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...
Triton Inference Server提供了服务端代码模板TritonPythonModel,只需要略微修改即可,本例的服务端代码如下 importos os.environ['PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF']='max_split_size_mb:32'os.environ['TRANSFORMERS_CACHE']=os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))+"/work/"os.environ['HF_MODULES_CACHE']=os...
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/tritons...
我不会用 Triton 系列:Triton Inference Server 简介https://www.cnblogs.com/zzk0/p/15487465.html 我不会用 Triton 系列:如何实现一个 backendhttps://www.cnblogs.com/zzk0/p/15496171.html CUDA 概念汇总https://www.cnblogs.com/zzk0/p/15506607.html ...
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 ...
docker pull nvcr.io/nvidia/tritonserver:<xx.yy>-py3 # 例如,拉取20.12docker pull nvcr.io/nvidia/tritonserver:20.12-py3 <要注意不同版本的tritonserver对cuda驱动最低版本要求,以及对应的tensorrt版本> 例如,20.12的版本需要NVIDIA Driver需要455以上,支持TensorRT 7.2.2。TensorRT版本要对应,不然模型可能会无...
Triton Inference Server:https://github.com/triton-inference-server/server Triton 推理服务器(NVIDIA Triton Inference Server),是英伟达等公司推出的开源推理框架,为用户提供部署在云和边缘推理上的解决方案。 Triton Inference Server 特性 那么推理服务器有什么特点呢?
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 ...