使用DeepNCCL加速模型的分布式训练或推理性能
DeepNCCL是阿里云神龙异构产品开发的用于多GPU互联的AI通信加速库,能够无感地加速基于NCCL进行通信算子调用的分布式训练或多卡推理等任务。开发人员可以根据实际业务情况,在不同的GPU云服务器上安装DeepNCCL通信库,以加速分布式训练或推理性能。本文主要介绍在Ubuntu或CentOS操作系统的GPU实例上安装和使用DeepNCCL的操作方法。
借助TensorRT优化模型推理性能
TensorRT优化模型过程,首先将PyTorch(或TensorFlow)等训练框架训练完成后的模型编译为TensorRT的格式,然后利用TensorRT推理引擎运行这个模型,从而提升这个模型在英伟达GPU上运行的速度,适用于对实时性要求较高的场景。那么该如何借助TensorRT优化模型推理性能呢?本文将演示模型训练编译过程,然后介绍一些TensorRT常用的模型推理性能优化建议。
利用AI智能分析代理IP流量:提升网站性能的新策略
在如今的数字时代,网站性能是衡量用户体验和网站价值的关键指标。随着代理IP技术的广泛应用,越来越多的网站开始借助这一技术来突破地域限制、保护用户隐私以及优化网络访问速度。然而,代理IP的广泛使用也带来了不少挑战,比如服务器负担加重、恶意攻击风险增加等。为了应对这些挑战,AI智能分析代理IP流量成为了一种新兴且有效的策略&#x...

为KServe配置Prometheus监控以监控模型服务的性能和健康状况
KServe提供了一套默认的Prometheus指标来帮助您监控模型服务的性能和健康状况。本文以Qwen-7B-Chat-Int8模型、GPU类型为V100卡为例,介绍如何为KServe框架配置Prometheus监控。
OSS Connector在AI/ML数据集处理中的性能表现
在进行大规模机器学习或深度学习项目时,数据的高效加载与处理是提升整体训练效率的关键因素之一。本文通过对比分析在使用OSS内网域名与启用OSS加速器的情况下,不同数据集构建方法(OssIterableDataset、OssMapDataset、结合Ossfs和ImageFolder)的性能差异,旨在为用户提供数据访问策略的优化指南。
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。
神经网络优化:提高AI模型性能的策略
欢迎来到我的博客!在今天的文章中,我们将探讨一个关键性的话题:神经网络优化。神经网络是人工智能的核心组成部分,而优化则是确保神经网络模型性能达到最佳的关键步骤。本文将介绍神经网络优化的基本策略、常见技术以及优化的影响。 神经网络优化的重要性 神经网络是深度学习的核心模型,它可以通过学习大量数据来实现各种任务,如图像分类、自然语言处理等。然而,神经网络的性能并非一成不变,而是需要经过优化和...

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