矩阵行排序cuda实现

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下图所示:![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/378cfbe...

典型的CUDA代码执行流程:a.将数据从Host端copy到Device端。b.在Device上执行kernel。c.将结果从Device段copy到Host端。以上流程也是模型在GPU推理的过程。在执行的过程中还需要绑定CUDA Stream,以流的形式执行。## 2.2 传统Python推理服务瓶颈## 2.2.1 传统Python推理服务架构由于Python在神经网络训练与推理领域提供了丰富的库支持,加上Python语言自身的便利性,所以推理服务大多用Python实现。CV算法的推理引擎大...

排序后的链表,还是只能知道头尾节点,知道中间的范围,但是要找到中间的节点,还是得走遍历的老路。如果我们把中间节点存储起来呢?存起来,确实我们就知道数据在前一半,还是在后一半。比如找`7`,肯定就从中间节点开始找... 实质就是一种可以进行二分查找的有序链表。跳表在原有的有序链表上面增加了多级索引,通过索引来实现快速查找。跳表不仅能提高搜索性能,同时也可以提高插入和删除操作的性能。它在性能上和红黑树,AVL树不相上下,但是...

那么实现一个HTAP系统的主要难点是什么?论文里提到的是:系统要同时执行OLAP任务和OLTP任务,OLAP任务会同时访问即时 & 历史数据,OLTP任务也很可能会update新 & 老数据,一旦OLAP和OLTP任务要访问的数据有读写交叉,要... Tile Tuple:可以理解为一个1行 * B列的向量,其中B <= M- Tile:可以理解为一个A行 * B列的二维矩阵,其中A <= N,B <= M,一个Tile包含了A个Tile Tuple- Tile Group:可以理解为多个Tile的集合,Tile Group = ...