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2020年終大會-機器學習平臺:13-5.pdf

上傳人: li 編號:29908 2020-12-01 41頁 2.09MB

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本文主要介紹了58同城AI Lab在深度學習平臺模型推理性能優化和GPU使用率提升方面的實踐經驗。關鍵點包括:1)58深度學習平臺介紹,包括資源管理、任務調度等;2)模型推理加速,如TF-TRT、TensorRT、MKL、OpenVINO等技術的應用;3)提升平臺GPU使用率,通過多模型混合部署和GPU虛擬化技術實現;4)總結及計劃,包括模型推理資源全方位監控、離在線任務GPU資源混部、離線訓練任務動態資源調度等。其中,TF-TRT優化效果顯著,如Resnet50-v1模型在P40卡上性能提升1.8倍,圖像OCR模型耗時降低45%,QPS提升60%。GPU虛擬化技術如Nvidia vGPU、OrionX、GPU Sharing和GPU Manager等也被探討。
"58深度學習平臺如何提升GPU使用率?" "TF-TRT和TensorRT在模型推理中的作用是什么?" "GPU虛擬化技術在深度學習平臺中的應用有哪些優勢和挑戰?"
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