如何利用XLA或TVM将PyTorch模型编译加速到极致?
在AI模型部署领域,性能是决定服务质量的关键因素。尽管PyTorch提供了灵活的Eager模式和JIT(TorchScript),但其运行时仍可能存在解释器开销和次优的计算图融合。为了将PyTorch模型的推理速度推向极致,我们需要引入专业...
在AI模型部署领域,性能是决定服务质量的关键因素。尽管PyTorch提供了灵活的Eager模式和JIT(TorchScript),但其运行时仍可能存在解释器开销和次优的计算图融合。为了将PyTorch模型的推理速度推向极致,我们需要引入专业...
模型剪枝(Pruning)和量化(Quantization)是AI基础设施优化的两大核心手段。它们能显著减少模型的内存占用和计算复杂度,尤其对于边缘设备和高并发推理服务至关重要。虽然早期有像Distiller这样的专用工具包,但在现代PyT...
如何配置PyTorch FSDP实现千亿级模型的高效并行训练及内存优化 在训练千亿级(Trillion-Scale)参数的超大规模语言模型(LLMs)时,单卡GPU的内存限制是最大的瓶颈。PyTorch FSDP (Fully Sharde...