怎样利用离线编译与内核预热(Kernel Warmup)缩短模型首次执行的等待时间
在部署深度学习模型,尤其是在边缘设备或对实时性要求极高的服务器上时,用户经常会抱怨模型第一次执行的延迟特别高。这个延迟通常不是模型本身的推理时间,而是由首次执行的初始化开销所导致,包括JIT编译、显存分配、驱动程序加载以及计算内核(Kern...
在部署深度学习模型,尤其是在边缘设备或对实时性要求极高的服务器上时,用户经常会抱怨模型第一次执行的延迟特别高。这个延迟通常不是模型本身的推理时间,而是由首次执行的初始化开销所导致,包括JIT编译、显存分配、驱动程序加载以及计算内核(Kern...
在高性能计算和深度学习推理领域,我们经常遇到这样的瓶颈:模型计算量不大,但由于由大量细小、串联的计算操作(Kernel)组成,导致整体性能不佳。瓶颈不在于GPU的计算能力(SMs),而在于CPU与驱动层(Driver)频繁通信以发射(Lau...