架优化
-
自研Java微服务框架优化:如何借鉴Spring Cloud等主流思想攻克性能与部署难题
你好!看到你正在使用公司自研的 Java 微服务框架,并在性能瓶颈和部署方面遇到了挑战,深知这种“摸着石头过河”的感受。与社区主流框架(如 Spring Cloud)相比,自研框架确实可能缺少现成的最佳实践和踩坑指南,导致每次遇到问题都需...
-
GPU资源紧张下:如何优雅地管理多优先级AI模型?
在当前GPU资源日益紧张的背景下,如何高效、公平地管理多类型AI模型(轻量级实时推理、重量级批处理)的GPU资源,并确保关键服务的SLA(服务等级协议)不受影响,是许多团队面临的严峻挑战。本文将探讨一套综合性的策略,从硬件层到软件层,再到...
-
AIGC浪潮下企业GPU算力评估与扩容策略:一份实战指南
AIGC(生成式AI)技术的爆发式发展,正以前所未有的速度重塑各行各业,从内容创作到代码生成,从客服交互到数据分析,其应用潜力几乎是无限的。然而,这种变革也给企业的IT基础设施带来了巨大挑战,尤其是对GPU算力的潜在需求评估与扩容规划。面...
-
深度学习框架的性能优化技巧:让你的模型跑得更快更稳
深度学习框架的性能优化技巧:让你的模型跑得更快更稳 深度学习模型的训练和推理过程往往需要大量的计算资源,因此,选择合适的深度学习框架并对其进行性能优化至关重要。本文将介绍一些深度学习框架的性能优化技巧,帮助你提升模型的训练速度和推理效...
-
数据团队云成本优化:深度解析云原生存储与计算策略
老板的降本增效压力,常常最先体现在IT支出的云账单上,而数据团队的云账单,由于其天然的数据量大、计算密集、存储周期长等特点,往往是重灾区。很多团队尝试了一些表面的优化,比如关闭闲置实例、调整部分配置,但效果甚微,总感觉没有触及到问题的本质...
-
LLM问答机器人响应慢?不增硬件,四招极速优化推理
智能问答机器人正成为越来越多应用的核心,但基于大型语言模型(LLM)的机器人,其响应速度常常成为用户体验的瓶颈,尤其在并发请求高企的峰值时段。GPU资源迅速饱和,用户等待时间过长,这不仅影响用户满意度,也限制了应用的扩展性。鉴于“不增加额...
-
如何优化网络框架以提高网站性能:深入分析常见问题和解决方案
在当今的互联网时代,网站性能对用户体验至关重要。为了提高网站的响应速度和稳定性,优化网络框架是一个不可忽视的步骤。本文将深入分析网络框架优化的关键点,并提出实用的解决方案,以帮助开发者提升网站性能。 什么是网络框架? 网络框架(N...
-
AI视觉检测:多模型推理服务异构集成与高效管理实践
在现代AI视觉检测系统中,集成来自不同供应商的深度学习模型已成为常态。然而,这些模型通常是“黑盒”,高度依赖特定框架(如TensorFlow、PyTorch)且拥有各自复杂的依赖关系,给在统一生产线上高效、稳定地运行和管理带来巨大挑战。如...