[帮助文档] 安装和使用AI通信加速库Deepnccl

Deepnccl是为阿里云神龙异构产品开发的用于多GPU互联的AI通信加速库,能够无感地加速基于NCCL通信算子调用的分布式训练或多卡推理等任务。本文主要介绍在Ubuntu或CentOS操作系统的GPU实例上安装和使用Deepnccl的操作方法。

[帮助文档] AI通信加速库Deepnccl的架构、性能以及优化原理

Deepnccl是为阿里云神龙异构产品开发的一种用于多GPU互联的AI通信加速库,在AI分布式训练或多卡推理任务中用于提升通信效率。本文主要介绍Deepnccl的架构、优化原理和性能说明。

【Hello AI】安装并使用Deepnccl-多GPU互联的AI通信加速库

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Deepnccl是为阿里云神龙异构产品开发的用于多GPU互联的AI通信加速库,能够无感地加速基于NCCL通信算子调用的分布式训练或多卡推理等任务。本文主要介绍在Ubuntu或CentOS操作系统的GPU实例上安装和使用Deepnccl的操作方法。前提条件已创建阿里云GPU实例,且GPU实例的操作系统...

[帮助文档] 在GPU上使用RAPIDS加速库加速机器学习或数据科学任务

本文适用于在GPU实例上使用RAPIDS加速库对机器学习任务或者数据科学任务进行加速的场景。在该场景下,与传统的基于CPU的加速功能相比,利用GPU和RAPIDS可以提高数据处理效率,加快分析和建模,有效提高模型的训练速度。

【Hello AI】AI通信加速库Deepnccl-实现更高效的多GPU互联通信

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Deepnccl是为阿里云神龙异构产品开发的一种用于多GPU互联的AI通信加速库,在AI分布式训练或多卡推理任务中用于提升通信效率。本文主要介绍Deepnccl的架构、优化原理和性能说明。一、Deepnccl的架构Deepnccl基于NCCL(NVIDIA Collective Communicat...

Linux Ubuntu配置CPU与GPU版本tensorflow库的方法

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  本文介绍在Linux操作系统的发行版本Ubuntu中,配置可以用CPU或GPU运行的Python新版本深度学习库tensorflow的方法。  在文章Anaconda配置Python新版本tensorflow库(CPU、GPU通用)的方法(https://blog.csdn.net/zhebus...

新版本GPU加速的tensorflow库的配置方法

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  本文介绍在Anaconda环境中,配置可以用GPU运行的Python新版tensorflow库的方法。  在上一篇文章Anaconda配置Python新版本tensorflow库(CPU、GPU通用)的方法(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/arti...

Anaconda配置Python新版本tensorflow库(CPU、GPU通用)的方法

Anaconda配置Python新版本tensorflow库(CPU、GPU通用)的方法

  本文介绍在Anaconda环境中,下载并配置Python中机器学习、深度学习常用的新版tensorflow库的方法。  在之前的两篇文章基于Python TensorFlow Estimator的深度学习回归与分类代码——DNNRegressor(https://blog.csdn.net/zh...

使用Accelerate库在多GPU上进行LLM推理

使用Accelerate库在多GPU上进行LLM推理

所以本文将在多个gpu上并行执行推理,主要包括:Accelerate库介绍,简单的方法与工作代码示例和使用多个gpu的性能基准测试。 本文将使用多个3090将llama2-7b的推理扩展在多个GPU上 基本示例 我们首先介绍一个简单的示例来演示使用Accelerate进行多gpu“消息传递”。 fr...

[帮助文档] 什么是AI分布式训练通信优化库AIACC-ACSpeed

AIACC-ACSpeed(AIACC 2.0-AIACC Communication Speeding)是阿里云推出的AI分布式训练通信优化库AIACC-Training 2.0版本。相比较于分布式训练AIACC-Training 1.5版本,AIACC-ACSpeed基于模块化的解耦优化设计方案...

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