Atlas 300T 训练卡采用了1颗高性能Ascend 910 AI处理器，显存为容量为32GB ，带宽为1228GB/s ，最大...
值得一提的是,这里使用的是 Ascend 910A,高达32GB HBM,这可是高端显卡采用的显存啊,我记得优势是带宽大,好像速度慢了些,但一般 AI 训练的瓶颈是带宽,速度慢点可以接受。当然,我们也可以通过 ModelArts 右侧的资源监控来查看,可视化效果很好,赞一下。 使能混合精度 先来谈谈为什么要使用混合精度。简单来说,就是在...
值得一提的是,这里使用的是 Ascend 910A,高达32GB HBM,这可是高端显卡采用的显存啊,我记得优势是带宽大,好像速度慢了些,但一般 AI 训练的瓶颈是带宽,速度慢点可以接受。当然,我们也可以通过 ModelArts 右侧的资源监控来查看,可视化效果很好,赞一下。 使能混合精度 先来谈谈为什么要使用混合精度。简单来说,就是在...
在 Dashboard 可以看到 Qwen 2.5 72B 被分配了 140.1 GiB 显存和 8.1 GiB 内存：从 Playground 的实际测试来看，使用 llama-box 在昇腾 910B 上运行 Qwen 2.5 72B 的推理性能表现为 6 Tokens/s 左右，NPU 利用率在 10~30%左右：以下为 Qwen 2.5 全系列模型在昇腾 910B 上的推理性能表现汇总数据，...
在Dashboard 可以看到 Qwen 2.5 72B 被分配了 140.1 GiB 显存和 8.1 GiB 内存: 从Playground 的实际测试来看,使用 llama-box 在昇腾 910B 上运行 Qwen 2.5 72B 的推理性能表现为 6 Tokens/s 左右,NPU 利用率在 10~30%左右: 以下为 Qwen 2.5 全系列模型在昇腾 910B 上的推理性能表现汇总数据,包括 Qwen2....
在Dashboard 可以看到 Qwen 2.5 72B 被分配了 140.1 GiB 显存和 8.1 GiB 内存: 从Playground 的实际测试来看,使用 llama-box 在昇腾 910B 上运行 Qwen 2.5 72B 的推理性能表现为 6 Tokens/s 左右,NPU 利用率在 10~30%左右: 以下为 Qwen 2.5 全系列模型在昇腾 910B 上的推理性能表现汇总数据,包括 Qwen2....
ubuntu22.04 aarch64 atlas 800 (Model 9000) -> ascend 910Bpro * 8 1、git clone https://github.com/zhongTao99/ollama.git 2、cd ollama 3、export CUSTOM_CPU_FLAGS=cann 4、make --no-print-directory -f make/Makefile.cann 5、make 6、go clean -cache 7、go build -v . 8、./ollama ...
wget https://gitee.com/ascend/pytorch/releases/download/v5.0.rc2.2-pytorch1.11.0/torch_npu-1.11.0.post3-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl# 如果使用 'wget' 下载失败, 可以在确保网站安全的情况下点击网站直接下载pip install torch-1.11.0-cp37-cp37m-manylinux2014_aarch64.whl (ARM) ...
硬件:NPU: 1*Ascend 910(显存: 32GB), CPU: 24, 内存: 96GB 镜像:mindspore_2_5_py311_cann8(并非唯一不能正常运行的镜像,除此之外还包括多个镜像无法运行上述几个接口 3.报错 当测试mint.baddbmm接口时,直接运行文档里面的示例代码(链接:MindSpore) ...
另外,测试发现,对于 FP32,Ascend 910A 卡的性能大概是 Ascend 910B 卡 1.3x 左右,但是对于 FP16,采用 Ascend force_fp16,Ascend 910A 卡的性能和 Ascend 910B 卡基本一致。之前了解到 Ascend 910A 卡的性能峰值应该要比 Ascend 910B 卡高一些,请问,能提供一下 Ascend 910A 卡和 Ascend 910B 卡的性能具...