阿里云文档 2026-06-07

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 2026-03-13

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。

阿里云文档 2025-12-26

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 2025-12-24

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....

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
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....

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

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