检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
适合于深度学习、科学计算、CAE等。 为了保障GPU加速型云服务器高可靠、高可用和高性能，该类型云服务器的公共镜像中会默认预置带GPU监控的CES Agent。正常使用GPU监控功能还需完成配置委托，详细操作，请参见如何配置委托？。 如需手动移除GPU监控功能，可登录GPU加速型云服务器并执行卸载命令：bash
######一、GPU、CPU加速效果比较 近日，得到实验室GPU加速的深度学习服务器账号一枚。因为之前的模型训练过程实在太慢饱受模型调参，和模型调整的训练之苦。通常一个深度不算太深的模型都要在我的16核CPU主机上训练数天。网上查询说GPU在深度学习中加速效果相当明显，有说3-
目前在GPU上训练一个调用了大量add、mul等element-wise算子的网络，速度比pytorch慢许多，profile一下发现是mindspore的element-wise算子出奇地慢，而pytorch的element-wise算子性能就比较正常，想请教一下可以如何优化？（没太看懂pytorch的实现细节）
通过nvidia.com/gpu指定申请GPU的数量，支持申请设置为小于1的数量，比如nvidia.com/gpu: 0.5，这样可以多个Pod共享使用GPU。GPU数量小于1时，不支持跨GPU分配，如0.5 GPU只会分配到一张卡上。 使用nvidia.com/gpu参数指定GPU数量时，re
云服务器的优势 高性能 性能较普通GPU能够提升数十倍以上 专业硬件 采用数据中心级M60 GPU，完整支持图形工作站接口 GPU云服务器常见问题 GPU云服务器有哪些规格？
排行榜 在网页和APP中常常需要用到榜单的功能，对某个key-value的列表进行降序显示。当操作和查询并发大的时候，使用传统数据库就会遇到性能瓶颈，造成较大的时延。 使用分布式缓存服务（DCS）的Redis版本，可以实现一个商品热销排行榜的功能。它的优势在于：
图1表示Mali GPU为代表的移动GPU硬件框图，一般4部分组成，其中GPU和GPU-FW可以理解为一个硬件模块，但是为了理解Panfrost，特意将分为两个部分。当然移动GPU也可以是上图2组成，即添加PCIe总线和GPU独占GDDR模块。一般认为图2组成性能比图1性能要高，但是功耗也高，代码实现相对复杂。
基于上一步完成的性能测试，为了最大化模型推理性能，首先确保当前使用的CANN版本是最新版本（最新版本请见此处），每个迭代的CANN版本都有一定的性能收益。在此基础上，可以进行三板斧自助工具式性能调优。这些调优过程由大量的项目交付经验总结，帮助您获得模型最佳推理性能，重复性能测试章节可以验证对应的收益情况。
性能调优 单模型性能测试工具Mindspore lite benchmark 单模型性能调优AOE 父主题： 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导
性能调优 算子优化 为了更好地发挥昇腾设备的性能，将ChatGLM-6B原模型中的部分算子替换成了NPU亲和的算子，修改的是modeling_chatglm.py文件，下图通过对比列举了对应的修改方式，图示中左边为原始方式，右边为修改后的方式。 使用torch.bmm替换torch
GBoost进行GPU加速以及性能优化的方法。首先，我们安装了支持GPU的XGBoost版本，并启用了GPU加速。然后，我们调整了模型参数以优化性能，并进行了性能评估。 通过这篇博客教程，您可以详细了解如何在Python中使用XGBoost进行GPU加速以及性能优化的方法。您可以
本例分别用到的工具（ Android GPU Inspector，即 AGI； Nsight ） 优化实例 片段着色器最重要的任务就是从纹理当中获取和过滤像素值。 与其相关的 GPU 性能指标可以被总结为三类： 带宽 缓存行为（cache
对于GPU和NPU性能比对、NPU多次训练之间性能比对的场景，昇腾提供了性能比对工具compare_tools，通过对训练耗时和内存占用的比对分析，定位到具体劣化的算子，帮助用户提升性能调优的效率。工具将训练耗时拆分为计算、通信、调度三大维度，并针对计算和通信分别进行算子级别的
GPU机器）。如果刚开始深度学习，或在财务受限的情况下为公司的应用配置机器时，使用云服务就很经济。优化后的系统性能可能有较大提升。图1.6所示为不同CPU和GPU的性能基准的对比。数据和算法数据是完成深度学习最重要的组成部分，由于互联网的普及和智能手机应用的增长，一些大公司，如F
是解决非结构化网格问题的完美“黑箱”求解器，其中元素或 volumes 可以有不同数量的邻域，并且很难识别子问题。有一篇有趣的博客文章展示了GPU加速器使用 NVIDIA AmgX 库在 AMG 中显示出良好的性能。对于结构化问题，GMG 方法比 AMG 方法更有效，因为它们可以利用问题几何表示的附加信息。GMG 求解器
GPU驱动概述 GPU驱动概述 在使用GPU加速型实例前，请确保实例已安装GPU驱动以获得相应的GPU加速能力。 GPU加速型实例支持两种类型的驱动：GRID驱动和Tesla驱动。 当前已支持使用自动化脚本安装GPU驱动，建议优先使用自动安装方式，脚本获取以及安装指导请参考（推荐
/nvidia-smi 若能正常返回GPU信息，说明设备可用，插件安装成功。 GPU驱动支持列表 当前GPU驱动支持列表仅针对1.2.28及以上版本的GPU插件。 如果您需要安装最新版本的GPU驱动，请将您的GPU插件升级到最新版本。 表2 GPU驱动支持列表 GPU型号 支持集群类型 机型规格
Host算子下发和Device算子执行 综上所述，性能优化的总体原则为：减少Host算子下发时间、减少Device算子执行时间。 训练代码迁移完成后，如存在性能不达标的问题，可参考下图所示流程进行优化。建议按照单卡、单机多卡、多机多卡的流程逐步做性能调优。 图2 性能调优总体思路 为了便于用户快速进
PyTorch迁移性能调优 性能调优总体原则和思路 MA-Advisor和Ascend-Insigh工具使用指导 性能可视化工具与性能分析工具 父主题： GPU训练业务迁移至昇腾的通用指导
IEEE 2021 编程语言排行榜的具体情况如下。 Top 10 编程语言：Python 五连冠、微软 C# 语言排名飞升 与 2020 年排行榜相比，Python、Java、C、C++ 和 JavaScript 依然占据 2021 排行榜的前 5 名。 但是，6 至 10
同时会在aoe_output路径下输出对应的mindir模型，由于当前模型并没有吸收知识库信息，所以性能不佳，因此需要在保留AOE知识库的情况下，再次进行转换，以达到较优性能。 删除编译缓存atc_data。 注意相比第一次清除缓存操作，本次保留了AOE知识库。 #shell #
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
