使用TensorRT-LLM构建模型的推理环境
在GPU的实例上安装推理引擎TensorRT-LLM，可以帮助您快速且方便地构建大语言模型（例如Llama模型、ChatGLM模型、百川Baichuan模型或通义千问Qwen模型）的推理环境，主要应用在智能对话系统、文本分析等自然语言处理业务场景。本文为您介绍如何在GPU实例上安装和使用TensorRT-LLM来快速构建大语言模型的高性能推理优化功能。
如何在GPU硬件上使用PAI-Blade量化优化
PAI-Blade支持TensorFlow和PyTorch模型在GPU硬件、端侧设备的INT8量化。本文主要介绍在GPU硬件上，如何使用PAI-Blade量化优化。
PyTorch CUDA内存管理优化：深度理解GPU资源分配与缓存机制
在深度学习工程实践中，当训练大型模型或处理大规模数据集时，上述错误信息对许多开发者而言已不陌生。这是众所周知的 CUDA out of memory 错误——当GPU尝试为张量分配空间而内存不足时发生。这种情况尤为令人沮丧，特别是在已投入大量时间优化模型和代码后遭遇此类问题。 torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to ...
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。
技术改变AI发展：RDMA能优化吗？GDR性能提升方案（GPU底层技术系列二）
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和第三方设备进行直接的数据交换，而不涉及CPU。传统上，当数据需要在 GPU 和另一个设备之间传输时，数据必须通过 CPU，从而导致潜在的瓶颈并增加延迟。使用 GPUDirect，网络适配器和存储驱动器可以直接读写 GPU 内存，减少不必要的内存消耗，减少 CPU....
技术改变AI发展：CUDA Graph优化的底层原理分析（GPU底层技术系列一）
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 kernel发送到GPU，GPU按照CUDA Stream流队列中的Kernel顺序执行。只要这中间不存在同步操作，GPU完全可以不用等待，顺序地将所有的kernel执行完，然后再通知C....
探索AIGC未来：CPU源码优化、多GPU编程与中国算力瓶颈与发展
★人工智能；大数据技术;AIGC;Turbo;DALL·E 3;多模态大模型；MLLM；LLM；Agent；Llama2；国产GPU芯片；GPU;CPU；高性能计算机；边缘计算；大模型显存占用；5G;深度学习；A100；H100；A800；H800；L40s；Intel；英伟达；算力近年来，AIGC的技术取得了长足的进步，其中最为重要的技术之一是基于源代码的CPU调优，可以有效地提高人工智能模型....
如何通过Docker或Kubernetes使用eGPU优化套件,进行GPU容器虚拟化和资源共享
本文以卷积神经网络模型ResNet50的训练和推理为例，为您介绍如何通过Docker或Kubernetes使用eGPU优化套件，进行GPU容器虚拟化和资源共享。本实践中的ResNet50模型基于NVIDIA官方开源代码DeepLearningExamples实现。
PAI年度巨献：在线推理加速优化，降低推理GPU所需资源
背景 在线推理是抽象的算法模型触达具体的实际业务的最后一公里，PAI已经对外推出了PAI-EAS在线模型服务，帮助大家解决模型服务化的问题，目前已经吸引数百家企业入驻。但是在这个环节中，仍然还有这些已经是大家共识的痛点和诉求： 1.任何线上产品的用户体验都与服务的响应时长成反比，复杂的模型如何极致地压缩请求时延？2.模型推理通常是资源常驻型服务，如何通过提升服务单机性能从而增加QPS同时大幅降低....
阿里云超算集谛优化GPU异构并行性能：GROMACS
作者：慕笛“集谛”是一款内置于阿里云弹性高性能计算(Elastic High Performance Computing，E-HPC)的云上性能监控与分析引擎，支持集群资源利用情况的实时监控和用户作业运行情况的在线分析。对于采用GPU加速的异构计算应用场景，“集谛”除了监控节点host端资源外还能监控GPU device端的资源利用情况，给出GPU利用率、显存利用率和PCI-E数据传输带宽等性能....
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