gpu进行模型推理的优势
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...
字节跳动基于 Ray 的大规模离线推理
独占一个 GPU ,小的层就多个挤在一个 GPU 上。按权重切分就是将模型的同一层,把权重切开放到不同的 GPU 上,比如同样是 GPU0、GPU1两个 GPU,Tensor Parallelism 模式会将 L0 的一部分权重 A0 放到 GPU0 上,另外一部分权重 A1 放在 GPU1 上,在推理的过程中,通过矩阵运算得到最终的结果。除了这两种方式以外,也有一些更复杂的切分方式,如将这两种方式进行结合的混合方式,或 Zero 的切分方式。进行模型切分具有以下几点优势:- ...
【图说产品】初见GPU云服务器 - 专业图像处理、人工智能算法训练及推理的“加速器”
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。
mGPU 技术揭秘 :新一代 Kubernetes GPU 共享调度方案
我们详细介绍了 mGPU 作为一个解决方案,所具有的能力、特性和优势。本文是 mGPU 系列文章的第二篇,将重点介绍提升 GPU 资源利用率的关键一环——新一代 GPU 共享调度技术。来源 | 火山引擎云原生团队AI 时代,企业大模型的落地离不开能提供大规模 AI 算力的基础设施。为了更好地支持模型开发、训练和推理等场景,当下的云原生基础设施已不再局限于传统的硬件,也包含了 GPU、RDMA 等各种新兴的异构设备,以及...
特惠活动
gpu进行模型推理的优势-优选内容
gpu进行模型推理的优势-相关内容
GPU计算型
概述GPU计算型实例基于多种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。适用于深度学习及AI推理训练,如图像处理、语音识别等人工智能算法的训练应用。 说明 您可以在价格计算器页面,查看实例的价格及其配置项(系统盘、数据盘、公网IP等)费用。价格计算器为参考价格,具体请以云服务器控制台实际下单结果为准。 如果您发现实例规格不能满足或者超出应用需求时,您可以随时变更实例规格(升降配)或使用其他类型的实...
GPU计算型
概述GPU计算型实例基于多种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。适用于深度学习及AI推理训练,如图像处理、语音识别等人工智能算法的训练应用。 说明 您可以在价格计算器页面,查看实例的价格及其配置项(系统盘、数据盘、公网IP等)费用。价格计算器为参考价格,具体请以云服务器控制台实际下单结果为准。 如果您发现实例规格不能满足或者超出应用需求时,您可以随时变更实例规格(升降配)或使用其他类型的实...
GPU-部署基于DeepSpeed-Chat的行业大模型
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...
【图说产品】初见GPU云服务器 - 专业图像处理、人工智能算法训练及推理的“加速器”
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。
Serverless GPU 概述
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...
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...
GPU 计算型
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 gni3(vci.gni3) NVIDIA GPU 显卡,适用于大规模部署的生成式 AI 推理等场景,支持 NVIDIA RTX™ 功能,提供高性能的 3D 图形虚拟化能力。 GPU 计算型 gni2(vci.gni2) A10 显卡,适用于深度学习的推理场景和小规模训练场景...
mGPU 技术揭秘 :新一代 Kubernetes GPU 共享调度方案
我们详细介绍了 mGPU 作为一个解决方案,所具有的能力、特性和优势。本文是 mGPU 系列文章的第二篇,将重点介绍提升 GPU 资源利用率的关键一环——新一代 GPU 共享调度技术。来源 | 火山引擎云原生团队AI 时代,企业大模型的落地离不开能提供大规模 AI 算力的基础设施。为了更好地支持模型开发、训练和推理等场景,当下的云原生基础设施已不再局限于传统的硬件,也包含了 GPU、RDMA 等各种新兴的异构设备,以及...
基于 Ray 的大规模离线推理
> 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