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g: true` 关闭，但显存占用会直线上升。 attn_mask 只支持布尔（bool）数据类型，或者为None。 query的shape仅支持 [B, N1, S1, D]，其中N1≤ 2048，D≤ 512并且dim== 4。 对于GQA，key的shape是 [B, N2
账号名 账号的名称，账号是承担费用的主体（例如一个企业），在注册时自动创建，云服务资源按账号完全隔离。 账号ID 账号在华为云中的标识ID，由系统自动生成，无法修改。 项目ID 项目在华为云的标识ID，由系统自动生成，无法修改。 项目 项目用于将物理区域间的资源（计算资源、存
max_model_len 解决方法： 修改config.json文件中的"seq_length"的值，"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。config.json存在模型对应的路径下，例如：/data/nfs/benchmark/tokenize
以实际示例介绍如何通过Prometheus查看集群的GPU显存的使用。 本文将通过一个示例应用演示如何监控GPU资源指标，具体步骤如下： 访问Prometheus （可选）为Prometheus绑定LoadBalancer类型的Service，支持从外部访问Prometheus。
_megabytes） 该指标用于统计测量对象的显存容量。 >0 兆字节（MB） 显存使用率（aom_node_gpu_memory_usage） 该指标用于统计测量对象已使用的显存占显存容量的百分比。 0～100 百分比（%） 显存使用量（aom_node_gpu_memory_used_megabytes）
g: true` 关闭，但显存占用会直线上升。 attn_mask 只支持布尔（bool）数据类型，或者为None。 query的shape仅支持 [B, N1, S1, D]，其中N1≤ 2048，D≤ 512并且dim== 4。 对于GQA，key的shape是 [B, N2
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/proc/xgpu/{GPU卡序号}/meminfo，注意替换命令中的{GPU卡序号}为步骤2获取的GPU卡序号，观测GPU虚拟化的可用显存。 比较步骤2和步骤3的可用显存。 由于GPU厂商的驱动程序，本身就会占用一定量的物理显存，量级在300MB左右，这属于正常现象。例如Tesla T4配套510
报错信息截图所示，此问题可能由于CPU/GPU或显存等占满，可在JupyterLab界面下方查看内存使用情况，如图2所示。 此时Kernel会自动重启，存储在“/home/ma-user/work”目录下的数据会被保留，其他目录的数据均不会保留。 图1 报错信息截图 图2 查看内存使用情况
ERROR：执行nvidia-smi -q存在double bit ecc error错误，并无待隔离页 问题原因 显存可能某个地方存在异常。 问题影响 可能影响一个或多个GPU的相关应用程序。 处理方法 执行nvidia-smi命令，查看显卡信息。 如果在volatile Uncorr
其隔离效果同固定算力（policy=1）完全一致，单显存隔离的容器共享算力显存隔离的容器分配后剩余的GPU算力。以max_inst=20为例，容器1、2为算力显存隔离容器，其分配的算力分别为5%、10%，容器3、4为单显存隔离的容器，则容器1、2分别占用1、2个算力单元，容器3、
一句话识别 可以实现1分钟以内音频到文字的转换。对于用户上传的二进制音频格式数据，系统经过处理，生成语音对应的文字，支持的语言包含中文普通话、方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的语音识别进行优化，识别率达到业界领先。
max_model_len 解决方法： 修改config.json文件中的"seq_length"的值，"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。config.json存在模型对应的路径下，例如：/data/nfs/benchmark/tokenize
单击“存储路径”右侧文件夹图标，设置用于存储Notebook数据的OBS路径。如果想直接使用已有的文件或数据，可将数据提前上传至对应的OBS路径下。 包含本项目桶最多挂载6个，不包含本项目桶最多挂载5个。 用户在Notebook列表的所有文件读写操作是基于所选择的OBS路径下的内容操作。 参数填写无误后，单击“立即创建”，创建Notebook。
--generate-scale：体现此参数表示会生成量化系数，生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。如果有指定的量化系数，则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据集路径，推荐使
--generate-scale：体现此参数表示会生成量化系数，生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。如果有指定的量化系数，则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据集路径，推荐使
x 2*10GE GPU加速型 GPU加速型实例包括计算加速型（P系列）和图形加速型（G系列），提供优秀的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。特别适合于深度学习、科学计算、CAE、3D动画渲染、CAD等应用。 表5 GPU加速型规格详情 规格名称/ID CPU 内存
问题描述 业务调度到某个GPU节点后，发现业务异常，调度到其他节点时正常。 某台虚拟机显存使用率突然降低。 判断方式 执行以下命令，查看显卡是否存在ecc error。 nvidia-smi 如果1的回显结果中volatile Uncorr. ECC下ecc error > 0，执行
案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x
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