1 模型下載 可按照此處方法下載預(yù)熱后的模型,速度較快(推薦artget方式) 或者從hugging face官方下載。 2 vllm-ascend安裝 2.1 使用vllm...
1 模型下載 可按照此處方法下載預(yù)熱后的模型,速度較快(推薦artget方式) 或者從hugging face官方下載。 2 vllm-ascend安裝 2.1 使用vllm...
論文原文:https://openreview.net/pdf?id=tkiZQlL04w[https://openreview.net/pdf?id=tkiZQlL04w]...
1 Pytorch的compile技術(shù) PyTorch 的 torch.compile 是一個強大的功能,用于優(yōu)化 PyTorch 模型的性能。它通過將 PyTorch 的動...
1 問題背景 在Ascend環(huán)境上,使用onnxruntime推理時,報錯: 顯示的是cuda的組件找不到。由于是Ascend環(huán)境,肯定是沒有GPU的,很明顯是onnxrun...
背景 MindIE跑Qwen系列模型推理,測試發(fā)現(xiàn)后處理參數(shù)top_k很大,temperature=2的場景,模型輸出有精度問題。 現(xiàn)象 經(jīng)過進一步復(fù)現(xiàn)和測試,發(fā)現(xiàn)如下現(xiàn)象。...
1、FastAPI & Uvicorn FastAPI FastAPI 是一個用于構(gòu)建 API 的現(xiàn)代、快速(高性能)的 Python Web 框架,專為在 Python 中...
背景 嘗試使用vllm模型,腳本代碼如下: 運行過程中出現(xiàn): 問題分析 問題就出現(xiàn)在通過python去下載文件,然后SSL的安全校驗出現(xiàn)了問題。臨時解決辦法是,可以規(guī)避該校驗...
執(zhí)行于AI Core上的指令隊列主要包括如下幾類,即: Vector指令隊列(V) Matrix指令隊列(M) 存儲移動指令隊列(MTE2、MTE3)。 不同指令隊列間的相互...
單算子API調(diào)用方式,是指直接調(diào)用單算子API接口,基于C語言的API執(zhí)行算子。算子工程AscendC從入門到精通系列(三)基于自定義算子工程開發(fā)AscendC算子[http...
如果已經(jīng)通過Ascend C編程語言實現(xiàn)了算子,那該如何通過pybind進行調(diào)用呢? 1 Pybind調(diào)用介紹 通過PyTorch框架進行模型的訓(xùn)練、推理時,會調(diào)用很多算子進...
本次主要討論下AscendC另外一種開發(fā)流程,基于自定義算子工程的算子開發(fā)。從算子工程創(chuàng)建、代碼編寫、編譯部署到運行驗證的開發(fā)全流程,讓您對算子開發(fā)工程有個宏觀的認(rèn)識,此處我...
本次主要討論下AscendC算子的開發(fā)流程,基于Kernel直調(diào)工程的算子開發(fā)。 1 AscendC算子開發(fā)的基本流程 使用Ascend C完成Add算子核函數(shù)開發(fā);使用IC...
1 什么是AscendC Ascend C是CANN針對算子開發(fā)場景推出的編程語言,原生支持C和C++標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范,兼具開發(fā)效率和運行性能?;贏scend C編寫的算子程序,通...
1 AOL算子庫 CANN(Compute Architecture for Neural Networks)提供了算子加速庫(Ascend Operator Library...
MindIE LLM是MindIE解決方案下的大語言模型推理組件,基于昇騰硬件提供業(yè)界通用大模型推理能力,同時提供多并發(fā)請求的調(diào)度功能,支持Continuous Batchi...
1 什么是算子tiling 在計算機科學(xué)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,算子 tiling(有時也被稱作操作符 tiling 或者循環(huán) tiling)是一種優(yōu)化技術(shù),主要用于提高計算效率,尤...
1 前言 Ascend Transformer Boost加速庫(下文簡稱為ATB加速庫)是一款高效、可靠的加速庫,基于華為Ascend AI處理器,專門為Transform...
1 前言 從前文ATB是什么?[https://blog.csdn.net/xyz3120/article/details/143628522?sharetype=blogd...
1 PageAttention引入的原因 PageAttention的引入主要是為了解決大型語言模型(LLM)在服務(wù)過程中遇到的內(nèi)存管理低效問題,具體原因如下: 內(nèi)存碎片化:...