在FP32(单精度浮点运算)模式下,两者算力可能相近,但K100 AI版在TF32(混合精度浮点运算)、BF16/FP16以及INT8模式下的峰值算力要高于K100 DCU。 三、市场定位 尽管K100 DCU在性能上可能较为均衡,但K100 AI版通过硬件和软件架构优化,在大模型的场景化落地方面展现了强劲的应用能力,且价格相对更具竞争力。 综上所...
下载,解压,进入temp_ollama目录。 然后执行: docker build -t 你的镜像名字 . 就可以了。不过为了后续执行方便,可以现在Dockerfile里面增加: ENTRYPOINT ["/app/ollama/ollama"] CMD ["serve"] 然后执行: docker build -t 你的镜像名字 . 编译成功后执行: docker run --shm-size 30g --network=host --...
export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=设备型号(如: Z100L gfx906对应9.0.6;K100 gfx926对应9.2.6;K100AI gfx928对应9.2.8) 例如 export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=9.2.8 export ROCR_VISIBLE_DEVICES=显卡序号(0,1,2,3,4,5,6,...) 例如 export ROCR_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 安装DTK 安装dtk前需要先...
海光的dcu k10..dcu k100_ai的算力性能 fp32 49T; tf32 96T bf16/fp16 192T int8 392T,达到了A100性能的60%;预期今年下半年发布深算三号,性能在此基础上翻一倍
在海光DCU上通过vLLM部署DeepSeek-R1(蒸馏版)大模型,硬件配置为4卡K100-AI DCU。 1. 利用vLLM部署DeepSeek-R1:下载镜像docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:vllm0.5.0-dtk24.04.1-ubu…
CPU K100 特性 64G 平台 8卡 机架式服务器 2U结构 接口类型 SD SATA/SAS/SSD 价格说明 价格:商品在爱采购的展示标价,具体的成交价格可能因商品参加活动等情况发生变化,也可能随着购买数量不同或所选规格不同而发生变化,如用户与商家线下达成协议,以线下协议的结算价格为准,如用户在爱采购上完成线上购买...
。 市场定位与价格: K100 AI版单卡峰值算力与H20相差不大,但是价格要比H20便宜不少,并且弥补了深算2到3中间智算的空缺 。 研发进展: 深算三号研发进展顺利,性能实现翻倍增长 。 以上是海光深算三号的主要技术参数和市场定位信息。
我的环境是基于海光DCU K100-AI。 1,ChatTTS的Webui应用部署及测试 首先是ChatTTS,先在sourcefind.cn/#上找到资源: 选最新的: 先下载了chatTTS的镜像: docker pull image.sourcefind.cn:5000/gpu/admin/base/jupyterlab-2noise-chattts:pytorch2.2.0-py3.10-cuda12.1-model 参考以前的经验,写了启动Docker的...
FROM 临时镜像名字 ENV HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=设备型号(如: Z100L gfx906对应9.0.6;K100 gfx926对应9.2.6;K100AI gfx928对应9.2.8) ENV ROCR_VISIBLE_DEVICES=所有设备号(0,1,2,3,4,5,6,...)/选择设备号 ENV OLLAMA_MODELS="你的ollama模型目录" ENV OLLAMA_HOST=0.0.0.0:端口号 (根据实际情...
如NVIDIA的成功依赖于CUDA生 态系统可用的工具、库、应用程序和合作伙伴,通过软件生态的建设,构筑了强大的 技术壁垒,使竞争对手难以逾越和替换。公司DCU产品依托开放式生态,构建了统 一的底层硬件驱动平台,拥有完善的层次化软件栈,能够适配不同API接口和编译器 并对常见的库、AI算法与框架框架等提供支持。