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基于NVIDIAGPU定制優(yōu)化的NGC飛槳容器

NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案 ? 來源:NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案 ? 作者:NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解 ? 2022-08-25 10:49 ? 次閱讀

在過去的半年里,NVIDIA 與百度飛槳緊密合作,針對(duì)用戶的多層次需求,雙方聯(lián)合開發(fā)了三大主要產(chǎn)品:

基于 NVIDIA GPU 定制優(yōu)化的 NGC 飛槳容器,包含了最新的 NVIDIA 工具包和優(yōu)化后的飛槳版本,致力于為開發(fā)者提供最佳的開發(fā)環(huán)境。

GitHub 上 NVIDIA Deep Learning Examples[1] 倉庫向用戶提供易于訓(xùn)練和部署的飛槳模型示例。

在 NVIDIA 深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)中心 DLI Course[2],NVIDIA 與飛槳共建的系列免費(fèi)課程及聯(lián)名認(rèn)證證書也即將上線,旨在幫助大家提高訓(xùn)推性能并簡(jiǎn)化代碼。(課程預(yù)計(jì)下半年與大家見面)

容器是什么?為什么要使用容器?

容器包含了深度學(xué)習(xí)框架在運(yùn)行時(shí)所需的所有部件(包括驅(qū)動(dòng),工具包等),被認(rèn)為是在同一環(huán)境中實(shí)現(xiàn)“構(gòu)建、測(cè)試、部署”的最佳平臺(tái)。因?yàn)樗哂休p量化與可復(fù)制性、打包和執(zhí)行環(huán)境合二為一以及簡(jiǎn)化應(yīng)用程序部署的優(yōu)勢(shì)。容器允許我們創(chuàng)建標(biāo)準(zhǔn)化可復(fù)制的輕量級(jí)開發(fā)環(huán)境,擺脫來自 Hypervisor 所帶來運(yùn)行開銷。應(yīng)用程序可以基于 Container Runtime 運(yùn)行在“任意”系統(tǒng)中。

為什么要開發(fā) NGC 飛槳容器?

根據(jù)多份市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告顯示,飛槳已位居中國深度學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)首位,并構(gòu)建了全球前三、中國第一的 AI 開發(fā)者生態(tài)。如何確保龐大規(guī)模的飛槳開發(fā)者,尤其是采用 NVIDIA 平臺(tái)的飛槳用戶持續(xù)獲得最佳的開發(fā)體驗(yàn),始終是飛槳和 NVIDIA 團(tuán)隊(duì)共同關(guān)注的話題。

飛槳和 NVIDIA 團(tuán)隊(duì)從與開發(fā)者用戶的持續(xù)交流中,收集到了一些使用上的痛點(diǎn)需求。比如,在提供 NGC 飛槳容器前,飛槳用戶如果希望使用 NVIDIA 最新軟件棧進(jìn)行開發(fā)、訓(xùn)練、部署,需要做大量的手動(dòng)配置工作,這對(duì)不少用戶而言是一個(gè)巨大的工程挑戰(zhàn)。

針對(duì)這些需求,NVIDIA 與百度飛槳聯(lián)合開發(fā)了 NGC 飛槳容器,將最新的飛槳與最新的 NVIDIA 的軟件棧進(jìn)行了無縫的集成與性能優(yōu)化,最大程度的釋放飛槳框架在 NVIDIA 最新硬件上的計(jì)算能力。這樣,用戶不僅可以快速開啟 AI 應(yīng)用,專注于創(chuàng)新和應(yīng)用本身,還能夠在 AI 訓(xùn)練和推理任務(wù)上獲得飛槳 + NVIDIA 帶來的飛速體驗(yàn)。

“NGC 飛槳容器”與“飛槳現(xiàn)有容器”版本的區(qū)別是什么?

飛槳現(xiàn)有的容器版本提供了全面的、在不同軟件版本和環(huán)境下的飛槳容器,用戶可以根據(jù)自己當(dāng)前的軟硬件環(huán)境,挑選相應(yīng)的容器來下載使用。

而 NGC 飛槳容器跟飛槳現(xiàn)有的容器相比,有哪些顯著的優(yōu)勢(shì)?

以月為單位升級(jí)更新,每月底發(fā)布全新版本,無需注冊(cè)即可下載。

集成了最新的 NVIDIA 的軟件棧(在 NGC 飛槳容器上線前,飛槳官網(wǎng)容器最新版是 CUDA 11.2, 而 NVIDIA CUDA 最新版本已更新至 CUDA 11.7),且雙方針對(duì)最新版本的軟件棧對(duì)飛槳進(jìn)行了適配和優(yōu)化。此外, NGC 飛槳容器還集成了更新的 Ubuntu OS 版本(Ubuntu 20.04)。

在驗(yàn)證過的模型上擁有更佳的性能(目前,雙方已在 GitHub NVIDIA Deep Learning Examples中發(fā)布了 ResNet50 模型)。

產(chǎn)品經(jīng)過嚴(yán)格的開發(fā)測(cè)試流程,包括 CI(Continuous Integration,持續(xù)集成)、CD(Continuous Deployment,持續(xù)部署)、QA(Quality Assurance,質(zhì)量保證)以及針對(duì)各類硬件和各種硬件拓?fù)涞鹊拈_發(fā)測(cè)試流程),且每次更新版本都會(huì)提供對(duì)應(yīng)詳盡的產(chǎn)品介紹、同類產(chǎn)品的對(duì)比、可靠度測(cè)試及掃描報(bào)告。

需要說明的是,以上 NGC 飛槳容器的特性最終都將被 GitHub 飛槳代碼庫集成。

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如何下載并使用 NGC 飛槳容器?

NGC 飛槳容器已經(jīng)集成入飛槳官網(wǎng)主頁。你可以選擇 “飛槳版本”+“Linux”+“Docker”+“CUDA 11.7”找到對(duì)應(yīng)的 Container 下載指令。

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運(yùn)行結(jié)果如下

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此外,你也可登錄 NVIDIA NGC 官網(wǎng),無需注冊(cè)即可下載獲得豐富詳細(xì)的英文版介紹文檔及下載鏈接。NGC官網(wǎng)中還有更多 NVIDIA 針對(duì) AI 優(yōu)化的容器,工具包,模型等。

審核編輯:湯梓紅

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原文標(biāo)題:學(xué)習(xí)指南|NVIDIA 攜手百度,為您解密 NGC 飛槳容器,快快關(guān)注“器”度不凡!

文章出處:【微信號(hào):NVIDIA-Enterprise,微信公眾號(hào):NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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