实例类型规格并发度配置指南-函数计算-阿里云
在通用计算场景中，例如 Web 服务和数据处理，函数计算通常只需使用基础的 CPU 实例即可满足需求。然而，在需要进行大规模并行计算或深度学习任务的场景下，如音视频处理、人工智能（AI）推理及图像处理等，GPU 实例则能够显著提升计算效率。
如何实现K8s集群以Serverless方式使用云上CPU/GPU资源
IDC中K8s集群通过Serverless方式使用阿里云弹性容器实例ECI运行业务Pod。您可以在K8s集群直接提交业务Pod，使Pod运行在ECI上，无需额外运维云上节点池，更加灵活、高效、弹性地使用云上CPU和GPU资源。本文介绍如何基于注册集群实现IDC中K8s集群以Serverless方式使用云上CPU和GPU资源。
yolov5 导出LibTorch模型（CPU和GPU)
官方给出的是CPU："""Exports a YOLOv5 *.pt model to ONNX and TorchScript formats Usage: $ export PYTHONPATH="$PWD" && python models/export.py --weights ./weights/yolov5s.pt --img 640 --batch 1 ""...
【重磅】Jeff Dean等提出自动化分层模型，优化CPU、GPU等异构环境，性能提升超 60%
谷歌大脑Jeff Dean等人最新提出一种分层模型，用于将计算图有效地放置到硬件设备上，尤其是在混合了CPU、GPU和其他计算设备的异构环境中。 设备配置（Device placement）可以被框定为学习如何在可用设备之间对图进行分区，将传统的图分区方法作为一个自然的baseline。先前的工作有Scotch 提出的一个用于图分区的开源库，其中包括k-way Fiduccia-Mattheys....
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