2 gpu: 900 token /sec,时间:11.1s 3 gpu: 1205个token /秒,时间:8.2s 4 gpu: 1655 token /sec,时间:6.0s 5 gpu: 1658 token /sec,时间:6.0s 总结 截止到本文为止,llama.cpp,ctransformer还不支持多GPU推理,好像llama.cpp在6月有个多GPU的merge,但是我没看到官方更新,所以这里暂时确定不支持多GPU。...
3 gpu: 1205个token /秒,时间:8.2s 4 gpu: 1655 token /sec,时间:6.0s 5 gpu: 1658 token /sec,时间:6.0s 总结 截止到本文为止,llama.cpp,ctransformer还不支持多GPU推理,好像llama.cpp在6月有个多GPU的merge,但是我没看到官方更新,所以这里暂时确定不支持多GPU。如果有小伙伴确认可以支持多GPU请留言。
results=dict(outputs=[],num_tokens=0)# have eachGPUdoinference,prompt by promptforpromptinprompts:prompt_tokenized=tokenizer(prompt,return_tensors="pt").to("cuda")output_tokenized=model.generate(**prompt_tokenized,max_new_tokens=100)[0]# remove prompt from output output_tokenized=output_tokenize...
2 gpu: 900 token /sec,时间:11.1s 3 gpu: 1205个token /秒,时间:8.2s 4 gpu: 1655 token /sec,时间:6.0s 5 gpu: 1658 token /sec,时间:6.0s 总结 截止到本文为止,llama.cpp,ctransformer还不支持多GPU推理,好像llama.cpp在6月有个多GPU的merge,但是我没看到官方更新,所以这里暂时确定不支持多GPU。...
results=dict(outputs=[], num_tokens=0)# have each GPU do inference in batchesprompt_batches=prepare_prompts(prompts, tokenizer, batch_size=16)forprompts_tokenizedinprompt_batches: outputs_tokenized=model.generate(**prompts_tokenized, max_new_tokens=100)# remove prompt from gen. tokensoutputs_toke...
# have each GPU do inference, prompt by prompt for prompt in prompts: prompt_tokenized=tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda") output_tokenized = model.generate(**prompt_tokenized, max_new_tokens=100)[0] # remove prompt from output ...
accelerate launch --multi_gpu --mixed_precision=fp16 --num_processes=2 {script_name.py} {--arg1} {--arg2} ... 建议总是在 accelerate launch 之前执行 accelerate config ,这样就无需再 accelerate launch 中指定各种配置。 在notebook 中launch: 确保任何使用 CUDA 的代码在一个函数中,该函数被传递...
2.7 DeepSpeed ZeRO Inference 三、相关资源 一、 DeepSpeed简介 ZeRO论文:《ZeRO:Memory Optimizations Toward Training Trillion Parameter Models》 ZeRO-Offload论文:《ZeRO-Offload:Democratizing Billion-Scale Model Training.》 NVMe技术论文:《 ZeRO-Infinity: Breaking the GPU Memory Wall for Extreme Scale Deep ...
interprocess communication through NVLink. ThecuFFTandcuBLASlibraries take advantage of NVLink for better multi-GPU scaling including problems where communication is a significant bottleneck today. The combination of Unified Memory and NVLink enables faster, easier data sharing between CPU and GPU code....
系统会自动将模型加载到GPU上进行训练。如果需要,您可以将设备映射设置为特定设备,例如cuda:0, 0, torch.device('cuda:0')。 四、分布式推理 参考《Distributed Inference with Accelerate》 4.1 使用torch.distributed进行分布式推理 分布式推理是一种常见的用例,尤其是自然语言处理 (NLP) 模型。用户通常希望发送多个...