怎么分析cuda解码瓶颈
社区干货
GPU推理服务性能优化之路
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,... ### 2.2.2 瓶颈分析由于以上架构的CPU逻辑(图片的前处理,后处理)与GPU逻辑(模型推理)在同一个线程内,所以会存在如下性能瓶颈:* 如果是单线程的模式,CPU逻辑与GPU逻辑相互等待,GPU Kernel函数调度不足,导致GPU使...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
# 前言大语言模型(LLM,Large Language Model)是针对语言进行训练处理的大模型,建立在Transformer架构基础上的语言模型,大语言模型主要分为三类:编码器-解码器(Encoder-Decoder)模型、只采用编码器(Encoder-Only)模... 可能遇到的瓶颈问题:数据获取困难:可以通过使用网络爬虫、API 接口、公开数据集等方式来获取数据。此外,还可以与合作伙伴或数据供应商合作获取数据。数据质量差异:可以使用数据质量评估方法,如统计分析、数据可视...
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
## 2.1 推理服务现状及性能瓶颈分析Python语言以其灵活轻盈的特点,以及其在神经网络训练与推理领域提供了丰富的库支持,在模型研究和开发领域被广泛使用,所以模型推理服务也主要以Python GPU推理为主。模型推理过... 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Ks...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") input_tensors = input_tensors.to(device) model.to(device) with torch.no_grad(): outputs = model(input_tensors) predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=2).squeeze().tolist() # 解码预测结果 tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids) labels = [tokenizer.decode([pred]) ...
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怎么分析cuda解码瓶颈-优选内容
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字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践|CommunityOverCode Asia 2023
如何支持 Spark 的调度需求?在 Spark 提交作业时,大量的 Pod 创建是否引起调度瓶颈?如此大规模作业的架构迁移,我们如何做周边能力建设,打平作业迁移前后的体验?在 Spark 探索云原生化的过程中,合作方也面临着很... Worker 关系中仔细分析了各种 Executor、Worker 退出的情况。通过在容器环境中实现 Executor 优雅退出,捕获退出信号并自动做 cudaDeviceSync,防止离线退出导致 MPS 处于未定义状态。* **通过 Quota 解决大量 Pend...
【高效视频处理】一窥火山引擎多媒体处理框架-BMF|社区征文
视频分析、视频插帧、视频编辑、视频会议等众多领域,为用户提供高性能的多媒体处理解决方案。值得一提的是,BMF已经在字节跳动内部得到广泛应用,每天处理20亿视频,产品质量和稳定性获得认可。> 入门体验想了解B... 我们可以实现视频解码和视频过滤等任务的GPU加速,显著提升处理效率。它还支持不同框架如CUDA和OpenCL之间的异构计算。从这些建议简单实验开始, 开发者就可以感受到BMF模块化设计及其强大的处理能力。同时,它提供...
Go 生态下的字节跳动大规模微服务性能优化实践
由对方解码之后使用,因此会造成通信上的开销。特别是在 Service Mesh 被大规模推广和使用后,通信需要消耗更多的资源;**治理负担** ,微服务架构是一个松耦合架构,其要求各个微服务自发进行演化生长。如果组织缺乏自上向下的管理,很容易导致微服务野蛮生长,造成治理负担。 Go 服务性能分析集群性能优化一般有如下思路:收集原始性能数据——建立指标体系——跟踪监控异常/手动分析——定位性能瓶颈——优...
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
深度学习和数据分析等多个方面,同时为参赛者提供实践机会,通过解决问题和实现功能,更好地理解和运用oneAPI技术。**Stable Diffusion**是2022年发布的深度学习图像化生成模型,它主要用于根据文本的描述产生详细图... 包括性能瓶颈和资源利用率。通过模型优化方案,参赛者将深入挖掘Stable Diffusion技术的性能潜力,结合oneAPI技术堆栈,实现在指定硬件平台上的部署优化,为生成图任务提供更高效、更稳定的解决方案。本篇文章就我参与...
字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践
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高效视频处理框架 BMF 实践|社区征文
# 高效视频处理框架BMF实践日常工作主要开发环境是MAC,在MAC下涉及音视频处理用到的主要工具:1. 音视频播放:VLC、FFPLAY2. 音视频采集:OBS3. 音视频编解码处理:FFMPEG、OpenCV4. 音频处理:Audition5. OCR:Ma... 实践了解码和合成功能。## 1、环境搭建日常工作使用的是Inter芯片的Mac本,基于docker环境搭建了bmf环境。bmf提供的docker镜像基于ubuntu 20.04,它包含了运行BMF CPU和GPU的完整环境依赖:Cuda11.8, Pytorch 2....
图像处理解决方案 veImageX 技术演进之路
解码、展示、访问数据上报一系列操作。客户端上报的数据,经数据上报中心清洗后,会存储到数据仓库,供查询、监测图片的访问性能、错误率等指标使用。**网络分发**:在图片下载过程中,一般来说会首先访问 CDN 。若 C... 供数据分析、计费推量使用。## **云平台**veImageX 控制台作为一站式云平台,为用户提供了租户管理、配置下发、用量查询、质量监控、算法与算子管理等功能。