动态资源分配
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AI场景下GPU资源优化:平衡深度学习训练与在线服务稳定性的策略与实践
在AI大行其道的今天,GPU已成为支撑深度学习训练和推理的核心算力。然而,作为AI基础设施的负责人,我深知平衡团队内部深度学习工程师对GPU资源“永不满足”的需求,与在线服务必须保障的稳定性,是一个长期且棘手的挑战。工程师们抱怨训练任务排...
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多租户AI加速器芯片中,如何实现NoC带宽隔离与数据加密通道独立性?深度解析片上网络资源管理与数据安全策略
在高性能计算领域,尤其是AI推理任务日益繁重且趋向集中化的今天,多租户AI加速器芯片正成为云计算和边缘计算的核心基础设施。设想一下,一个物理芯片上同时承载着来自不同客户、不同行业的AI推理请求,比如某个金融机构的风险评估模型,同时与另一个...
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Kubernetes Pod 资源限制调优指南:性能测试与最佳实践
Kubernetes Pod 资源限制调优指南:性能测试与最佳实践 在 Kubernetes (K8s) 中,合理设置 Pod 的资源限制(CPU 和内存)至关重要。它直接影响应用程序的性能、稳定性和集群的资源利用率。如果资源设置不当...
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成功案例:如何利用智能合约提升非托管机器的运行效率
成功案例:如何利用智能合约提升非托管机器的运行效率 在云计算和物联网时代,非托管机器(Unattended Machines)的应用越来越广泛。这些机器通常部署在各种环境中,例如边缘计算节点、远程监控设备和自动化生产线,它们需要具备高...
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用AI动态优化游戏资源:提升刷新率,告别卡顿!
在游戏开发中,资源分配是一个至关重要的环节。合理的资源分配能够保证游戏的流畅运行,提升玩家的游戏体验。而随着人工智能(AI)技术的不断发展,我们现在可以利用AI来动态地优化游戏中的资源分配,例如动态调整地图中的物品刷新率,从而在性能和玩家...