推理性能测试 本章节介绍如何进行推理性能测试，建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，执行benchmark脚本进行性能测试。如果需要在生产环境中进行推理性能测试，请通过调用接口的方式进行测试。 约束限制 创建在线服务时，每秒服务流量限制默认为10

查看更多 →

推理性能测试 语言模型推理性能测试 多模态模型推理性能测试 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）

查看更多 →

SFS Turbo性能测试 fio是一个开源的I/O压力测试工具，可以使用fio工具对SFS进行吞吐量和IOPS的性能测试。 前提条件 已在 云服务器 上安装fio工具。fio可从官网或GitHub下载。 注意和说明 测试性能依赖client和server之间的网络带宽及文件系统的容量大小。

查看更多 →

SFS Turbo性能测试 fio是一个开源的I/O压力测试工具，可以使用fio工具对SFS进行吞吐量和IOPS的性能测试。 前提条件 已在云 服务器 上安装fio工具。fio可从官网或GitHub下载。 注意和说明 测试性能依赖client和server之间的网络带宽及文件系统的容量大小。

查看更多 →

重装的包与镜像装CUDA版本不匹配 问题现象 在现有镜像基础上，重新装了引擎版本，或者编译了新的CUDA包，出现如下错误： 1.“RuntimeError: cuda runtime error (11) : invalid argument at /pytorch/aten/s

查看更多 →

SAP应用层性能测试 通过Client Copy操作在SDRS容灾服务开启与关闭场景下所需要的时长来测试SDRS的性能。 开启SDRS容灾服务。 按照第三章节使用ddic用户登录SAP系统 新建client 点击SAP Menu/Tools/Administration/Administration/Client

查看更多 →

x86_64） CUDA 12.x >=525.60.13 CUDA 11.8.x CUDA 11.7.x CUDA 11.6.x CUDA 11.5.x CUDA 11.4.x CUDA 11.3.x CUDA 11.2.x CUDA 11.1.x >=450.80.02 CUDA 11

查看更多 →

如果环境中装了多版本的cuda，可以排查LD_LIBRARY_PATH中的cuda优先级，需要手动调整下。 举例：如果cuda只兼容cuda-9.1，查询到LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:/usr/local/cuda-9.1/lib64

查看更多 →

驱动卸载成功，单击回车键。 图9 卸载成功界面 卸载CUDA库和cuDNN库 当需要升级CUDA驱动版本时，需要卸载对应的CUDA库后，再安装对应的CUDA版本。 执行以下命令，卸载CUDA库。 /usr/local/cuda/bin/cuda-uninstaller “cuda-uninstaller”

查看更多 →

aspx/124722/en-us CUDA工具包安装包“cuda_9.0.176_384.81_linux.run” https://developer.nvidia.com/compute/cuda/9.0/Prod/local_installers/cuda_9.0.176_384.81_linux-run

查看更多 →

A系列 裸金属服务器 如何更换NVIDIA和CUDA？ 场景描述 当裸金属服务器预置的NVIDIA版本和业务需求不匹配时，需要更换NVIDIA驱动和CUDA版本。本文介绍华为云A系列GPU裸金属服务器（Ubuntu20.04系统）如何从“NVIDIA 525+CUDA 12.0”更换为“NVIDIA

查看更多 →

Windows云服务器下载CUDA 单击“Download”下载CUDA工具包。 双击打开安装文件，单击“运行”安装CUDA工具包。 图23 Windows云服务器安装CUDA 选择安装地址，在“CUDA Setup Package”界面，单击“OK” 图24 选择CUDA安装路径 根据安装提示完成CUDA的安装。

查看更多 →

0-tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 horovod_0.22.1-pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 MPI mindspore_1.3.0-cuda_10.1-py_3

查看更多 →

aspx/118955/en-us CUDA工具包安装包“cuda_8.0.61_375.26_linux.run” https://developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/Prod2/local_installers/cuda_8.0.61_375.26_linux-run

查看更多 →

aspx/124722/en-us CUDA工具包安装包“cuda_9.0.176_384.81_linux.run” https://developer.nvidia.com/compute/cuda/9.0/Prod/local_installers/cuda_9.0.176_384.81_linux-run

查看更多 →

directory 原因分析 编译生成so文件的cuda版本与训练作业的cuda版本不一致。 处理方法 编译环境的cuda版本与训练环境不一致，训练作业运行就会报错。例如：使用cuda版本为10的开发环境tf-1.13中编译生成的so包，在cuda版本为9.0训练环境中tf-1.12训练会报该错。

查看更多 →

xx.yy.run 安装CUDA Toolkit。 如无特殊要求，推荐您安装前提条件中提供的CUDA Toolkit版本“cuda_8.0.61_375.26_linux.run”，该版本已经过充分验证。 将下载的CUDA Toolkit安装包“cuda_a.b.cc_xxx.yy_linux

查看更多 →

9.1.0版本性能测试概述 目的 GaussDB (DWS)是云端托管的PB级高并发实时 数据仓库 ，专注于服务OLAP领域，提供按量付费和包年包月两种付费方式。 本次性能测试基于华为云基础环境，分别在同等硬件配置和同等数据规模下，基于TPC-H、TPC-DS标准测试集，对DWS 9.1

查看更多 →

语言模型推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范

查看更多 →

语言模型推理性能测试 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动，且输入输出长度也在

查看更多 →

Series T4 G5 Tesla V-Series V100 CUDA工具包下载地址 请从CUDA软件包下载获取CUDA软件包，您需要根据实例类型和驱动版本，选择对应的CUDA Toolkit软件包产品。 驱动版本与CUDA Toolkit版本存在对应关系，如二者版本不匹配，可能导致驱动无法使用。

查看更多 →