CUDA驱动程序提供向后兼容的API。因此，新的NVIDIA驱动程序将始终与旧的CUDA工具包一起工作。这里记录了CUDA的这种行为。然而，每个CUDA工具包都需要最低版本的NVIDIA驱动程序。因此，当使用诸如NVID...
计算能力（CC）定义了每个NVIDIA GPU架构的硬件特性和支持的指令。在下表中查找您的GPU的计算能力。对于传统GPU，请参考传统CUDA GPU计算能力。Compute CapabilityData CenterG...
之前我们有学习过nccl的部署和ncc-test工具的使用，我们可以查看之前的笔记：https://sulao.cn/post/988今天我们就根据nccl官网文档https://docs.nvidia.com/deep...
我们通常看到发布的开源模型都会有写10b,17b,100b等等这些数字，这些都是指的模型参数规模，现在大模型参数从原来的亿级暴增至几百亿，这些由于现在gpu性能的大幅提升以及应用对模型的性能需求，导致了参数规模爆发式增长...
在Linux系统中，load和idle是衡量CPU忙闲状态的两个重要指标，它们从不同的角度反映了CPU的使用情况。1.loadload是指系统在特定时间间隔内运行的平均进程数。它反映了CPU的工作负荷，具体数值可以从/p...
模型内部的结构和组成因类型而异，但以常见的深度学习模型（如神经网络）为例，其核心组成部分和机制可以总结如下：1.基本结构组件输入层（Input Layer）：接收原始数据（如文本、图像、数值），并将其转换为模型可处理的格...
大模型通常指的大语言模型，这个大主要体现在规模上，一般指的参数规模和包含更复杂的神经网络架构，目前模型主要有包括Transformer、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）这几种模型架构。一般模型训练是为了通过...
MIG通过虚拟地将单个物理GPU划分为更小的独立实例，这项技术涉及GPU虚拟化，GPU的资源，包括CUDA内核和内存，被分配到不同的实例。这些实例彼此隔离，确保在一个实例上运行的任务不会干扰其他实例。使用MIG，每个实例...
我们在k8s使用英伟达GPU时想让POD自动挂载我们需要部署nvidia-device-plugin组件，如何部署使用可以查看我之前的笔记：https://sulao.cn/post/975英伟达的device plug...