这种情况下GPU Kernel Launch线程不能得到充分的调度。此外,在Python推理服务中开启多线程反而会导致GPU Kernel Launch线程频繁被CPU的线程打断,所以GPU算力也会一直“萎靡不振”,持续低下。以上问题使得 如果推... 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://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tld...
图表库能够支持场景化的主题色彩配置,这意味着用户可以根据不同的行业需求来选择不同的主题色彩,以更好地呈现数据。在不同的行业中,用户对于数据可视化的需求和期望可能会有所不同,因此场景化的主题色彩配置可以帮... https://github.com/VisActor/VChart/blob/develop/docs/assets/themes/colors.json ``` const response = await fetch('https://lf9-dp-fe-cms-tos.byteorg.com/obj/bit-cloud/theme.js...
它通过利用图形处理器 (GPU) 的处理能力,可大幅提升计算性能。CUDA的架构中引入了主机端(host, cpu)和设备(device, gpu)的概念。CUDA的Kernel函数既可以运行在主机端,也可以运行在设备端。同时主机端与设备端之间... CV算法的推理引擎大多采用Python flask框架或Kserve的框架直接实现。这种框架大致调用流程如下:![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/0e42374669da47ebb28f4365f40...