kind: KIND_GPU gpus: [ 1 ] } ] 部署时发现,所有模型实例都会被部署到gpu0上面, 由于gpu只有16g显存,在部署第一个模型实例成功后,第二个模型实例也会往gpu0上进行加载,最终导致cuda out of memery. 网上搜索发现有人遇到同样的问题,链接:https://github.com/triton-inference-server/server/issues/6124 二...
在cuda10.x及以前,我们要求cudnn,cublas等GPU应用与库必须依赖对应的cuda版本,且必须有足够高的GPU版本,如果版本不对应则会出现不能正常运行的问题。在cuda11.x之后,NVIDIA对cuda提供了次级版本兼容性,使用相同cuda主要版本的 cuda工具包版本编译的应用程序可以在至少具有最低要求驱动程序版本的系统上运行,但是其功能...
echo "export CPLUS_INCLUDE_PATH=$CPLUS_INCLUDE_PATH:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/include:/usr/local/cuda/include" >> /etc/profile source /etc/profile source ~/.bashrc echo ${CPLUS_INCLUDE_PATH} 安装cudnn,需要同时下载8.9.4.25(TensorRT需要)和9.0(不太清楚这个是否一定需要,可能是tritonserver需...
CPU-only builds of the TensorFlow and PyTorch backends require some CUDA stubs and runtime dependencies that are not present in the CPU-only base container. These are retrieved from a GPU base container, which can be changed with the--image=gpu-base,nvcr.io/nvidia/tritonserver:<xx.yy>-py3...
Triton Server 和CUDA 的版本依赖表(完整版) 2、部署流程 - Docker - TIS(Triton Interface Server) 2.1、拉取镜像(需根据 CUDA 版本进行拉取, TIS 镜像和 CUDA 的版本对应关系.见此链接) 2.2、启动镜像 注意点: 1、需要注意一个点是 20.03.1 这版本是 TIS API 版本从 v1 到 v2 的过渡, 因此需要在启...
Triton Inference Server架构图 Docker构建Triton Inference Server环境 Triton Inference Server官方推荐使用Docker来构建环境,在Docker镜像仓库下载已经构建好tritonserver镜像 ,根据cuda版本下载对应版本的镜像,版本对应关系参照。笔者cuda版本为11.2,对应下载nvcr.io/nvidia/tritonserver:21.02-py3镜像 ...
部署时发现,所有模型实例都会被部署到gpu0上面, 由于gpu只有16g显存,在部署第一个模型实例成功后,第二个模型实例也会往gpu0上进行加载,最终导致cuda out of memery. 网上搜索发现有人遇到同样的问题,链接: https://github.com/triton-inference-server/server/issues/6124 ...
gpus: \[ 1 \] } \] 部署时发现,所有模型实例都会被部署到gpu0上面, 由于gpu只有16g显存,在部署第一个模型实例成功后,第二个模型实例也会往gpu0上进行加载,最终导致cuda out of memery. 网上搜索发现有人遇到同样的问题,链接:https://github.com/triton-inference-server/server/issues/6124 ...
The TensorRT models will be created for the GPU on the system that CUDA considers device 0 (zero). If you have multiple GPUs on your system see the documentation in the scripts for how to target a specific GPU.Build SDK Image Build the tritonserver_sdk image that contains...