借助TensorRT优化模型推理性能
TensorRT优化模型过程，首先将PyTorch（或TensorFlow）等训练框架训练完成后的模型编译为TensorRT的格式，然后利用TensorRT推理引擎运行这个模型，从而提升这个模型在英伟达GPU上运行的速度，适用于对实时性要求较高的场景。那么该如何借助TensorRT优化模型推理性能呢？本文将演示模型训练编译过程，然后介绍一些TensorRT常用的模型推理性能优化建议。
使用X-分析通过自然语言智能问答查找资产和获取SQL-智能数据建设与治理 Dataphin-阿里云
智能分析接入阿里云（百炼）、DeepSeek等AI大模型平台，使用自然语言进行问答，帮助您高效便利地查找所需资产，获取SQL分析思路，并提供SQL示例。本文为您介绍如何使用X-分析助手。
利用Nsight Systems对AI应用进行性能分析与优化
在深度学习中，一般会使用Nsight Systems和Nsight Compute工具对AI应用进行性能分析与优化。本文演示如何使用Nsight Systems对AI应用进行性能分析与优化。
Fluid数据缓存优化策略最佳实践
在计算与存储分离的架构下，使用Fluid数据缓存技术，能够有效解决在Kubernetes集群中访问存储系统数据时容易出现的高延迟及带宽受限问题，从而提升数据处理效率。本文从性能维度、稳定性维度、读写一致性维度介绍如何使用Fluid数据缓存策略。
倚天产品介绍|倚天性能优化—YCL AI计算库在resnet50上的优化
1. 背景介绍 英特尔第四代至强可扩展处理器（代号Sapphire Rapids，简称SPR）上引入了全新的加速引擎AMX（Advanced Matrix Extensions)，通过指令集层面的支持来显著加速深度学习算法中的Tensor计算。AMX针对广泛的硬件和软件优化，进一步增强了前一代矢量神经网络指令VNNI和BF16，推出了AMX_INT8和AMX_...
倚天使用|倚天性能优化—YCL AI计算库在resnet50上的优化
背景介绍 将多核多线程程序从x86架构的CPU迁移到Arm架构的CPU上往往会面临弱内存序问题。这个问题是迁移过程中的重大阻碍，也是很多业务方斟酌是否应该迁移到Arm机器上的一个关注焦点。因此如何正确且高效地解决这个问题意义重大，关乎Arm和倚天的生态建设。 有许多团队曾经遇到过此类问题，给业务稳定性带来隐患。 倚天团队针对弱内存序问题追本溯源，提供一个可以从根本上能够解...
倚天性能优化—YCL AI计算库在resnet50上的优化
1. 背景介绍 英特尔第四代至强可扩展处理器（代号Sapphire Rapids，简称SPR）上引入了全新的加速引擎AMX（Advanced Matrix Extensions)，通过指令集层面的支持来显著加速深度学习算法中的Tensor计算。AMX针对广泛的硬件和软件优化，进一步增强了前一代矢量神经网络指令VNNI和BF16，推出了AMX_INT8和AMX_BF16指....
解读最佳实践：倚天710 ARM芯片的Python+AI算力优化 | 龙蜥技术
编者按：在刚刚结束的 PyCon China 2022 大会上，龙蜥社区开发者朱宏林分享了主题为《ARM 芯片的 Python+AI 算力优化》的技术演讲。本次演讲，作者将向大家介绍他们在倚天 710 ARM 芯片上开展的 Python+AI 优化工作，以及在 ARM 云平台上部署 Python+AI 任务的最佳实践。以下为本次演讲内容：（图/朱宏林现场演讲）我们的场景是 ARM 平台的和 AI....
技术解读倚天 ECS 实例——Arm 芯片的 Python-AI 算力优化 | 龙蜥技术
深度学习技术在图像识别、搜索推荐等领域得到了广泛应用。近年来各大 CPU 厂商也逐渐把 AI 算力纳入了重点发展方向，通过《Arm 芯片 Python-AI 算力优化》我们将看到龙蜥社区 Arm 架构 SIG（Special Interest Group） 利用最新的 Arm 指令集优化 Python-AI 推理 workload 的性能。倚天ECS实例的AI推理软件优化阿里云推出的....
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