弹性计算技术指导及场景应用AI优化的相关内容

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 2024-01-20 来自：开发者社区

带你读《弹性计算技术指导及场景应用》——1. 技术改变AI发展：CUDA Graph优化的底层原理分析

简介：随着人工智能（AI）的迅速发展，越来越多的应用需要巨大的GPU计算资源。CUDA是一种并行计算平台和编程模型，由Nvidia推出，可利用GPU的强大处理能力进行加速计算。CUDA 异步执行模型对于GPU运算集中的AI应用场景，为了提升系统的性能，最大化地利用GPU资源是一个重要的优化方向。比较常用的方式是尽量将GPU运算转换为异步操作，CPU侧负责任务提交，保证有足够的cuda kerne....

文章 2024-01-20 来自：开发者社区

带你读《弹性计算技术指导及场景应用》——2. 技术改变AI发展：RDMA能优化吗？GDR性能提升方案

简介：随着人工智能（AI）的迅速发展，越来越多的应用需要巨大的GPU计算资源。GPUDirect RDMA 是 Kepler 级 GPU 和 CUDA 5.0 中引入的一项技术，可以让使用pcie标准的gpu和第三方设备进行直接的数据交换，而不涉及CPU。背景：GPUDirect RDMA 是 Kepler 级 GPU 和 CUDA 5.0 中引入的一项技术，可以让使用pcie标准的gpu和第三....

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更新时间 2024-03-29 12:01:09

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