在深度学习工程实践中，当训练大型模型或处理大规模数据集时，上述错误信息对许多开发者而言已不陌生。这是众所周知的CUDA out of memory错误——当GPU尝试为张量分配空间而内存不足时发生。这种情况尤为令人沮丧，特别是在已投入大量时间优化模型和代码后 ...

点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 !模型有 2 亿个参数，fp32 精度下理论上只需 800 MB。为什么 24 GB 的 GPU 却满了？原因在于模型参数只是训练期间占用 GPU ...

仅需几十行 PyTorch 代码即可大幅提高 GPU 利用率，在英伟达 A100 上的 GPU 利用率高达 70%。这一能力由一款名为 LaCT 的新模型架构实现，它由北京大学本科校友、美国麻省理工学院博士生张天远和所在团队打造。 研究团队通过在不同模态的任务中采用范围从 2000 到 ...

更多精彩内容 请点击上方蓝字关注我们吧！ 今年 3 月，苹果发布了其自研 M1 芯片的最终型号 M1 Ultra，它由 1140 亿个晶体管组成，是有史以来个人计算机中最大的数字。苹果宣称只需 1/3 的功耗，M1 Ultra 就可以实现比桌面级 GPU RTX 3090 更高的性能。 随着用户 ...

点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 ! 随着NVIDIA不断推出基于新架构的GPU产品，机器学习框架需要相应地更新以支持这些硬件。本文记录了在RTX 5070 Ti上运行PyTorch时遇到的CUDA兼容性问题，并详细分析了问题根源及其解决方案，以期为遇到类似情况的 ...

【导读】12月2日，英伟达发布了最新的TensorRT 8.2版本，对10亿级参数模型进行了优化，让实时运行NLP应用成为可能。与原始PyTorch模型相比，TensorRT可以将T5、GPT-2的延迟降低9到21倍。 众所周知，PyTorch和TensorFlow是两个非常受欢迎的深度学习框架。 12月2日，英伟达 ...

AI自动生成的苹果芯片Metal内核，比官方的还要好？ Gimlet Labs的最新研究显示，在苹果设备上，AI不仅能自动生成Metal内核，还较基线内核实现了87%的PyTorch推理速度提升。

你在用 PyTorch 写 transformer 吗？请关注下这个项目。 大多数关于在生产中部署 Transformer 类模型的教程都是基于 PyTorch 和 FastAPI 构建的。两者都是很好的工具，但在推理方面的性能不是很好。 而如果你花费时间进行研究，可以在 ONNX Runtime 和 Triton 推理服务器上 ...

我们认为今后三年是国产GPU 发展关键窗口期，生态建设至关重要。以ROCm为代表的生态实现了并行计算软件库的广覆盖，对主流AI 框架如Pytorch 等的完善支持都是生态建设的核心。优先推荐性能优良、软件库覆盖率高且能够持续迭代、已获得客户认可的公司如海光 ...