为了更直观地感受GPU与CPU在处理速度上的差异,我们可以使用更大的数据集进行测试,并测量所需时间。但在这里,由于篇幅限制,我们仅通过理论解释说明: GPU:由于GPU专为大规模并行计算设计,它能够在处理大量数据时显著加快计算速度。对于句子嵌入这类密集计算任务,GPU通常能提供数十倍甚至上百倍于CPU的性能提升。 CPU:虽然CPU在单线程任务上表现良
2. 研究可用的加速技术 GPU加速 使用GPU可以显著加速深度学习模型的推理和训练过程。sentencetransformer库支持GPU加速,通过PyTorch的CUDA接口可以实现。 并行计算 对于大规模数据处理任务,可以利用多进程或多线程进行并行计算,以充分利用多核CPU或GPU的计算能力。
在我们深入GPU加速之前,我想告诉你最重要的事:这是一个 giant hack。 你不会在(至少现在)W3C的规范中找到任何关于合成加速是如何运作,关于如何在合成层上显式地放置一个元素,甚至是关于合成加速本身。 它只是浏览器应用在执行某些任务时的优化,而且各个浏览器厂商都通过自己的方式去实现这种优化。 在本文中你将学...
16bitGPU模型转换:V100 GPU支持Transformer架构的完整16bit操作。另外,16bit浮点运算除了具有较小的值范围外,不需要对输入和输出进行特殊处理。由于Transformer模型是受内存带宽限制的工作负载,这种16bit模型转换带来了相当显著的速度增益。观察到大约3.53倍的加速,取决于模型设置。 除了结构优化和数值优化,作者还利用各种方...
具体的转换步骤,可以查看 仓库里面的03_sbert2onnx_gpu.ipynb 转换后的模型,如何用在pooling层上呢,可以查看仓库里面的06speedtest.py 感谢 中间参考了大量资料,列举如下: 这个链接给我很大的影响,让我知道tensorrt和onnx推理能比pytorch直接跑快那么多,但是现在triton我还没搞,估计这个肯定比fastapi要快不少。
记录下使用 onnx 提高向量生成速度的过程。复现放在:amulil/vector_by_onnxmodel: accelerate generating vector by using onnx model (github.com)。 结果 OnnxModel Runtime gpu Inference time = 4.52 ms Sentence Transformer gpu Inference time = 22.19 ms 参考 yuanzhoulvpi2017/quick_sentence_transformers...
另外还有直接使用 util.semantic_search() 寻找最相似的句子,使用GPU等加速方式,并且指定top num;以及使用粗略计算的方式加速训练和在更大的语料上面计算的算法 :API 示例 2. Clustering 将几句话使用 k-means 简单聚类: """ This is a simple application for sentence embeddings: clustering ...
在本教程中,我将向你展示如何使用GPU来加速Python的SentenceTransformer库。SentenceTransformer是一个用于生成文本嵌入向量(Text Embedding Vectors)的强大工具,可以用于文本相似度计算、文本分类等任务。通过使用GPU,我们可以显著提高模型的训练和推理速度。 整体流程 下面是使用GPU来加速SentenceTransformer的一般步骤的流程图...
GPUInstancing: 适用前提: 兼容的平台及API 相同的Mesh与Material 支持不同的材质球属性块(MaterialPropertyBlock),用于解决动态修改材质的某些属性后无法合批的问题(因为动态改了相当于不同材质了) 不支持SkinnedMeshRenderer Shader支持GPU Instancing 缩放为负值的情况下,会不参与加速。
看到可以是用 optimum 调用onnx API 加速embedding 模型在 CPU 上的推理速度,而且相比之前: 阿姆姆姆姆姆姆姆:使用 onnx 使得 embedding 生成速度提高 4 倍(和原生 sentence transformer 模型对比)1 赞同 · 0 评论文章 调用方式更为简单,就研究了下如何在 GPU 上加速。 结果 [Optimum] OnnxModel Runtime g...