底层黑魔法:怎样通过 Triton 或 TVM 编写一个比厂商原生库更快的算子?
在深度学习和高性能计算领域,算子(Kernel)的性能往往是模型推理速度的瓶颈。虽然像 cuBLAS 和 cuDNN 这样的厂商原生库已经高度优化,但它们是通用性的。当面对特定维度、数据类型或计算模式时,通过像 Triton 这样的领域特定...
在深度学习和高性能计算领域,算子(Kernel)的性能往往是模型推理速度的瓶颈。虽然像 cuBLAS 和 cuDNN 这样的厂商原生库已经高度优化,但它们是通用性的。当面对特定维度、数据类型或计算模式时,通过像 Triton 这样的领域特定...
如何使用Triton Inference Server结合ONNX实现高性能、高并发的ML模型服务 引言:为什么需要专业的推理服务框架? 在将机器学习模型从实验阶段推向生产环境时,性能、稳定性和资源利用率是核心挑战。简单地将模型包装在Fla...
在构建大规模AI应用时,推理服务的性能是决定用户体验的关键因素。我们通常面临一个挑战:如何在保证极低延迟(如10ms以内)的同时,最大限度地提升并发吞吐量。传统的基于同步HTTP/REST的API设计往往在网络传输和序列化/反序列化上引入了...
作为AI基础设施的核心组件,NVIDIA Triton Inference Server(TIS)是解决高并发、低延迟模型部署挑战的利器。要充分发挥现代GPU的性能潜力,仅仅部署模型是不够的,我们必须精确控制模型的并发度(Concurren...
在现代AI基础设施中,部署多个模型并确保请求能够快速、准确地被路由到目标模型是一个核心挑战。传统的Web框架路由机制(如用户请求到Controller)在高性能推理场景中显得不足。NVIDIA Triton Inference Server...