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文章 2025-03-19 来自：开发者社区

融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps：异构计算环境中的分布式训练架构实践

在深度学习的背景下，NVIDIA的CUDA与AMD的ROCm框架缺乏有效的互操作性，导致基础设施资源利用率显著降低。随着模型规模不断扩大而预算约束日益严格，2-3年更换一次GPU的传统方式已不具可持续性。但是Pytorch的最近几次的更新可以有效利用异构计算集群，实现对所有可用GPU资源的充分调度，不受制于供应商限制。本文将深入探讨如何混合AMD/NVIDIA GPU集群以支持PyTorch分....

文章 2024-08-31 来自：开发者社区

JSF 邂逅持续集成，紧跟技术热点潮流，开启高效开发之旅，引发开发者强烈情感共鸣

在当今快速发展的软件开发领域，高效的开发流程和可靠的部署机制至关重要。JavaServer Faces（JSF）作为一种强大的 Java Web 应用框架，与持续集成（Continuous Integration，CI）相结合，可以实现自动化的构建与部署，极大地提高开发效...

文章 2024-08-31 来自：开发者社区

GPU加速TensorFlow模型训练：从环境配置到代码实践的全方位指南，助你大幅提升深度学习应用性能，让模型训练不再等待

GPU 加速 TensorFlow 模型训练是提升深度学习应用性能的关键技术之一。随着神经网络模型的规模不断扩大，训练时间成为了制约开发进度的重要因素。幸运的是，现代 GPU 提供了强大的并行计算能力，能够显著加快训练过程。本文将以随笔的形式，探讨如何在 TensorFlow 中利用 GPU 来加速模型训练，并通过具体示例代码...

文章 2023-12-08 来自：开发者社区

推荐场景GPU优化的探索与实践：CUDA Graph与多流并行的比较与分析

作者：阿里巴巴控股集团-智能引擎事业部-董纪莹背景&问题RTP 系统(即 Rank Service)，是一个面向搜索和推荐的 ranking 需求，支持多种模型的在线 inference 服务。在过去的几年里，我们对于RTP业务的GPU性能优化已经做了不少尝试，包括kernel fusion，CUDA Graph等。在此基础上，今年我们又在RTP上集成了Multi Stream，改变了T....

问答 2022-04-15 来自：开发者社区

【教程免费下载】多核与GPU编程：工具、方法及实践

前言多核架构出现在21世纪的第一个10年里，给并行计算带来了勃勃生机。新平台需要新方法来进行软件开发，其中一个新方法就是把工具和工作站网络时代的惯例同新兴软件平台（如CUDA）相结合。为满足这种需求，本书将介绍目前主流的工具和技术，不仅是各自独立的...

文章 2022-02-16 来自：开发者社区

端到端GPU性能优化在深度学习场景下的应用实践

摘要：在2017杭州云栖大会机器学习平台PAI专场上，阿里巴巴高级算法专家杨军结合具体案例分享了端到端GPU性能优化在深度学习场景下的应用实践。本文内容根据嘉宾演讲视频以及PPT整理而成。目前深度学习和GPU已经成为了人工智能的基础，一软一硬的结合能够帮助我们实现图像识别、语音识别以及视频的处理，那么如何优化深度学习框架与GPU资源也是机器学习平台的一个研究方向。 ...

问答 2022-02-15 来自：开发者社区

端到端GPU性能在深度学学习场景下的应用实践

阿里巴巴高级算法专家杨军在2017杭州云栖大会中做了题为《端到端GPU性能在深度学学习场景下的应用实践》的分享,就深度学习背景，优化思考，特征案例做了深入的分析。 https://yq.aliyun.com/download/1838?spm=a2c4e.11154804.0.0.61df6a79WNL2nV

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更新时间 2025-03-20 12:41:45

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