基于AI的性能优化技术研究
一、引言 随着人工智能技术的不断发展,其在性能优化领域的应用也越来越广泛。本文旨在探讨基于AI的性能优化技术,为开发者提供新的思路和方法。 二、基于AI的性能优化技术概述 机器学习:利用机器学习算法对系统性能进行预测和优化,提高系统的自适应能力和稳定性。深度学习:通过深度学习模型对系统性能进行建模和分析,发现潜在...
解锁AI潜力:让开源模型在私有环境绽放——手把手教你搭建专属智能服务,保障数据安全与性能优化的秘密攻略
开源模型的私有化部署 随着人工智能技术的发展,越来越多的公司开始关注如何将开源的人工智能模型部署到自己的系统中,以便更好地保护用户数据并优化服务性能。本文将指导您如何将一个开源的机器学习模型进行私有化部署,并提供一个简单的示例。 首先,选择一个开源模型至关重要。这里我们以一个图像分类任务为例,假设使用了TensorFlow框架...
倚天产品介绍|倚天性能优化—YCL AI计算库在resnet50上的优化
1. 背景介绍 英特尔第四代至强可扩展处理器(代号Sapphire Rapids,简称SPR)上引入了全新的加速引擎AMX(Advanced Matrix Extensions),通过指令集层面的支持来显著加速深度学习算法中的Tensor计算。AMX针对广泛的硬件和软件优化,进一步增强了前一代矢量神经网络指令VNNI和BF16,推出了AMX_INT8和AMX_...
倚天使用|倚天性能优化—YCL AI计算库在resnet50上的优化
背景介绍 将多核多线程程序从x86架构的CPU迁移到Arm架构的CPU上往往会面临弱内存序问题。这个问题是迁移过程中的重大阻碍,也是很多业务方斟酌是否应该迁移到Arm机器上的一个关注焦点。因此如何正确且高效地解决这个问题意义重大,关乎Arm和倚天的生态建设。 有许多团队曾经遇到过此类问题,给业务稳定性带来隐患。 倚天团队针对弱内存序问题追本溯源,提供一个可以从根本上能够解...
如何进行PyTorch模型性能优化_云原生AI套件_容器服务Kubernetes版(ACK)
本文以PyTorch官方提供的Resnet50模型为例,说明如何通过PyTorch Profiler发现模型的性能瓶颈,进而使用TensorRT优化模型,然后使用Triton Inference Server部署优化后的模型。
倚天性能优化—YCL AI计算库在resnet50上的优化
1. 背景介绍 英特尔第四代至强可扩展处理器(代号Sapphire Rapids,简称SPR)上引入了全新的加速引擎AMX(Advanced Matrix Extensions),通过指令集层面的支持来显著加速深度学习算法中的Tensor计算。AMX针对广泛的硬件和软件优化,进一步增强了前一代矢量神经网络指令VNNI和BF16,推出了AMX_INT8和AMX_BF16指....
Serverless 架构下的 AI 应用开发:入门、实战与性能优化
作者:Serverless随着时间的推移,Serverless 架构变得越来越火热,凭借着极致弹性、按量付费、低成本运维等特性,在很多领域发挥着越来越重要的作用;机器学习领域在近些年也非常火热,并在越来越多的行业中得到应用。实际上,机器学习项目中一直存在两大难题:资源占用率高、利用率低,尤其在流量波峰和波谷差值较大的项目中,资源浪费更为显著;部署、更新、维护复杂度高;而 Serverless 具....
深入云原生 AI:基于 Alluxio 数据缓存的大规模深度学习训练性能优化
AI 训练新趋势:基于 Kubernetes 的云上深度学习 1.背景介绍 近些年,以深度学习为代表的人工智能技术取得了飞速的发展,正落地应用于各行各业。随着深度学习的广泛应用,众多领域产生了大量强烈的高效便捷训练人工智能模型方面的需求。另外,在云计算时代,以 Docker、Kubernetes 以主的容器及其编排技术在应用服务自动化部署的软件开发运维浪潮中取得了长足的发展。Kubernetes....
深入云原生 AI:基于 Alluxio 数据缓存的大规模深度学习训练性能优化
云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 导读:Alluxio 项目诞生于 UC Berkeley AMP 实验室,自开源以来经过 7 年的不断开发迭代,支撑大数据处理场景的数据统一管理和高效缓存功能日趋成熟。然而,随着云原生人工智能(Cloud Native AI)的兴起,灵活的计算存储分离架构大行其道。在此背景下,用户在云上训练大规.....
深入云原生 AI:基于 Alluxio 数据缓存的大规模深度学习训练性能优化
作者 | 车漾(阿里云高级技术专家)、顾荣(南京大学 副研究员) 导读:Alluxio 项目诞生于 UC Berkeley AMP 实验室,自开源以来经过 7 年的不断开发迭代,支撑大数据处理场景的数据统一管理和高效缓存功能日趋成熟。然而,随着云原生人工智能(Cloud Native AI)的兴起,灵活的计算存储分离架构大行其道。在此背景下,用户在云上训练大规模深度学习模型引发的数据缓存需求日益....
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人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件,为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
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