gpu进行模型推理的优势

模型微调 模型微调是一种迁移学习技术,通过在预训练模型的基础上进行额外训练,使其适应特定任务或领域。这一过程包括选择预训练模型,准备目标任务的数据,调整模型结构,进行微调训练,以及评估和部署。微调的优点在于节省时间和资源,提高性能,适用于数据受限或计算资源有限的情况。 通过在特定领域的数据上进行微调,模型可以逐渐学习到特定领域的特征和模式,从而提高在该领域的性能和泛化能力。 软件要求CUDA:使GPU能够解决复杂计...

GPU云服务器(GPUCloudComputing,GPU)是提供GPU算力的弹性计算服务,具有高效稳定的计算能力,适用于生成式AI、自动驾驶、图像处理、科学计算等多种应用场景。

GPU云服务器适用于需要进行大规模并行计算的场景,例如AI深度学习、图像/视频渲染、科学计算等场景。 AI深度学习模型训练场景V100、A100、A30等类型的GPU显卡适用于AI模型训练场景,提供了大显存和高速访问能力,并叠加NVLink多卡互连,为多卡并行提供了超强计算能力。 应用推理场景T4、A10等类型的GPU显卡为AI推理提供了高效能比的加速能力,广泛应用于图像识别、语言翻译场景。 图像/视频渲染异构GPU渲染型实例提供高性能的3D图形虚...

也无需关心 GPU 资源使用率不均衡导致的 GPU 长时间处于空闲状态,只需为实际使用的 GPU 付费。 说明 【邀测·申请试用】Serverless GPU 当前为邀测功能,如需体验,请 提交工单 申请或联系客户经理申请。 使用场景函数服务当前提供 CPU 实例和 GPU 实例两种选择。传统函数使用 CPU 实例,可支持基础计算场景。GPU 函数使用 GPU 实例,擅长执行高度线程化的并行处理任务(大规模计算任务),适用于 AI 模型推理、AI 模型训练、音视频加速...

弹性容器实例的 GPU 计算型规格,基于多种 NVIDIA Tesla 显卡,在各类推理场景及分子计算场景下提供高性价比使用体验。 请参考下方介绍选择符合您实际业务需求的 VCI GPU 计算型实例规格。 规格族 描述 GPU 计算型 ini2(vci.ini2) (限量提供)A30 显卡,具有强大的双精度浮点运算能力和较高的深度学习推理吞吐量,适用于大规模 AI 推理、深度学习小规模训练等场景,但不支持图片或视频渲染。 GPU 计算型 gni2(vci.gni2) (限量提供)A10 ...

> 本文整理自字节跳动基础架构资深研发工程师王万兴在火山引擎开发者社区 Meetup 中的分享。大模型离线推理,是指在具有数十亿或数千亿参数的大规模模型上进行分布式推理的过程。相较于常规模型推理,在模型切分、数据处理和数据流、提升 GPU 利用率方面面临了很大挑战。本次分享将介绍如何利用 Ray 及云原生优势助力大模型离线推理。# 一、大模型离线推理## 特点介绍![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byte...

## 前言随着人工智能与机器学习技术的快速发展,在Kubernetes上运行模型训练、图像处理类程序的需求日益增加,而实现这类需求的基础,就是Kubernetes对GPU等硬件加速设备的支持与管理。在本文中我们就说一下在Kubernetes中启动并运行GPU程序的注意事项。## Kubernetes对GPU支持的不足之处我们知道Kubernetes可以实现对宿主机的CPU、内存、网络实现精细化的控制,但是到本文书写为止,Kubernetes尚未实现像管理CPU那样来管理GPU,...