寒武纪AI性能的相关内容

阿里云文档 2024-11-13

为KServe配置Prometheus监控以监控模型服务的性能和健康状况

KServe提供了一套默认的Prometheus指标来帮助您监控模型服务的性能和健康状况。本文以Qwen-7B-Chat-Int8模型、GPU类型为V100卡为例，介绍如何为KServe框架配置Prometheus监控。

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 2024-09-02

OSS Connector在AI/ML数据集处理中的性能表现

在进行大规模机器学习或深度学习项目时，数据的高效加载与处理是提升整体训练效率的关键因素之一。本文通过对比分析在使用OSS内网域名与启用OSS加速器的情况下，不同数据集构建方法（OssIterableDataset、OssMapDataset、结合Ossfs和ImageFolder）的性能差异，旨在为用户提供数据访问策略的优化指南。

阿里云文档 2024-05-13

使用AI通信加速库DeepNCCL加速模型的分布式训练或推理性能

DeepNCCL是阿里云神龙异构产品开发的用于多GPU互联的AI通信加速库，能够无感地加速基于NCCL进行通信算子调用的分布式训练或多卡推理等任务。开发人员可以根据实际业务情况，在不同的GPU云服务器上安装DeepNCCL通信库，以加速分布式训练或推理性能。本文主要介绍在Ubuntu或CentOS操作系统的GPU实例上安装和使用DeepNCCL的操作方法。

阿里云文档 2024-05-09

AI通信加速库DeepNCCL的架构、性能以及优化原理

DeepNCCL是为阿里云神龙异构产品开发的一种用于多GPU互联的AI通信加速库，在AI分布式训练或多卡推理任务中用于提升通信效率。本文主要介绍DeepNCCL的架构、优化原理和性能说明。

文章 2023-05-15 来自：开发者社区

双芯片四芯粒互联，寒武纪发布AI训练卡MLU370-X8：性能超越RTX

2022年3月21日，寒武纪正式发布新款训练加速卡MLU370-X8。MLU370-X8搭载双芯片四芯粒思元370，集成寒武纪MLU-Link™多芯互联技术，主要面向训练任务，在业界应用广泛的YOLOv3、Transformer等训练任务中， 8卡计算系统的并行性能平均达到350W RTX GPU的155%，并已实现商业化部署。寒武纪训练加速卡MLU370-X8双芯思元370架构MLU370-X....

文章 2019-06-20 来自：开发者社区

寒武纪推出第二代云端AI芯片，采用16nm工艺性能比上代提升4倍

雷锋网消息，2019年6月20日，寒武纪宣布推出第二代云端AI芯片思元270（MLU270）及板卡产品，目标是提供速度更快、功耗更低、性价比更高的AI加速解决方案。据悉，思元270芯片采用TSMC 16nm工艺制造，其板卡产品可以通过PCIe接口快速部署在服务器和工作站内。寒武纪本次公开的思元270板卡产品面向人工智能推断任务，在ResNet50上推理性能超过10000fps。MLU270...

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更新时间 2024-04-29 16:37:45

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