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阿里云文档 2025-11-13

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。

阿里云文档 2025-04-14

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。

问答 2024-08-07 来自：开发者社区

HybridBackend在解决GPU等设备使用率问题时，采用了哪些优化技术？

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。

阿里云文档 2023-11-15

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。

问答 2022-06-13 来自：开发者社区

当模型增长，GPU的显存常常成为训练大模型的瓶颈。EPL提供了多维度的显存优化技术，具体有哪些呢？

文章 2022-02-16 来自：开发者社区

第四章 GPU编程优化技术总结 4.1.0 CUDA设备上的优化技术 4.1.1 访存优化 4.1.2 指令优化 4.1.3 内核调用优化 4.2.0 GCN设备上的优化技术 4.2.1 访存优化 4.2.2 指令优化 4.2.3 内核调用优化 4.3 构建性能可移植的程序第四章 GPU编程优化技术总结我们在两个章节分别讲述针对CUDA和GCN这两大目前主流的GPU并行计算的设备。但是诸如合....