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。
ModelScope中示例页面的GPU版本和CPU版本。这两个不同版本会影响推理效率吗？
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GPU相比CPU并没有明显提高uniasr语音识别和语音合成的推理速度
经测试发现，相同配置条件下（阿里云线上notebook），同样的识别和合成代码，在cpu配置下，运行语音识别耗时平均在400ms ～ 500ms，语音合成的耗时平均在700ms-900ms，切换成gpu配置环境，相比cpu并没有明显提升，识别相差不超过100ms，合成相差不超过200ms，是gpu只在模型训练方面有比较大的速度提升，而不能有效提高推理速度吗？如果可以，是要做额外的操作来使gpu有....
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