在一些情况下我们应该避免Tensorflow框架自主分配算子在GPU上的分布(tf.device('')),尤其是存在了很多算子不支持在GPU上运行时(例如HashTableLookup、EmbeddingLookup算子等),当Tensorflow自主分配时,可能尽可能将算子分配到GPU上,如果分配的比较零散会引入非常多的显存拷贝,这种场景可以将网络结构进行分块,比如特征前处理...
NVIDIA RTX A6000:一款强大的专业 GPU,在性能和成本效益之间实现了完美平衡。它采用 Tensor Cores 来加速深度学习。它拥有大量内存来存储大型数据集,是从事复杂 AI 推理项目的专业人士和研究人员的理想选择。 AMD Radeon RX 7900 XTX:AMD 的一款经济实惠的 GPU,可为 AI 任务提供令人印象深刻的性能,而且价格通常低于...
配件类型 GPU智能运算卡 产品尺寸 269x112mm 产品重量 0.68 最快出货时间 1-3天 发票 NO 售后服务 店面三包 包装清单 YES 可售卖地 全国 型号 A30 24GB NVIDIA Tesla A30 24GB GPU 深度学习 AI推理图形计算显卡NVIDIA Tesla A40 48G深度学习AI训练推理GPU运算加速显卡NVIDIA Tesla A100 40G GPU人...
以如今 GPU 的价格,我们认为装载了 GPU 的机器将用于 LLM 推理和LLM 训练。因此,我们将使用这些八路 GPU 主板构建的服务器的基本配置非常庞大,具有双 X86 CPU,具有大量内核和大量主内存(2 TB),大量用于东西向流量的网络带宽(八张 200 Gb/秒卡)和大量本地...
针对不同参数规模的LLM,其推理所使用的GPU资源选择也不一样,主要考虑的因素就是模型参数所占的显存空间以及推理服务的性价比。使用FP8精度或者INT8精度进行LLM推理,可以显著降低显存空间开销,也可以有效降低计算开销。一般情况下,使用FP8精度推理比使用INT8精度推理可以获得更好的模型效果(或者说,相对于FP16计算,FP8计...
采用以上两个推理模型的加速技巧,即CPU与GPU进程隔离,TensorRT模型加速。我们对线上的大量的GPU推理服务进行了优化,也节省了比较多的GPU服务器成本。 1、背景 随着CV算法在业务场景中使用越来越多,给我们带来了新的挑战,需要提升Python推理服务的性能以降低生产环境成本。为此我们深入去研究Python GPU推理服务的工作原理...
视觉GPU推理服务的部署架构优化实践是为了提高计算性能、降低延迟和增强可伸缩性。以下是一些常见的实践方法：1、异步推理和批处理：通过异步推理和批处理技术，可以将多个推理请求合并为一个批次进行处理，从而减少GPU推理服务的负载和延迟。这可以通过设计合适的请求队列和异步处理机制来实现。2、模型优化和压缩：对视觉...
首先,我们需要明确大模型训练与推理的基本需求。大模型通常意味着更高的计算需求和数据存储需求。因此,在选择GPU时,我们需要关注其计算能力、显存大小以及与其他硬件设备的兼容性。 在计算能力方面,NVIDIA的A100系列GPU是目前市场上较为流行的选择。它采用了先进的Ampere微架构,具备强大的浮点运算能力和高效的内存带宽,能...
利用NVIDIA 组件提升 GPU 推理的吞吐 本实践中,唯品会 AI 平台与 NVIDIA 团队合作,结合NVIDIA TensorRT和NVIDIA Merlin HierarchicalKV(HKV)将推理的稠密网络和热 Embedding 全置于 GPU 上进行加速,吞吐相比 CPU 推理服务提升高于 3 倍。 应对GPU 推理上的难题 ...
初识 GPU 硬件选型 在模型训练与推理的硬件选型中，NVIDIA以其GPU领域的卓越实力成为首选。作为全球知名的GPU公司（1993年创立），其AI芯片领域的垄断性优势使创始人黄仁勋被誉为“黄教主”，引领行业前行。什么是 GPU Graphical Processing Units (GPUs)GPU是强大电子芯片，专为沉浸式视频游戏、电影等视觉媒体设计，...