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x内核模块,它允许支持P2P(Peer-to-Peer)的NVIDIA GPU直接进行内存访问(DMA)。这意味着数据可以直接在多个GPU之间传输,而无需经过CPU或系统内存,这可以显著降低延迟并提高带宽。 所以既然nccl-tests能正常测试, 但是达不到预期,可能是nv_peer_mem异常。
advisor插件的昇腾PyTorch性能调优步骤 创建Notebook并执行性能诊断任务 advisor分析报告html文件详解 父主题: GPU业务迁移至昇腾训练推理
GPU A系列裸金属服务器无法获取显卡如何解决 问题现象 在A系列裸金属服务器上使用PyTorch一段时间后,出现获取显卡失败的现象,报错如下: > torch.cuda.is_available() /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/torch/cuda/__init__
GPU A系列裸金属服务器节点内如何进行NVLINK带宽性能测试方法? 场景描述 本文指导如何进行节点内NVLINK带宽性能测试,适用的环境为:Ant8或者Ant1 GPU裸金属服务器, 且服务器中已经安装相关GPU驱动软件,以及Pytorch2.0。 GPU A系列裸金属服务器
upyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: GPU相关问题
GPU A系列裸金属服务器如何更换NVIDIA和CUDA? 场景描述 当裸金属服务器预置的NVIDIA版本和业务需求不匹配时,需要更换NVIDIA驱动和CUDA版本。本文介绍华为云A系列GPU裸金属服务器(Ubuntu20.04系统)如何从“NVIDIA 525+CUDA 12.0”更换为“NVIDIA
p的计算耗时、通信耗时和空闲耗时。基于该表格,通常关注计算耗时(compute)和空闲耗时(free)这两列,可以初步分析当前瓶颈点是计算还是任务下发,以及是否存在计算快慢卡和下发快慢卡。如下图所示,可以看到8号卡的计算耗时明显大于其他卡,因此8号卡的“短板效应”将会拖慢集群的整
GPU裸金属服务器使用EulerOS内核误升级如何解决 问题现象 GP Vnt1裸金属服务器,操作系统为EulerOS 2.9(基于CentOS制作的Linux发行版),经常遇到服务器重启后,操作系统内核无故升级,导致系统上原安装的nvidia-driver等软件无法使用,只能卸载重新安装。
适当增加训练数据,会提升模型的精度。声音分类建议每类音频至少20条,每类音频总时长至少5分钟。 建议训练数据和真实识别场景的声音保持一致并且每类的音频尽量覆盖真实环境的所有场景。 训练集的数据质量对于模型的精度有很大影响,建议训练集音频的采样率和采样精度保持一致。 标注质量对于最终的模型精度有极大的影响,标注过程中尽量不要出现误标情况。
Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类
示例:创建DDP分布式训练(PyTorch+GPU) 本文介绍三种使用训练作业来启动PyTorch DDP训练的方法及对应代码示例。 使用PyTorch预置框架功能,通过mp.spawn命令启动 使用自定义镜像功能 通过torch.distributed.launch命令启动 通过torch
GPU A系列裸金属服务器如何进行RoCE性能带宽测试? 场景描述 本文主要指导如何在GPU A系列裸金属服务器上测试RoCE性能带宽。 前提条件 GPU A系列裸金属服务器已经安装了IB驱动。(网卡设备名称可以使用ibstatus或者ibstat获取。华为云Ant8裸金属服务器使用Ubuntu20
附录:大模型推理常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
使用GPU A系列裸金属服务器有哪些注意事项? 使用华为云A系列裸金属服务器时有如下注意事项: nvidia-fabricmanager版本号必须和nvidia-driver版本号保持一致,可参考安装nvidia-fabricmanag方法。 NCCL必须和CUDA版本相匹配,可单击此处可查看配套关系和安装方法。
附录:大模型推理standard常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
单击展开下载详情,可以查看该数据集的“目标位置”。 步骤四:创建新版自动学习图像分类项目 确保数据集创建完成且可正常使用后,在ModelArts控制台,左侧导航栏选择“开发空间 > 自动学习”,进入自动学习总览页面。 单击选择“图像分类”创建项目。完成参数填写。 名称:自定义您的项目名称。
将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个GPU上 各GPU上的模型进行前向传播,得到输出 主GPU(逻辑序号为0)收集各GPU的输出,汇总后计算损失 分发损失,各GPU各自反向传播梯度 主GPU收集梯度并更新参数,将更新后的模型参数分发到各GPU 具体流程图如下:
提升分析速度。 6 disable_affinity_api False 否 关闭亲和算子(融合算子、亲和优化器)API分析。对于首次从gpu迁移至npu的训练任务性能分析,建议保留该参数,替换亲和算子API通常能获得一定性能收益。对于完成迁移后在npu上长训的训练任务,如果出现
GPU裸金属服务器更换NVIDIA驱动后执行nvidia-smi提示Failed to initialize NVML 问题现象 华为云裸金属服务器,NVIDIA驱动卸载后重新安装。 (1)已卸载原有版本NVIDIA驱动和CUDA版本,且已安装新版本的NVIDIA驱动和CUDA版本
安装nvidia-fabricmanager Ant系列GPU支持NvLink & NvSwitch,若您使用多GPU卡的机型,需额外安装与驱动版本对应的nvidia-fabricmanager服务使GPU卡间能够互联,否则可能无法正常使用GPU实例。 nvidia-fabricmanager必须和nvidia