伴随着深度学习模型规模的指数型增长，常见的单卡推理解决方案已然无法满足前沿AI大模型的推理需求。例如1750亿参数的GPT-3模型，仅仅是加载模型参数就需要数百GB的存储空间，远超单个GPU的容纳能力。因此，对于AI大模型使用多卡并行的方式进行推理已成为必然选择。针对现有推理系统的这一痛点，Colossal-AI团队以“高性能、高可用、可伸缩”的理念，深入单实例多设备推理场景，开发了大模型推理系统
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2024-01-16 16:32:36
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repo: https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/torch2trt
原创
2022-06-27 17:17:49
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迷惑的地方是在于forward的函数的定义方法。为什么要把网络中的一部分层在__init__()函数里定义出来，而另一部分层则是在__forward()__函数里定义？并且一个用的是nn，另一个用的是nn.functional。同一种层的API定义有两种，这样看似冗余的设计是为了什么呢？nn.Conv2d是一个类，而F.conv2d()是一个函数，而nn.Conv2d的forward()函数实现是
TensorRT前言 TensorRT是nvidia官方开源的加速推理框架，适用于流行的深度学习框架：pytorch、tensorflow、Caffe等。TensorRT（下面简称trt）需要与nvidia提供的显卡一起使用，没有nvidia的cuda无法使用。提高部署推理的方法有2种，一种是训练过程中需要进行优化加速的，比如模型压缩、模型剪枝、量化、知识蒸馏，另外一种是训练完成后通过优化计算图结
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2024-04-23 10:44:16
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加速来自于腾讯的直播采用cublas做矩阵乘法
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2021-12-07 17:36:30
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文章目录一、torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx二、nn.Sequential三、nn.Module四、Module 和Sequential对比五、Module和Sequential总结 一、torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx在写 PyTorch 代码时，我们会发现在 torch.nn.xxx 和 torch.nn.
# PyTorch 推理加速入门指南
在深度学习模型的推理阶段，优化速度和性能是非常重要的。在这篇文章中，我们将一起探索如何实现 PyTorch 的推理加速。从流程到代码示例，帮助你系统地掌握这个主题。
## 推理加速流程
下面是实现 PyTorch 推理加速的步骤表：
| 步骤 | 描述 |
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pytorch 加速 微软已经发布DeepSpeed ，一个新的深度学习优化库PyTorch，被设计来减少内存使用和火车模型对现有硬件更好的并行性。 根据Microsoft Research发布新框架的博客文章 ，DeepSpeed通过内存优化技术改进了PyTorch模型训练，该技术增加了模型可以训练的可能参数的数量，更好地利用了GPU本地的内存，并且只需要对现有PyTorch应用程序进行的最小
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2023-12-08 16:47:14
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最近几个月，随着ChatGPT的现象级表现，大模型如雨后春笋般涌现。而模型推理是抽象的算法模型触达具体的实际业务的最后一公里。但是在这个环节中，仍然还有很多已经是大家共识的痛点和诉求，比如：任何线上产品的用户体验都与服务的响应时长成反比，复杂的模型如何极致地压缩请求时延？模型推理通常是资源常驻型服务，如何通过提升服务单机性能从而增加QPS，同时大幅降低资源成本？端-边-云是现在模型服务发展的必然趋
前言：前面有专门的讲解关于如何深入查询模型的参数信息本次来解析一下我们通常保存的模型文件 .pth 文件到底内部是什么？一、.pth 文件详解在pytorch进行模型保存的时候，一般有两种保存方式，一种是保存整个模型，另一种是只保存模型的参数。torch.save(model.state_dict(), "my_model.pth") # 只保存模型的参数torch.save(model, "my
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2024-08-14 13:40:13
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实验对比前端时间搭建了TensorRT 、 Torchserve-GPU，最近抽时间将这两种方案做一个简单的实验对比。实验数据Cuda11.0、Xeon® 6242 3.1*80、RTX3090 24G、Resnet50TensorRT 、Torchserve-GPU各自一张卡搭建10进程接口，感兴趣的可以查看我个人其他文章。30进程并发 、2000 张1200*720像素图像的总量数据Tenso
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2024-08-07 21:40:25
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在现代深度学习的应用中，执行高效的模型推理是至关重要的。特别是使用 Python 的 PyTorch 框架时，合理利用多线程能够显著提高推理性能。然而，在实现多线程推理的过程中，常常会遇到各种挑战和瓶颈。本篇博文将深入探讨如何在 Python 中实现 Torch 多线程推理，并通过分析适用场景、性能指标、特性拆解、实战对比、深度原理和选型指南等维度提供全面的视角。
## 背景定位
在深度学习领
腾讯宣布开源 Transformer 推理加速工具 TurboTransformers。该工具面向自然语言处理领域中 Transformers 相关模型丰富的线上预测场景，据介绍，其在微信、腾讯云、QQ 看点等产品的线上服务中已经广泛应用，这也是腾讯对外开源的第 100 个项目。在自然语言处理领域中，以 BERT 为代表的 Transformers 相关神经网络模型是近年来最重要的模型创新，可以为
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2024-07-28 14:53:22
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# 如何实现 Python Torch 的 CUDA 加速
在机器学习与深度学习的世界中，使用 GPU 加速可以显著提升模型训练的速度。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，支持 CUDA 加速。本文将帮助你理解如何在 PyTorch 中实现 CUDA 加速，整个过程将分为几个步骤。
## 流程概览
为了简单清晰地展示整个流程，以下是实现 CUDA 加速的步骤表格：
| 步骤 | 描
NVIDIA宣布完成了推理优化工具TensorRT与TensorFlow将集成在一起工作。TensorRT集成将可用于TensorFlow1.7版本。TensorFlow仍然是当今最受欢迎的深度学习框架，而NVIDIA TensorRT通过对GPU平台的优化和提高性能，加速了深度学习推理。我们希望使用TensorRT能为TensorFlow用户提供尽可能高的推理性能以及接近透明的工作流。新的集成提
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2024-08-06 13:50:25
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torch.mul()函数功能：逐个对 input 和 other 中对应的元素相乘。本操作支持广播，因此 input 和 other 均可以是张量或者数字。举例如下：>>> import torch
>>> a = torch.randn(3)
>>> a
tensor([-1.7095, 1.7837, 1.1865])
>>
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2024-04-23 15:00:29
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安装 进入 TensorRT 下载页 选择自己的版本下载，需注册登录和一些信息收集。 本文选择了 TensorRT-8.2.2.1.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.4.cudnn8.2.tar.gz，可以注意到与 CUDA cuDNN 要匹配好版本。也可以准备 NVIDIA Docker 拉取对应版本的 nvidia/cuda 镜像，再 ADD TensorRT 即可
导读：随着业务规模的不断发展，算法模型复杂度不断增加，实时性要求很高的场景，对在线推理优化提出很大挑战。本文将和大家分享腾讯智能对话产品中模型推理优化的常见方法和聚焦GPU推理的方法论。主要内容包括以下几大方面：背景介绍推理性能优化的常用方法GPU并行加速的方法论总结--01 背景介绍 腾讯游戏知几是腾讯游戏的智能对话机器人，这款产品主要功能包括QA对话、闲聊、语音陪伴助手等，已覆盖和平
简介花雪随风不厌看，更多还肯失林峦。愁人正在书窗下，一片飞来一片寒。小伙伴们好，我是微信公众号小窗幽记机器学习的首席称重师：卖麻辣烫的小男孩。今天这篇文章以resnet18模型为例，对比Pytorch、ONNX、TorchScript、TensorRT模型格式在不同硬件(包括CPU和GPU)上的inference性能。由于此前TorchScript模型在 AMD CPU上的评测结果是负向效果(远慢
