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。包括基于Python的CPU与GPU进程自动隔离的推理服务框架,以及对推理模型进行转TensorRT优化的调试工具。此外针对不同的推理服务性能瓶颈,我们还梳理了各种实战优化技巧,比如CPU与GPU分离,TensorRT开启半精度优化,同模型混合部署,GPU数据传输与推理并行等...
我了解Java多线程。Java支持多线程编程,它允许程序中的多个线程同时执行不同的任务。这种特性使得Java程序能够更有效地利用计算机的多核处理器,提高程序的执行效率。在Java程序中,可以通过实现Runnable接口或继承T... 常见的进程间通信方式有:- 共享内存:进程间通过共享一段内存来交换信息。进程在访问共享内存时,需要通过互斥锁或其他机制来保证数据的完整性和一致性。- 消息传递:进程间通过操作系统提供的消息传递机制来交...
在程序执行结束后被自动丢弃 .2. Python进程会把编译好的字节码转发到PVM(Python虚拟机)中,PVM会循环迭代执行字节码指令,直到所有操作被完成。#### PVM与Pickle模块的关系Pickle是一门基于栈的编程语言 ... 最终停留在栈顶的的值将会被作为反序列化对象返回 。- 栈区( stack )由 Python的列表( list)实现 , 作为流数据处理过程中的暂存区 , 在不断的进出栈过程中完成对数据流的反序列化操作,并最终在栈顶生成反序...
通过管理 & 代理多个单用户的 notebook server 实现多用户 notebook。JupyterHub 服务主要三个组件构成:- a Hub (tornado process), which is the heart of JupyterHub;- a [configurable http proxy](https://github.com/jupyterhub/configurable-http-proxy) (node-http-proxy): 动态路由用户的请求到 Hub 或者 Notebook server;- multiple single-user Jupyter notebook servers (Python/IPython/tornado) that a...
通过管理 & 代理多个单用户的 notebook server 实现多用户 notebook。JupyterHub 服务主要三个组件构成:- a Hub (tornado process), which is the heart of JupyterHub;- a [configurable http proxy](https://github.com/jupyterhub/configurable-http-proxy) (node-http-proxy): 动态路由用户的请求到 Hub 或者 Notebook server;- multiple single-user Jupyter notebook servers (Python/IPython/tornado) that a...
我们将重点介绍下KubeAI平台在推理、训练和模型迭代过程中的核心引擎能力实践经验。**# 2 AI推理引擎设计实现## 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... 这种情况下只能开启更多进程来提升QPS,但是更多进程会带来更大的GPU显存开销。(2)多线程模式下,由于Python的GIL锁的原因,Python的多线程实际上是伪的多线程,并不是真正的并发执行,而是多个线程通过争抢GIL锁来执...
Python 和 C++。 - 主题的多种订阅模式(独占、共享和故障转移)。 - 通过 Apache BookKeeper 提供的持久化消息存储机制保证消息传递 。 - 由轻量级的 serverless 计算框架 Pulsar Functions 实现流原生的数据处理... 消息确认不能用于 shared 订阅模式,因为 shared 订阅为同一个订阅引入了多个消费者。### 3.4 Topics(主题)和其它的发布订阅系统一样,Pulsar 中的 topic 是带有名称的通道,用来从 producer 到 consumer 传输消息...
集中式调度出现了性能瓶颈,且调度服务的升级与不稳定等影响了较多的训练作业运行。### **问题2:** **PS** **资源与** **Worker** **资源匹配问题**离线训练 1.0 阶段,公司所有的 PS 均通过服务化的方式申请使用。采用服务化的方式是为了解决 PS 分片修复、服务扩容、分片 Reshard 等需要复杂运维操作的问题。同时,通过服务化方式也可以实现多个训练作业 PS 资源共享,提高物理机资源利用率。但是,随着业务量的增...
可以运行在 Linux、Windows、Android 和 Mac OS 操作系统上。 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV-Python 是 OpenCV 适配 Python 的一个... 只要是图像处理中能用的技术在视频中都可以使用,而不是简单的视频合成。\### 三、Moviepy 结合 OpenCV-Python 的音视频剪辑开发模式要实现 Moviepy 结合 OpenCV-Python 的音视频剪辑处理,可以按照构建单独图...
集中式调度出现了性能瓶颈,且调度服务的升级与不稳定等影响了较多的训练作业运行。### **问题2:** **PS** **资源与** **Worker** **资源匹配问题**离线训练 1.0 阶段,公司所有的 PS 均通过服务化的方式申请使用。采用服务化的方式是为了解决 PS 分片修复、服务扩容、分片 Reshard 等需要复杂运维操作的问题。同时,通过服务化方式也可以实现多个训练作业 PS 资源共享,提高物理机资源利用率。但是,随着业务量的增长,服务化 P...
通常反映的是静态信息**。在 ByteGraph 中,点包含以下字段:![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/e4374ff601364a95b348a2a74c47f418~tplv-tlddhu82om-image.imag... bgkv 层是由多个进程实例组成,每个实例管理整个集群数据的一个子集(shard / partition)。bgkv 层的实现和功能有点类似内存数据库,提供高性能的数据读写功能,其特点是:* 接口不同:只提供点边读写接口;* 支持算...
需要对这些文档做各种操作,有很多还是比较机械化的重复工作,枯燥且无味,花时间勉强能够处理,就是有点废手,特别是作为开发人员,有时候需要给大量数据做分析,要对 excel 表格和 csv 中数据整理操作必不可少。所以,作... 在这上面还闹过一些小乌龙,为了相互转各种文档还当冤大头买了 wps 的超级会员我知道 java 写点代码能搞,但是太费时间,还不太理想,没想到 python 有些就几行代码的事。之前领导丢给我十几个 excel 让我合到一起,几行...
该实验室在更名为 RISElab 之后,孵化出了 Ray 引擎,Ray 的定位是通用的分布式编程框架——Python-first。理论上通过 Ray 引擎用户可以轻松地把任何 Python 应用做成分布式,尤其是机器学习的相关应用,目前 Ray 主攻... 负责节点之间 Object 传输。在整个 Cluster 中每个节点的 Object Store 组件组成一个全局的分布式内存。同时,在单个节点上,Object Store 在多进程之间通过共享内存的方式减少 copy。* Driver:当用户向 Ray Clust...