練性能優(yōu)化是一個端到端的系統(tǒng)問題，涉及到編譯，執(zhí)行調(diào)度，計算，通信，數(shù)據(jù)，分布式，算法等非常多的技術(shù)領(lǐng)域，可以從不同的角度進(jìn)行切入。例如從GPU訓(xùn)練加速的角度考慮，可以分為GPU單卡性能優(yōu)化，以及多卡上如何提升加速比；從數(shù)
Adviso主頁面 提交性能診斷任務(wù) 如果您的NPU性能數(shù)據(jù)存放在OBS上，Source選擇OBS，Path輸入OBS地址（僅支持OBS并行文件系統(tǒng)），格式如obs://bucket1/profiling_dir1，單擊Submit按鈕。界面參考下圖。 圖4 分析OBS上的性能數(shù)據(jù) 如果您的
單模型性能調(diào)優(yōu)AOE 使用AOE工具可以在模型轉(zhuǎn)換階段對于模型運行和后端編譯過程進(jìn)行執(zhí)行調(diào)優(yōu)。請注意AOE只適合靜態(tài)shape的模型調(diào)優(yōu)。在AOE調(diào)優(yōu)時，容易受當(dāng)前緩存的一些影響，建議分兩次進(jìn)行操作，以達(dá)到較好的優(yōu)化效果（第一次執(zhí)行生成AOE的知識庫，在第二次使用時可以復(fù)用）。在
準(zhǔn)備GPU虛擬化資源 CCE GPU虛擬化采用自研xGPU虛擬化技術(shù)，能夠動態(tài)對GPU設(shè)備顯存與算力進(jìn)行劃分，單個GPU卡最多虛擬化成20個GPU虛擬設(shè)備。本文介紹如何在GPU節(jié)點上實現(xiàn)GPU的調(diào)度和隔離能力。 前提條件 配置 支持版本 集群版本 v1.23.8-r0、v1.25
