Up tókànItọsọna atẹle
Ipilẹṣẹ Ibere keji ati Awọn ọna Newton
Imọ-ẹrọ
Imọ Itọsọna
AI Inference Iṣapeye
Iṣapeye inference dinku awọn orisun tabi akoko ti o nilo lati ṣiṣe awoṣe lakoko ti o tọju didara ti o nilo fun iṣẹ rẹ.
Gbọ si itọsọna yiiAI-ṣe afihan · ~2 min
Lori iwe yi2 min ka
Akopọ
Awọn ilana pẹlu batching, caching, kekere konge, awoṣe yiyan, ati ipaniyan daradara. Yan wọn lati inu igo ti o ni iwọn dipo ki o ro pe gbogbo iṣapeye ṣe iranlọwọ fun gbogbo iṣẹ ṣiṣe.
Awọn gbigba bọtini
- Awọn iṣẹ ṣiṣe ti o daju pe ala.
- Didara ṣe atunwo lẹhin awọn ayipada nọmba.
- Je ki awọn ako ipele ti awọn pipe ìbéèrè.
Jin Dive
Ṣe iwọn airi-si-opin, igbejade, iranti, ati didara iṣẹ-ṣiṣe lori awọn igbewọle ojulowo. Ṣafikun awọn ibẹrẹ tutu, concurrency, awọn ibeere gigun, ati ifagile. Aṣepari ti o nlo titẹ sii igbona kukuru kan le ma ṣe aṣoju iṣẹ ti nkọju si olumulo. Batching le mu lilo ohun elo dara si nipasẹ sisẹ awọn ibeere papọ, ṣugbọn iduro lati ṣe ipele kan le ṣe alekun lairi ẹni kọọkan. Caching ṣe iranlọwọ iṣẹ atunwi nikan nigbati bọtini kaṣe ba ya awoṣe ti o yẹ, titẹ sii, awọn igbanilaaye, ati ẹya. Caching ti ko tọ le da awọn abajade to duro tabi laigba aṣẹ pada. Itọkasi kekere tabi titobi le dinku iranti ati iṣiro, ṣugbọn ipa didara da lori awoṣe, ohun elo, ọna, ati iṣẹ-ṣiṣe. Ṣe afiwe si iṣeto atilẹba ni lilo awọn apẹẹrẹ igbelewọn kanna, pẹlu toje ati awọn ọran ifura nọmba. Je ki pipe ona ibeere. Imupadabọ, isamisi, gbigbe nẹtiwọọki, ati mimu iṣejade le jẹ gaba lori akoko ipaniyan awoṣe. Yi ohun kan ti o nilari pada ni akoko kan ki o ṣe igbasilẹ mejeeji ilọsiwaju ati eyikeyi ipadasẹhin. Ibi-afẹde naa jẹ iṣẹ-ṣiṣe ti o ti pari ti o dara julọ, kii ṣe nọmba ipọnlọ ti o ya sọtọ diẹ sii.
04Apẹẹrẹ ṣiṣẹ
Ṣe iṣiro opin iṣapeye agbegbe kan
Ninu ibeere ti a ṣe, ipaniyan awoṣe gba 400 ms ati pe gbogbo iṣẹ miiran gba 600 ms.
Ṣiṣe awoṣe lemeji ni iyara dinku akoko lapapọ lati 1,000 ms si 800 ms: idinku 20% opin-si-opin.
Ṣe iwọn awọn ipele miiran ṣaaju ki o to ro pe iṣapeye awoṣe miiran jẹ iyipada-iye ti o ga julọ.
Ohun ti o fihan
Apẹẹrẹ akoko ti a ṣẹda ṣe afihan idi ti iyara paati kii ṣe kanna bii iyara eto kan.
Real-World imuse
Imupadabọ profaili ati iran lọtọ ṣaaju ṣiṣatunṣe awọn eto iṣẹ.
Ṣe iṣiro awọn abajade ti o ni iwọn lodi si iṣẹ ṣiṣe-jade kanna ti a ṣeto bi awoṣe atilẹba.
Fifi o sinu iwa
Kini idi ti o ṣe pataki
- Iye owo ati isuna. Awọn ipinnu faaji ṣe awakọ iṣẹ ati idiyele iṣẹ fun awọn ọdun.
- Awọn ipinnu diẹ sii. Ẹkọ imọ-ẹrọ ṣe iranlọwọ fun awọn ẹgbẹ lati yan akopọ to tọ, kii ṣe ọkan tuntun nikan.
- Iṣakoso didara. Awọn yiyan imọ-ẹrọ to dara julọ dinku awọn iṣẹlẹ igbẹkẹle ni iṣelọpọ.
Ṣọra fun
- Ṣiṣepe ala-ilẹ kan le tọju awọn ailagbara eto ti o gbooro.
- Awọn ohun elo amayederun ati awọn idiyele itọju nigbagbogbo ni aibikita.
- Aabo ati awọn ela akiyesi le dagba bi awọn eto ṣe di eka sii.
Next awọn igbesẹ
- Ṣetumo lairi, didara, ati awọn ibi-afẹde idiyele ṣaaju imuse.
- Aṣepari labẹ ẹru ojulowo ati awọn ipo data.
- Abojuto ohun elo fun awọn aṣiṣe, fiseete, ati ipa olumulo.
- Mura ipadasẹhin pada ati awọn ipa ọna esi iṣẹlẹ ṣaaju iwọn.
Awọn orisun ati siwaju kika
- NVIDIATensorRT iṣapeye iṣẹ
- NVIDIAAwọn ero ti o peye
Tesiwaju Ṣiṣawari
Ìwé ìròyìn ọfẹ
Gba ìkànìyàn AI ojoojúmọ́
Ìtàn AI mẹta tó jẹ́rìí ní gbogbo owurọ́ ọjọ́ iṣẹ́, kọ́wé ní Gẹ̀ẹ́sì tó rọrùn. Ọfẹ́ fún gbogbo àkókò, kò sí ìpolówó.
Ìmeèlì kan ní gbogbo ọjọ́ iṣẹ́. Yọkúrò ní ìkànìyàn ní ìkànìyàn kan. A kò ta tàbí pín àdírẹ́sì rẹ.
Ṣe idanwo fun ara rẹ
Take the AI Inference Optimization quiz
Ìdáhùn lẹ́sẹ̀kẹsẹ̀ lórí gbogbo ìdáhùn, àti iwe-ẹ̀rí tó lè pin pẹ̀lú ID tó lè jẹ́rìí lẹ́yìn tí o bá kọ́ ẹ̀kọ́.
Ṣe àtìlẹ́yìn ẹ̀kọ́ AI ọfẹ́. AI Understanding jẹ́ àjọ àìní èrè 501(c)(3) — kò sí ìpolówó, kò sí àkúnya owó, ní gbogbo àkókò. Ṣe ẹbun kan
Awọn ibeere ti a beere nigbagbogbo
Ṣe ipele ti o tobi julọ nigbagbogbo ṣe oluranlọwọ ibaraenisọrọ yiyara?
Rara. O le ni ilọsiwaju iṣelọpọ lakoko fifi akoko isinku kun. Ṣe iwọn idaduro ati iṣowo fifuye iṣẹ.
Tesiwaju kikọ
Jẹmọ awọn itọsọna
Awọn itọsọna diẹ sii ti a yan fun koko yii