利用NVIDIA NGC的TensorRT容器优化和加速人工智能推理 Optimizing and Accelerating AI Inference with the TensorRT Container from NVIDIA NGC 自然语言处理(NLP)是人工智能最具挑战性的任务之一,因为它需要理解上下文.语音和重音来将人类语音转换为文本.构建这个人工智能工作流首先要训练一个能够理解和处理口语到文本的模型. BERT是这项任务的最佳模型之一.您不必从头开始构建像BERT这样的最先进的模型…

关于gcc 用旧版本安装NVIDIA HPC SDK再编译会报错: "/opt/rh/devtoolset-8/root/usr/include/c++/8/bits/move.h", line 48: error: identifier "__builtin_addressof" is undefined 解决办法: 升级gcc 重新安装NVIDIA HPC SDK.先前安装的可以删除(rm -rf 文件夹).安装NVIDIA HPC SDK时,可以指定路径,在提…

基于NVidia开源的nvidia/cuda image,构建适用于DeepLearning的基础image. 思路就是先把常用的东西都塞进去,再装某个框架就省事儿了. 为了体验重装系统的乐趣,所以采用慢慢来比较快的步骤,而不是通过Dockerfile来build. 环境信息 已经安装了Docker CE和nvidia-docker2 Host OS: Ubuntu 18.04 64 bit CUDA: 10.0 cuDNN: 7.4 Docker CE: 18.09.1 nvidia-dock…

之前的[笔记] 基于nvidia/cuda的深度学习基础镜像构建流程已经Out了,以这篇为准. 基于NVidia官方的nvidia/cuda image,构建适用于Deep Learning的基础image. 思路就是先把常用的东西都塞进去,build成image,此后使用时想装哪个框架就装. 为了体验重装系统的乐趣,所以采用慢慢来比较快的步骤,而不是通过Dockerfile来build. 环境信息 已经安装了Docker CE和NVIDIA Container Toolkit,具体流程参考这里…

Amazon SageMaker和NVIDIA NGC加速AI和ML工作流 从自动驾驶汽车到药物发现,人工智能正成为主流,并迅速渗透到每个行业.但是,开发和部署AI应用程序是一项具有挑战性的工作.该过程要求通过组合硬件,软件和复杂的工作流程来构建可伸缩的基础结构,这既耗时又容易出错.为了加速端到端的AI工作流程,需要一个统一的平台来使更快地投入生产. 本文演示了Amazon SageMaker和NVIDIA NGC之间的集成如何帮助数据科学家加速其AI工作流程,构建功能强大的应用程序以及收集实现…

基于NVIDIA GPUs的深度学习训练新优化 New Optimizations To Accelerate Deep Learning Training on NVIDIA GPUs 不同行业采用人工智能的速度取决于最大化数据科学家的生产力.NVIDIA每月都会发布优化的NGC容器,为深度学习框架和库提高性能,帮助科学家最大限度地发挥潜力.英伟达持续投资于全数据科学堆栈,包括GPU架构.系统和软件堆栈.这一整体方法为深度学习模型训练提供了最佳性能,正如NVIDIA赢得了提交给MLPerf的所…

基于Kubernetes的容器云 容器云最主要的功能是以应用为中心,帮助用户把所有的应用以容器的形式在分布式里面跑起来,最后把应用以服务的形式呈现给用户.容器云里有两个关键点,一是容器编排,二是资源调度. 容器编排就是我们期望能把一些微服务通过容器编排来帮助用户组建一个比较庞大的系统,而资源调度在容器云这种大规模分布式环境是必须的,需要一个比较好的调度平台来提升系统的资源利用率以及根据用户的资源请求帮助用户来调配资源. 我们IBM的BlueDock就是这样一个容器云平台,主要基于Kubernet…

一:前言 随着不断的对Docker容器的实践和学习,越来越觉得容器的强大,把 SQL Server 数据库服务放在docker容器中,比你自己在宿主服务器上面安装配置一个SQL Server服务器是要方便和快捷很多的. 光说不练假把式,下面我们就来进行一个实践: 在Linux下用Docker容器配置 SQL Server 服务,然后用SQL Server Management Studio工具连接数据库 二:安装运行容器 安装先决条件 1,Docker 引擎 1.8+ 2,Linux内核的 3.…

ActiveMQ拓展连接 此例简单介绍基于Docker的activemq安装与集群搭建 一 :安装 1.获取activemq镜像 docker pull webcenter/activemq 2.启动容器 docker run --name activemq -p 61616:61616 -e ACTIVEMQ_ADMIN_LOGIN=admin -e ACTIVEMQ_ADMIN_PASSWORD=123 --restart=always -d activemq:latest 二 :集群搭建…

安装环境:Ubuntu16.04 1.打开终端,先删除旧的驱动: sudo apt-get purge nvidia* 2禁用自带的 nouveau nvidia驱动 (important!) 创建一个文件通过命令 sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf 并添加如下内容: blacklist nouveau options nouveau modeset=0 再更新一下 sudo update-initramfs -u 修改后需要重启系统.…