昇腾910B的显存为64GB。昇腾910B是华为推出的一款高性能AI处理器,它在人工智能推理加速领域展现出色性能和能效比。关于昇腾910B的显存及其相关性能,以下是一些详细信息: 显存容量:昇腾910B配备了64GB的HBM2E显存,这为AI模型的训练和推理提供了充足的数据存储空间。 显存类型:HBM2E(High Bandwidth Memory 2nd Generatio...
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...
来看其中 Qwen 2.5 72B 模型的具体运行情况,Qwen 2.5 72B 被调度到 3 块 910B 上运行: 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...
一、问题现象(附报错日志上下文):使用910B推理大模型8颗芯片显存占用率均超过75%,显存占用率过高二、软件版本: CANN 版本 e.g., CANN 8.0.RC2: Python 版本...
导读:DeepSeek-R1 是一款参数规模达671B的大型语言模型,在近期破圈并广为人知,其满血版部署对硬件要求极高。昇腾 910B NPU 凭借64GB 显存/卡的遥遥领先特性,结合华为自研的Mi… 基于Ascend C的Matmul算子性能优化最佳实践 华为云开发者联盟 已认证账号 ...
适配pytorch 时使用 aclrtMalloc(p, nbytes, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST) 来申请显存,使用中发现 910B 的显存会有无法理解的增长 。比如 在上层不做任何cache, 每次使用显存都调用 aclrtMalloc的情况下; 创建一个约 100个 参数共1B 大小的 fp16 模型,显存理应占用 2GB, 在cuda上也确实如此。但是在 910b上...
llama2-70B MindIE 8卡910B推理性能测试,任意batchsize情况下input_seq_len=2048时报错Out Of Memory,input_seq_len=4096时却能正常执行。 DONE #I97YMA Bug-Report yyh17 创建于 2024-03-12 20:20 【说明】:此问题为客户在使用昇腾设备进行llama2-70B测试时提出,希望得到问题根因回复。 一、问题...