英伟达新一代GPU架构(50系列显卡)PyTorch兼容性解决方案
本文记录了在RTX 5070 Ti上运行PyTorch时遇到的CUDA兼容性问题,分析其根源为预编译二进制文件不支持sm_120架构,并提出解决方案:使用PyTorch Nightly版本、更新CUDA工具包至12.8。通过清理环境并安装支持新架构的组件,成功解决兼容性问题。文章总结了深度学习环境中硬件与框架兼容性的关键策略,强调Nightly构建版本和环境一致性的重要性,为开发者提供参考。
内部干货 | 基于华为昇腾910B算力卡的大模型部署和调优-课程讲义
近日上海,TsingtaoAI为某央企智算中心交付华为昇腾910B算力卡的大模型部署和调优课程。课程深入讲解如何在昇腾NPU上高效地训练、调优和部署PyTorch与Transformer模型,并结合实际应用场景,探索如何优化和迁移模型至昇腾NPU平台。课程涵盖从模型预训练、微调、推理与评估,到性能对比、算子适配、模型调优等一系列关键技术,帮助学员深入理解昇腾NPU的优势及其与主流深度学习框架(如PyTorch、Deepspeed、MindSpore)的结合应用。