汤不热吧
实战详解：如何利用 CUDA Stream 实现多模型推理的并发调度以最大化 GPU 利用率
在生产环境中，GPU 资源往往十分昂贵。当你部署多个轻量级模型（如分类器、Embedding 模型、检测头）时，如果每个模型独占一张 GPU，资源浪费会非常严重。CUDA Stream 提供了一种在同一张 GPU 上并发执行多个推理任务的机...
标签：PyTorch多模型部署
在生产环境中，GPU 资源往往十分昂贵。当你部署多个轻量级模型（如分类器、Embedding 模型、检测头）时，如果每个模型独占一张 GPU，资源浪费会非常严重。CUDA Stream 提供了一种在同一张 GPU 上并发执行多个推理任务的机...