阿里云文档 2024-11-14

Ray在ACK集群高效部署与优化实践

开源框架Ray支持构建可扩展的人工智能(AI)和Python应用程序,广泛应用于机器学习领域。您可以在ACK集群上快速创建Ray Cluster,与阿里云日志服务SLS、Prometheus监控、Redis等快速集成,增强日志管理、可观测、高可用等能力。同时,Ray autoscaler与ACK autoscaler的弹性功能结合能更充分地发挥云的弹性能力,提高计算资源供给效率和性价比。

阿里云文档 2024-11-08

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。

阿里云文档 2024-10-17

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。

阿里云文档 2024-08-23

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。

文章 2023-11-02 来自:开发者社区

Anolis OS 23 基于 AMD 实例的 AI 推理优化实践 | 龙蜥技术

编者按:龙蜥操作系统 Anolis OS 23 是龙蜥社区基于操作系统分层分类理论,面向上游原生社区独立选型,全面支持智算的首款国内发行版,为开发人员提供了强大的 AI 开发平台,通过支持龙蜥生态软件仓库(EPAO),Anolis OS 23 实现了对主流 AI 框架的全面支持,使得 AI 开发更加便捷高效。本文将基于 AMD 实例介绍 Anolis OS 23 针对 AI 推理应用进行的专门优....

Anolis OS 23 基于 AMD 实例的 AI 推理优化实践 | 龙蜥技术
文章 2022-12-20 来自:开发者社区

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....

解读最佳实践:倚天710 ARM芯片的Python+AI算力优化 | 龙蜥技术
文章 2022-11-15 来自:开发者社区

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....

技术解读倚天 ECS 实例——Arm 芯片的 Python-AI 算力优化 | 龙蜥技术

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人工智能平台PAI

人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件,为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。

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