kcf算法cuda加速
社区干货
GPU推理服务性能优化之路
# 一、背景随着CV算法在业务场景中使用越来越多,给我们带来了新的挑战,需要提升Python推理服务的性能以降低生产环境成本。为此我们深入去研究Python GPU推理服务的工作原理,推理模型优化的方法。最终通过两项关键的技术: 1.Python的GPU与CPU进程分离,2.使用TensorRT对模型进行加速,使得线上大部分模型服务QPS提升5-10倍左右,大量节约了线上GPU推理服务的成本。针对上面的两项关键技术,我们还自研了相关框架与工具进行沉淀。包...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
大模型还可以指包含了大量数据和算法的模型库,例如TensorFlow、PyTorch等开源框架提供的模型库。这些库中包含了各种预训练的模型和算法,可以用于各种不同的任务和应用场景。# 构建大模型知识库相关技术自然语言... device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')model.to(device)for epoch in range(10): train_loss = train(model, train_loader, criterion, optimizer) test_loss, test_...
字节跳动端智能工程链路 Pitaya 的架构设计
> Client AI 是字节跳动产研架构下属的端智能团队,负责端智能 AI 框架和平台的建设,也负责模型和算法的研发,为字节跳动开拓端上智能新场景。本文介绍的 Pitaya 是由字节跳动的 Client AI 团队与 MLX 团队共同构建的... **高通用**:支持**CPU/** **GPU** **/** **NPU** **/** **DSP** **/** **CUDA**等处理器、可以结合处理器硬件情况、当前系统资源占用情况进行**择优选择与** **调度**。 - **高性能**:支持**多核并行加速**和...
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
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于更通用的情况,如手机拍摄等单目场景。## 研...
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字节跳动端智能工程链路 Pitaya 的架构设计
也负责模型和算法的研发,为字节跳动开拓端上智能新场景。本文介绍的 Pitaya 是由字节跳动的 Client AI 团队与 MLX 团队共同构建的一套端智能工程链路。 作者|覃量Client AI-Pitaya 定位... * 高通用:支持CPU/GPU/NPU/DSP/CUDA等处理器、可以结合处理器硬件情况、当前系统资源占用情况进行择优选择与调度。* 高性能:支持多核并行加速和低比特计算(int8,int16,fp16),降低功耗的同时提升性能,整体性能在业...
SoCC 论文解读:字节跳动如何在大规模集群中进行统一资源调度
调度器还不断对数据结构和算法进行优化:为了可以低成本地维护候选节点列表,避免频繁重建节点列表产生的开销。[Gödel](github.com/kubewharf/godel-scheduler) **重构了原生 Kubernetes 调度器的 NodeList 维护机制**,通过离散化节点列表的方式解决了超大规模生产集群出现的性能问题,并以更低的开销获得了更好的节点离散效果;为了提高整体资源利用率,字节跳动将高优的在线任务和低优的离线任务混合部署。由于业务的潮汐特点...
AIGC 推理加速:火山引擎镜像加速实践
算法工程师需要关注模型训练、参数调优以达到满意的识别率/准确率;另一方面,确保模型服务的稳定可靠同样重要,这依赖完善的云原生基础设施。# 添加 D...
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
我主要关注神经元剪枝算法,通过精细的剪枝策略降低了模型的冗余部分,同时利用 OpenVINO 工具对模型进行文生成图预处理。利用 OpenVINO 工具套件的 Layout API 对输入进行预处理,一点一点微调,我在不牺牲生成质量和... 首先必不可少的当然是对于工具的利用:在改进数据管道和预处理加速中, OpenVINO 工具中有许多可用的方法 。### 3.0 利用工具优化: