kmeanscuda
社区干货
前端开发新篇章:AI 助力效率激增! | 社区征文
This means you have a reactive effect that is mutating its own dependencies and thus recursively triggering itself.**### 学习资源 & 读写文档在没有AI 之前,我们很多人找学习...
GPU推理服务性能优化之路
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716222045&x-signature=UbH446wx2rDRXA9A4frJ2SC0Cks%3D)CUDA 是 NVIDIA 发明的一种并行计算平台和编程模型。它通过利用图形处理器 (GPU) 的处理能力,可大幅提升计算性能。CUDA的架构中引入了主机端(host, cpu)和设备(device, gpu)的概念。CUDA的Kernel函数既可以运行在主机端,也可以运行在设备端。同时主机端与设备端之间可以进行数据拷贝。CUDA Kernel函数:是数据并行处理函数(核函数),在GPU...
时效准确率提升之承运商路由网络挖掘
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716222048&x-signature=X2jANgTDtkJlX0JBXtO%2FSlgK6xk%3D)绘制上述图时使用的是kmeans聚类算法,kmeans聚类算法需要指定聚类的个数。故需要使用 **Knee/Elbow** 这类的算法进行聚类数检测,同时它对异常值敏感,故在实现时最终使用的DBSCAN。:谈谈词云算法的发展
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716222056&x-signature=6OcB1tlwS4%2BxSUpv6s8DNju4S%2B0%3D)其输入为分布在地理区域内点的二维坐标,每个点都与一个或多个单词相关联,算法大致步骤为:1. **使用 k-means 对有相同标签的点进行聚类。** 可能有相隔很远的两个点有相同的标签,此时会被聚集成两簇,如上图中的 Tomme。聚类后的每个簇各代表一个单词。2. **聚类后,为每个簇设置合适的角度来更好的覆盖该簇的点。** 这里采用的是主成...
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得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
KubeAI的解决方案是把CPU逻辑与GPU逻辑分离在两个不同的进程中: **CPU进程主要负责图片的前处理与后处理,GPU进程则主要负责执行CUDA Kernel 函数,即模型推理** 。为了方便模型开发者更快速地接入我们的优化方案,我们基于Python开发了一个CPU与GPU进程分离的统一框架 ***kubeai-inference-framework*** ,旧有Flask或Kserve的服务,稍作修改即可接入推理引擎统一框架,新增服务按照框架实现指定function即可。推理服务统一框架构如...
AIGC 推理加速:火山引擎镜像加速实践
Dockerfile 地址 :[github.com/fengmingxing/vol-stable-diffusion-webui/tree/main](github.com/fengmingxing/vol-stable-diffusion-webui/tree/main)(可以按照教程直接使用)Dockerfile 内容:```FROM paas-cn-beijing.cr.volces.com/cuda/cuda:11.4.3-devel-ubuntu20.04LABEL org.opencontainers.image.authors="xx@bytedance.com"ENV PATH="/root/miniconda3/bin:${PATH}"ARG DEBIAN_FRONTEND=noninteractiveENV TZ=E...
AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China
大多数 ASIC 都很难支持开发者像优化 CUDA Kernel 一样优化 ASIC 上运行的 AI 模型性能,往往只能做的很有限。 **0****3** **ByteMLPerf 的方案** 可以根据特征快速拆分已有人群,场景举例: 目标需求:希望在近3个月注册的用户中,拆分5类出年龄和地域特征接近的用户群,以进行后续针对性的营销策略。 使用方法:首先在用户分群中圈出近3个月的注册用户,作为原始人群包,再通过聚类模型,选择年...
CVPR 2024 满分论文 | 基于可变形3D高斯的高质量单目动态重建新方法
K-Planes和Hexplanes在此基础上引入了网格结构,大大加速了模型的训练过程,渲染速度有一定的提高。然而这些方法都基于逆向映射,无法真正实现高质量的规范空间和变形场的解耦。3D高斯泼溅是一种基于光栅化的点云渲染管线。其CUDA定制的可微高斯光栅化管线和创新的致密化使得3D高斯不仅实现了SOTA的渲染质量,还实现了实时渲染。Dynamic 3D高斯首先将静态的3D高斯拓展到了动态领域。然而,其只能处理多目场景非常严重地制约了其应用...
「火山引擎」数智平台VeDI增长营销季刊VOL.05
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716222101&x-signature=8ktVxR5YFA0NRqkl3tU8mylGn2c%3D)整体功能演示视频可参照 :[实时能力说明](https://www.volcengine.com/docs/7139/196870)**2.「聚类模型」**- 支持聚类模型功能,用户通过聚类模型( K-means算法)可以根据特征快速拆分已有人群,搭配后续针对性的营销策略。- 聚类模型( K-means算法)可以根据特征快速拆分已有人群,场景举例: - 目标需求:希望在近3个月注册的用...
[数据库论文研读] HTAP行列混存 & 智能转换
k3u1fbpfcp-5.jpeg?)**一言以蔽之,就是对近期访问过表T的query集合作聚类,聚类输出为多个聚簇(cluster),每个聚簇(cluster)会有一个中心点(mean),取其中心点的query包含的列,把这些列reorg到同一个Tile中。***NOTE:- 对于每张表T而言,近期的query集合Q怎么取,是不是直接取最近N条即可?不是,要按照上面提到的,兼顾TP和AP,所以**要按I/O cost来排序取前N条作为近期query集合**。- KMeans中计算对象是向量,我们怎么将quer...
GPU-部署基于DeepSpeed-Chat的行业大模型
安装并配置CUDA登录实例。 依次执行以下命令,下载并安装CUDA 11.4。 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pinsudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.4/local_installers/cuda-repo-ubuntu2004-11-4-local_11.4.4-470.82.01-1_amd64.debsudo dpkg -i cuda-...
Katalyst:字节跳动云原生成本优化实践
k-means 聚类算法 | 0.35 | 0.48 | 0.6 || 系统指标 PID 算法 | 0.39 | 0.54 | 0.66 || 系统指标 模型预估 + PID 算法 | 0.42 | 0.57 | 0.67 | ### 4.2 实践:离线无感接入在进入第三阶段后,我们需要对离线进行云原生化改造。改造方式主要有两种,一种是已经在 K8s 体系中的服务,我们将基于 Virtual Kubelet 的方式实现资...
