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...
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、排查问题的详细过程 大佬回答解决方案:...
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...
When building without GPU support, you must use the --image=gpu-base,nvcr.io/nvidia/tritonserver:<xx.yy>-py3-min flag. This is needed since the CPU-only builds of the TensorFlow and PyTorch backends require some CUDA stubs and runtime dependencies that are not present i...
triton-inference-server中的Concurrent Model Execution 说回triton,将刚才的推理代码用triton包起来,就可以实现高性能推理部署了。 Triton架构允许在同一系统上并行执行多个模型和/或同一模型的多个实例。这里的实例对应一个线程,也对应上述的一个NanoDet::detect函数的执行过程。当然,我们一般使用场景中可能有多个模型(比...
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 ...
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 ...
Function TRITONSERVER_ServerOptionsSetCudaMemoryPoolByteSize Function TRITONSERVER_ServerOptionsSetExitOnError Function TRITONSERVER_ServerOptionsSetExitTimeout Function TRITONSERVER_ServerOptionsSetGpuMetrics Function TRITONSERVER_ServerOptionsSetLogError
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 ...