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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
查看服務(wù)器顯卡使用情況 一、命令行運(yùn)行python程序時 首先查看哪些GPU空閑，nvidia-smi顯示當(dāng)前GPU使用情況 nvidia-smi 如下圖所示：服務(wù)器中的兩個顯卡，編號為0、1 . 都被同一個進(jìn)程 PID 3016 占用 圖示基礎(chǔ)信息 GPU：GPU 編號； Name：GPU
summary 對于單卡profiling進(jìn)行性能拆解，獲取單步計算、下發(fā)和通信耗時。 slow rank 對于集群profiling進(jìn)行性能統(tǒng)計，獲取每張卡不同step的計算、下發(fā)和通信耗時。 slow link 對于集群profiling進(jìn)行性能統(tǒng)計，獲取每張卡不同step的帶寬信息。
GPU函數(shù)概述 Serverless GPU是一種高度靈活、高效利用、按需分配GPU計算資源的新興云計算服務(wù)。GPU能力Serverless化，通過提供一種按需分配的GPU計算資源，在一定范圍內(nèi)有效地解決原有GPU長駐使用方式導(dǎo)致的低資源利用率、高使用成本和低彈性能力等痛點(diǎn)問題。本文將介紹Serverless
損失是沒有意義的。反之，我們必須使用不同的性能度量，使模型對每個樣本都輸出一個連續(xù)數(shù)值的得分。最常用的方法是輸出模型在一些樣本上概率對數(shù)的平均值。通常，我們會更加關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)算法在未觀測數(shù)據(jù)上的性能如何，因為這將決定其在現(xiàn)實生活中的性能如何。因此，我們使用測試數(shù)據(jù)來評估系統(tǒng)性能，同訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分開
損失是沒有意義的。反之，我們必須使用不同的性能度量，使模型對每個樣本都輸出一個連續(xù)數(shù)值的得分。最常用的方法是輸出模型在一些樣本上概率對數(shù)的平均值。 通常，我們會更加關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)算法在未觀測數(shù)據(jù)上的性能如何，因為這將決定其在現(xiàn)實生活中的性能如何。因此，我們使用測試數(shù)據(jù)來評估系統(tǒng)性能，同訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的數(shù)
T4 GPU設(shè)備顯示異常 問題描述 使用NVIDIA Tesla T4 GPU的云服務(wù)器，例如Pi2或G6規(guī)格，執(zhí)行nvidia-smi命令查看GPU使用情況時，顯示如下： No devices were found 原因分析 NVIDIA Tesla T4 GPU是NVIDIA的新版本，默認(rèn)使用并開啟GSP
advisor插件的昇騰PyTorch性能調(diào)優(yōu)主要分為以下步驟： 準(zhǔn)確采集性能劣化時刻的profiling數(shù)據(jù)。 存儲profiling數(shù)據(jù)。 創(chuàng)建advisor分析環(huán)境。 操作步驟 明確性能問題類型，準(zhǔn)確采集性能劣化時刻的profiling數(shù)據(jù)。 對于固定step出現(xiàn)性能劣化，如固定在16步出現(xiàn)性能劣化，則
在PyTorch模型遷移后進(jìn)行訓(xùn)練的過程中，CPU只負(fù)責(zé)算子的下發(fā)，而NPU負(fù)責(zé)算子的執(zhí)行，算子下發(fā)和執(zhí)行異步發(fā)生，性能瓶頸在此過程中體現(xiàn)。在PyTorch的動態(tài)圖機(jī)制下，算子被CPU逐個下發(fā)到NPU上執(zhí)行。一方面，理想情況下CPU側(cè)算子下發(fā)會明顯比NPU側(cè)算子執(zhí)行更快，此時性能瓶頸主要集中在
版本的GRID驅(qū)動，但GRID License需自行購買和配置使用。 使用私有鏡像創(chuàng)建的GPU加速型實例，則需要安裝GRID驅(qū)動并自行購買和配置使用GRID License。 如果通過私有鏡像創(chuàng)建的GPU實例使用虛擬化類型的GPU顯卡（如G6v），請確保下載和安裝與公共鏡像創(chuàng)建云
GPU卡 GPU時鐘頻率 cce_gpu_memory_clock Gauge MHz GPU卡 GPU顯存頻率 cce_gpu_graphics_clock Gauge MHz GPU卡 GPU圖形處理器頻率 cce_gpu_video_clock Gauge MHz GPU卡
預(yù)期輸出表明，GPU節(jié)點(diǎn)上的顯存總量為16160 MiB，由于示例Pod暫未使用GPU程序，因此顯存使用量為0MiB。 相關(guān)文檔 GPU虛擬化兼容Kubernetes默認(rèn)GPU調(diào)度 GPU虛擬化多卡均分調(diào)度 GPU彈性伸縮 GPU監(jiān)控 GPU故障處理 父主題： GPU虛擬化
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(diǎn)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
nlp/bert)GPU分布式訓(xùn)練MindSpore的Profiler工具【操作步驟&問題現(xiàn)象】1、在單機(jī)四卡環(huán)境下，使用官方提供的腳本進(jìn)行訓(xùn)練，參數(shù)配置未改變2、在run_pretrain.py文件中調(diào)用Profiler工具記錄性能數(shù)據(jù)（代碼中第24，25行）3、發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練過程卡
卸載GPU加速型ECS的GPU驅(qū)動 操作場景 當(dāng)GPU加速型云服務(wù)器需手動卸載GPU驅(qū)動時，可參考本文檔進(jìn)行操作。 GPU驅(qū)動卸載命令與GPU驅(qū)動的安裝方式和操作系統(tǒng)類型相關(guān)，例如： Windows操作系統(tǒng)卸載驅(qū)動 Linux操作系統(tǒng)卸載驅(qū)動 Windows操作系統(tǒng)卸載驅(qū)動 以Windows
一、命令行運(yùn)行python程序時 首先查看哪些GPU空閑，nvidia-smi顯示當(dāng)前GPU使用情況 nvidia-smi 1 如下圖所示：服務(wù)器中的兩個顯卡，編號為0、1 . 都被同一個進(jìn)程 PID 3016 占用 圖示基礎(chǔ)信息 GPU：GPU 編號；
rnetes默認(rèn)GPU調(diào)度（設(shè)置nvidia.com/gpu參數(shù)）。 開啟GPU虛擬化并使用Kubernetes默認(rèn)GPU調(diào)度時，存在以下場景： 若nvidia.com/gpu被設(shè)置為小數(shù)： 工作負(fù)載被調(diào)度至不支持GPU虛擬化的節(jié)點(diǎn)（詳見前提條件）時，表示GPU共享調(diào)度，即多個容
伯克利分校的流行caffe軟件。簡單的插入式設(shè)計可以讓開發(fā)人員專注于設(shè)計和實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，而不是簡單調(diào)整性能，同時還可以在GPU上實現(xiàn)高性能現(xiàn)代并行計算。 CUDA與CUDNN的關(guān)系 CUDA看作是一個并行計算架構(gòu)平臺，cuDNN是基于CUDA的深度學(xué)習(xí)GPU加速庫，有了它
單模型性能測試工具M(jìn)indspore lite benchmark 在模型精度對齊后，針對Stable Diffusion模型性能調(diào)優(yōu)，您可以通過AOE工具進(jìn)行自助性能調(diào)優(yōu)，進(jìn)一步可以通過profiling工具對于性能瓶頸進(jìn)行分析，并針對性地做一些調(diào)優(yōu)操作。 您可以直接使用ben
CUDA事件可以幫助你在CPU和GPU之間重疊執(zhí)行工作。比如，當(dāng)GPU正在處理數(shù)據(jù)時，CPU可以同時進(jìn)行其他計算，避免資源的浪費(fèi)。這種技術(shù)稱為異步執(zhí)行，它可以提高程序的整體效率。 舉例： 在訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型時，GPU可能需要時間來處理數(shù)據(jù)，同時你可以讓CPU進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。通過設(shè)置事件來確保GPU的計算和
