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推理系統(tǒng)推理系統(tǒng)云服務(wù)器數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練完成后部署推理階段新數(shù)據(jù)設(shè)備或服務(wù)器云服務(wù)器數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練完成后部署推理階段新數(shù)據(jù)設(shè)備或服務(wù)器#theorothertoServingSystem(UFF).#ImporttheUFFmodeltoTensorRTandbuildanengine.#Getthetestimage.#Createthecontextfortheengine#Copyinputtodeviceandexecutemodel…#Last,getthepredictionandtransferpredictionbackMMdnn:UsingTensorRTtoAccelerateInferenceDEEPLEARNINGDEPLOYMENTWITHNVIDIATENSORRT延遲擴展性吞吐效率靈活性延遲擴展性吞吐效率靈活性推理(Inference)系統(tǒng)簡介延遲(Latency) 時間啟動讀取啟動讀取執(zhí)行寫回 cachelines
doublearray[SIZE][SIZE];for(intcol=0;col<SIZE;col++)for(introw=0;row<SIZE;row++)array[row][col]=f(row,col);doublearray[SIZE][SIZE];for(introw=0;row<SIZE;row++)for(intcol=0;col<SIZE;col++)array[row][col]=f(row,col);DynamicRangeFP32?3.4×1038~+3.4×1038FP16×INT8?128~+127LearningbothWeightsandConnectionsforEfficientNeuralNetworks推理(Inference)系統(tǒng)簡介吞吐 /deep-learning-performance-training-inferenceClipper:ALow-LatencyOnlinePredictionServingSystem推理(Inference)系統(tǒng)簡介吞吐效率時間執(zhí)行batchk執(zhí)行加速器空閑執(zhí)行加速器空閑執(zhí)行等待batchsize個請求時間等待batchsize個請求執(zhí)行執(zhí)行等待batchsize個請求執(zhí)行執(zhí)行執(zhí)行等待batchsize個請求執(zhí)行等待batchsize個請求GPUProcessorsModel2最大吞吐GPUProcessorsModel2最大吞吐Model1最大吞吐空閑資源GPUProcessorsModel1最大吞吐Model2最大吞吐GPUProcessorsModel1最大吞吐Model2最大吞吐 Model指定吞吐調(diào)整一些負載的批尺Model指定吞吐Best-fit…推理(Inference)系統(tǒng)簡介吞吐效率部署 /kubernetes-ai-hyperparameter-search-experiments//microsoft/MMdnn /microsoft/onnxruntimeServing:Flexible,High-PerformanceMLServingServing:Fl
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