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算法结果稳定性CUDA

GPU云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,适用于机器学习、视觉处理等多种场景

社区干货

GPU推理服务性能优化之路

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...

字节跳动端智能工程链路 Pitaya 的架构设计

为了保证端上AI的效果和稳定性,Pitaya平台提供**监控告警**能力来监控算法包的**性能**、**成功率**等运行指标,以及端上模型的**准确率**、**AUC**等模型效果指标,并在Dashboard中进行**可视化展示**。####... **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...

2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文

稳定性等方面都提出了更高的要求,为适应业务发展诉求,架构也需进行迭代升级,原始的Spring Cloud全家桶的微服务架构,经过不断发展,也在演进为基础设施下沉的云原生架构,让应用生于云,长于云,充分利用云上能力,降本增效,削减技术债务,专注业务创新。下图为SmartOps架构全景:![](https://kaliarch-bucket-1251990360.cos.ap-beijing.myqcloud.com/blog_img/20221214175252.png)- 接入层:通过WAF/SLB,配合NAT网关治理出方向流量...

字节跳动端智能工程链路 Pitaya 的架构设计

Pitaya Workbench为算法工程师提供了一套可以方便配置数据、模型、算法的开发环境。* 为了简化调试,Pitaya Workbench在 WebIDE 上实现了真机联调,支持断点、SQL 执行等能力。* 为了验证AI策略效果,Pitaya平台打通了字节的 A/B 实验平台 Libra ,从而实现更灵活的实验环境设定。* 为了保证端上AI的效果和稳定性,Pitaya平台提供监控告警能力来监控算法包的性能、成功率等运行指标,以及端上模型的准确率、AUC等模型效果指标,并在D...

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每人免费申请20本SSL证书,快速下发,适用网站测试
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算法结果稳定性CUDA-优选内容

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算法结果稳定性CUDA-相关内容

字节跳动智能音频信号处理的应用实践

## 音频信号处理发展趋势从我这些年的工作过程中,我把音频信号处理分为了三个大的部分:- 最基础的部分是算法,包括自适应滤波器、阵列信号处理以及心理声学和深度学习等算法技术。- 算法基础可以保证上层关... 尤其是在系统的稳定性以及声音美化的部分:- 在系统稳定性方面:基于整体的硬件状态检测,实时切换音频。- 在音频质量提升部分:我们研发了混响抑制、噪声消除以及增益控制等技术,可以持续改善音频质量。- 在...

【高效视频处理】体验火山引擎多媒体处理框架 BMF |社区征文

Linux 平台 ——选择 Linux 作为部署平台的主要原因是其稳定性和广泛的应用领域。我在一台配备 NVIDIA GPU 的 Linux 服务器上进行了部署。确保系统环境中已经安装了必要的 GPU 驱动和 CUDA 工具包,这对于 BMF ... 我们体验了 DeOldify 着色算法和超分辨率推理。这两个演示展示了如何将先进的 AI 算法集成到 BMF 视频处理管道中。```import bmf# 创建 DeOldify 着色算法管道deoldify_pipeline = bmf.Pipeline()# 添加 D...

火山引擎谭待:数据驱动x敏捷开发,业务高速增长的双引擎

如果说推荐算法、大数据技术是支撑字节跳动业务发展的技术能力,那么其迭代创新的核心技术理念又是什么? 10月27上午,在「稀土开发者大会」上,火山引擎总经理谭待以《数据驱动x敏捷开发,业务高速增长的双引擎》为主题... 这样一方面能解决存储的稳定性问题,另一方面也能解决扩容问题。 在计算和存储的分离之外,我们在运维、安全方面做了很多工作,以进一步去弥补社区版本功能的缺失。 最后一个很重要的是我们做了多级的资源隔离。因为每...

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AIGC 推理加速:火山引擎镜像加速实践

来源 | 字节跳动云原生随着 Stable Diffusion 这类文生图模型的爆火,越来越多企业开始重视 AIGC 相关技术创新和技术实践,并积极探索应用落地。对于 AI 业务应用,一方面模型性能至关重要,算法工程师需要关注模型训... 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=noninterac...

火山引擎云原生存储加速实践

应该怎样去做运维和稳定性的保障,在底层存储服务之间的数据流动,以及quota和qos的管控方面,有没有一些能力的支持。## 常见方案![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu... 这对于算法工程师来说是很难实现的。1. 第三个问题是由于上述两方面的限制,很多用户会把这个方案当成高效的只读缓存进行构建业务,也就限制了这个方案使用价值的上限。为了解决以上问题,在调研了市场上的相关产...

QCon高分演讲:火山引擎容器技术在边缘计算场景下的应用实践与探索

这个时候当你把一些策略和执行的算法放到边缘上执行的话,可以大大减少客户的带宽,可以降低客户的成本。当然因为我们边缘的带宽相对于中心的BGP带宽肯定也是比较低的。- 另外,还有一些本地计算的场景,有些客户的... **稳定性体系建设**最后,给大家讲一下我们整个边缘容器平台在稳定性上是怎么去设计和落地的。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/ddc37a65bd6f48bb88246648e9...

一文理解 HyperLogLog(HLL) 算法 | 社区征文

HyperLogLog(HLL) 算法是一种估算海量数据基数的方法,被广泛用于各个数据库产品中。与精确的基数统计算法相比,HLL 具备**可合并性 (mergeability)** ,因而可以方便地对海量数据进行并行计算,被广泛地用于大数据多... LogLog 算法通过「分桶求平均值」的方式提高了估算结果的稳定性,使得算法更能抵御偶然性带来的影响。但这么做仍然不够,因为算术平均数有一个天然的缺陷,就是容易受到极大/极小值的影响,一个离群点可能把最终结果...

浅析基于云-边-端协同AI算力资源智能调度能力

具体算法如下:![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/f4650a30b0b9456da289941c6c099732~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1709655676&x-si... 数据资源池和AI算法仓库的资源,改善AI计算的资源使用效率,实现算法的灵活接入、AI算力资源的统一调度分配、智能分析结果统一展示等。TSINGSEE青犀视频智能分析网关具备海量数据汇聚处理、高稳定性、高灵活性、高...

AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China

还需要考虑公司人员稳定性,融资能力,交付能力,客户支持能力,软硬件迭代周期等因素,毕竟硬件产品的生命周期比较长,需要长期投入。 **不可控性... 而各家 ASIC 由于具备类似 CUDA 的开发生态,往往都需要单独适配,且各家 ASIC 往往都会自带一套自身的软件栈,从使用方式,硬件管理,监控接入等层面,都需要额外开发。这些相比沿用 GPU,都是额外成本。...

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