如何通过 torch.jit.optimize_for_inference 为移动端部署优化计算图
在将 PyTorch 模型部署到资源受限的移动设备(如 Android/iOS)或嵌入式系统时,性能优化是至关重要的环节。PyTorch 提供了 TorchScript 机制,允许将模型序列化并在非 Python 环境中运行。而 torch...
在将 PyTorch 模型部署到资源受限的移动设备(如 Android/iOS)或嵌入式系统时,性能优化是至关重要的环节。PyTorch 提供了 TorchScript 机制,允许将模型序列化并在非 Python 环境中运行。而 torch...
在Kubernetes(K8s)中部署无状态应用(如Web服务器)通常使用Deployment,但对于MySQL、Kafka或ZooKeeper这类有状态应用,它们需要稳定的网络标识和持久化存储。这时,我们就需要使用StatefulSet。...
在现代DevOps实践中,应用的零停机部署(Zero-Downtime Deployment)是衡量部署流程成熟度的关键指标。Kubernetes(K8s)的Deployment资源提供了强大的内置机制,用于管理应用的滚动更新(Rollin...
在智能座舱(Smart Cockpit)系统中,视觉模型(如高分辨率感知、驾驶员/乘客监控DMS/OMS模型)往往体积庞大且计算密集。单个算力单元(如特定的NPU或DSP)可能无法提供足够的内存或吞吐量。模型分片(Model Shardin...
引言:为什么需要 Faiss GPU? 在处理海量向量数据(例如,数百万或数十亿个128维或更高维度的向量)时,传统的CPU计算受限于核心数量和内存带宽,查询延迟往往难以接受。Faiss通过其高度优化的GPU模块,能够充分利用NVIDIA ...