人工智能和大数据

2025-11-09andy阅读(715)评论(0)

概述：AI弹性计算的需求与挑战 AI工作负载，尤其是大规模模型训练和批处理推理，具有显著的突发性和可变性。在这些场景中，预先静态分配大量的GPU资源会导致极高的成本浪费。因此，设计一个能够根据待处理任务（Pending Pods）动态伸缩G...

2025-11-08andy阅读(620)评论(0)

在AI模型部署和训练的场景中，GPU利用率往往是衡量基础设施效率的核心指标。很多用户在使用PyTorch进行分布式训练（DDP）时，发现GPU的SMs（流式多处理器）利用率偏低，这通常意味着模型训练并非计算密集型，而是受到了I/O或通信的限...

2025-11-08andy阅读(793)评论(0)

如何在单个GPU上利用CUDA Streams实现模型推理的异步计算与性能优化？ 在现代AI基础设施中，优化推理延迟和提高GPU利用率是核心挑战。即使在单个GPU上，如果不进行适当的调度，许多操作（如数据传输和计算）也会串行执行，导致计算资...

2021-04-28andy阅读(3111)评论(0)

相似搜索问题的背景 相似搜索在业务里的场景：图片相似搜索，衍生的业务：拍照购物，截图搜电影、盗版图查找；文本相似搜索：智能搜索引擎，推荐系统，问答机器人，机翻；声音相似搜搜：听歌识曲等 相似搜索要解决的关键问题 相似搜索无非就是为了 ...

2020-02-19andy阅读(7241)评论(0)

YOLO v3 tensorflow inference 报错failed to run cuBLAS routine cublasSgemm_v2: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED的解决办法 环境cuda9....

2020-01-15andy阅读(5940)评论(0)

CentOS7安装GPU版本的faiss详细过程 1. 拉取源码 faiss最新版本应该是1.6.1，我们git clone的时候指定这个tag 1git clone -b v1.6.1 https://github.com/faceboo...

2019-04-23andy阅读(4634)评论(0)

python报错 from numpy.lib.arraypad import _validate_lengths ImportError: cannot import name _validate_lengths 问题的解决方法 1fro...

2019-03-24andy阅读(6068)评论(0)

Faiss索引类型怎么选择 是否需要精确的结果? 是，那就得用Flat 唯一保证百分百准确性的是IndexFlatL2（L2距离）和IndexFlatIP（内积距离）. 可以用来做其他索引的baseline，不支持压缩， 不支持add_wi...

2018-08-16andy阅读(12373)评论(0)

首先介绍下tensorRT，tensorRT类似于tensorflow serving，都是一种用于将训练好的深度学习模型用于实时inference的工具，区别在于tensorflow serving是以一种server的方式提供出来的也就...

2018-05-25andy阅读(65680)评论(1)

CentOS安装GPU版本的tensorflow serving问题总结 之前安装tensorflow serving一直都是使用的docker镜像的方式，简单快速，但是近来有一台gpu物理机 需要跑一批模型 要求越快越好 担心docker...