优势支持所有训练和推理框架：使用 Triton，部署基于任何主流框架的 AI 模型，包括 TensorFlow，PyTorch，Python，ONNX，NVIDIA® TensorRT™、RAPIDS™...二、应用 & 特性triton是一种支持单模型 、 多模型的云原生模型服务化框架，多模型、多框架（PyTorch/TensorFlow/ONNX等）并发推理，提供动态批处理（Dynamic Batching...，分别用于处理多模型部署、模型组合推理和自定义业务逻辑。...Multi-Model（多模型管理）功能同时加载和管理多个独立模型，支持不同框架（如 PyTorch、TensorRT、ONNX 等）。各模型可独立配置硬件资源（GPU/CPU）、版本和调度策略。...} # 指定GPU实例数使用场景需要同时部署多个独立模型（如分类模型 + 检测模型）。
所以本文将在多个gpu上并行执行推理，主要包括：Accelerate库介绍，简单的方法与工作代码示例和使用多个gpu的性能基准测试。...本文将使用多个3090将llama2-7b的推理扩展在多个GPU上 基本示例 我们首先介绍一个简单的示例来演示使用Accelerate进行多gpu“消息传递”。...is GPU 4'] 多GPU推理 下面是一个简单的、非批处理的推理方法。...GPU上进行批处理 现实世界中，我们可以使用批处理推理来加快速度。...huggingface的Accelerate包则为我们使用多GPU提供了一个很方便的选择，使用多个GPU推理可以显着提高性能，但gpu之间通信的开销随着gpu数量的增加而显著增加。
这篇文章是使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel API在纯PyTorch中进行分布式训练的简介。...目前普遍使用的分布式训练基本上有两种不同形式:数据并行化和模型并行化。 在数据并行化中，模型训练作业是在数据上进行分割的。作业中的每个GPU接收到自己独立的数据批处理切片。...普通的PyTorch训练脚本在单个进程中执行其代码的单一副本。使用数据并行模型，情况就更加复杂了:现在训练脚本的同步副本与训练集群中的gpu数量一样多，每个gpu运行在不同的进程中。...请注意，此代码仅适用于在一台多GPU机器上进行训练！同一台机器用于启动作业中的每个流程，因此训练只能利用连接到该特定机器的GPU。...尽管如此，如果你不想花费额外的时间和精力邮箱使用多GPU训练，DataParallel实可以考虑的。
NVIDIA Dynamo支持跨GPU节点无缝扩展推理工作负载，并通过动态GPU工作线程分配高效应对波动需求及多模型AI流水线的流量瓶颈。...它持续监控分布式推理环境中GPU的容量指标，并结合应用服务等级目标（SLO）如TTFT和ITL，判断是否应以分散或聚合方式处理新请求，或是否需向各阶段分配更多GPU。...复用KV缓存可避免从头计算，减少推理时间和计算资源消耗。这对频繁执行相同请求的场景（如系统提示、单用户多轮聊天机器人交互、代理工作流）尤为有利。...此外，该功能支持跨多GPU节点管理KV缓存，适用于分布式和解耦式推理服务，并提供分层缓存能力，在GPU、节点和集群层级制定卸载策略。...使用SGLang、TensorRT-LLM或vLLM作为后端的Triton用户，可将这些后端部署到NVIDIA Dynamo中，从而在大规模部署中受益于分布式和解耦式推理服务。
/Intel GPU/Arm CPU/Arm GPU/FPGA/NPU(华为海思)/BPU(地平线)/MLU(寒武纪)，如果我们要手写一个用于推理的框架在所有可能部署的设备上都达到良好的性能并且易于使用是一件非常困难的事...一般要部署模型到一个指定设备上，我们一般会使用硬件厂商自己推出的一些前向推理框架，例如在Intel的CPU/GPU上就使用OpenVINO，在Arm的CPU/GPU上使用NCNN/MNN等，在Nvidia...虽然针对不同的硬件设备我们使用特定的推理框架进行部署是最优的，但这也同时存在问题，比如一个开发者训练了一个模型需要在多个不同类型的设备上进行部署，那么开发者需要将训练的模型分别转换到特定框架可以读取的格式...NNVM编译器支持直接接收深度学习框架的模型，如TensorFlow/Pytorch/Caffe/MxNet等，同时也支持一些模型的中间格式如ONNX、CoreML。...最后我们还对比了一下基于TVM优化后的Relay Graph推理速度和直接使用Pytorch模型进行推理的速度。
「深度学习」：深度学习框架如TensorFlow和PyTorch都支持CUDA，可用于训练和推理深度神经网络，加速图像识别、自然语言处理等任务。...「提高性能」： cuDNN通过使用高度优化的卷积和池化算法、自动混合精度计算、内存管理和多GPU支持等技术，显著提高了深度学习任务的性能。...「动态调试」： 由于采用动态计算图，PyTorch允许你在模型构建和训练过程中轻松进行动态调试，检查梯度、查看中间变量等。这对于理解和诊断模型行为非常有帮助。...它允许开发人员利用 NVIDIA GPU 的强大计算能力来加速各种科学计算、数值模拟和深度学习任务。 「PyTorch依赖CUDA」：PyTorch 使用 CUDA 来加速神经网络的训练和推理。...在 PyTorch 中，张量（Tensor）可以在 CPU 或 GPU 上进行计算。如果你想在 GPU 上训练神经网络，你需要确保 CUDA 已经正确安装并配置。
由最开始 AlexNet 是作者直接通过 CUDA 实现网络模型，到目前有通过 Python 语言灵活和轻松调用的 AI 框架，到大家习惯使用 HuggingFace 社区提供的组件进行大语言模型进行微调和推理...AI 系统自身设计挑战较高（如更大的规模、更大的超参数搜索空间、更复杂的模型结构设计），人工智能的代表性开发框架 PyTorch 是 Meta 开发，后续贡献给 Linux 开源基金会；TensorFlow...硬件厂商围绕其设计了大量的专有 AI 芯片（如 GPU、TPU、NPU 等）来加速 AI 算法的训练微调和部署推理，微软（Microsoft）、亚马逊（Amazon）、特斯拉（Tesla）等公司早已部署数以万计的...上述从顶层的 AI 算法应用、AI 框架（包括训练和推理）到底层 AI 编译器，和对 AI 算法应用进行加速的 AI 芯片。...如云环境、多租环境的训练部署需求：面对多组织，多研究员和工程师共享集群资源，以及大家迫切使用 GPU 资源的日益增长的需求，如何提供公平、稳定、高效的多租环境也是平台系统需要首先考虑的。
许多移动端推理框架都支持量化技术，如TensorFlow Lite就提供了量化工具，方便开发者将训练好的模型进行量化，以适配移动端运行。...PyTorch Mobile则基于PyTorch深度学习框架，对移动端的支持也日益完善，其动态图机制使得模型调试和开发更加灵活，对于习惯使用PyTorch进行模型开发的开发者来说，使用PyTorch Mobile...MNN在一些图像和语音处理任务中性能优越，若NLP模型涉及到多模态处理，包含语音等信息，MNN可能是更合适的选择；NCNN对ARM架构的移动端设备有很好的优化，在安卓设备上运行效率较高，若目标用户主要使用安卓手机...GPU（图形处理器）在移动端的性能不断提升，其并行计算能力可加速NLP模型的推理过程。在处理文本分类任务时，利用GPU进行矩阵运算，能大大缩短模型推理时间。...一些高端移动芯片，如苹果的A系列芯片和高通的骁龙系列芯片，都集成了强大的GPU，开发者可通过相应的开发工具，如苹果的Metal框架、高通的SNPE（骁龙神经处理引擎），充分发挥GPU的性能，加速NLP模型在移动端的运行
众所周知，GPU 在各种视觉、自然语言和多模态模型推理任务中都占据重要位置。然而，对于高性能 GPU 推理引擎，AI 从业者几乎没有选择权，必须使用一些平台专有的黑盒系统。...使用 AITemplate 后，在 NVIDIA GPU 上对比 PyTorch Eager 的提速最高能达到 12 倍，在 AMD GPU 上对比 PyTorch Eager 的提速达到 4 倍。...团队对 AITemplate 进行了一系列测试。下图的测试展示了 AITemplate 和 PyTorch Eager 在 NVIDIA A100 上的主流模型中的加速比。...在 batch size 为 1 时，使用 AITemplate 的两张 GPU 均比原生框架加速了 80%。...Meta 表示，这只是创建高性能多平台推理引擎旅程的开始：「我们正在积极扩展 AITemplate 的完全动态输入支持。
1训练框架 Pytorch PyTorch是由Facebook人工智能研究小组开发的一种基于Lua编写的Torch库的Python实现的深度学习库，也是目前使用范围和体验感最好的一款深度学习框架。...支持命令行、Python和Matlab接口，使用方便； CPU和GPU之间切换方便，多GPU训练方便； 工具丰富，社区活跃； 代码修改难度较大，不支持自动求导； 不适合非图像（结构化）数据； CNTK...MegEngine 的研发始于 2014 年，旷视内部全员使用。如今，旷视的所有算法均基于 MegEngine 进行训练和推理。...MegEngine 特性： 训练推理一体化：MegEngine 支持多种硬件平台（ CPU，GPU，ARM ），不同硬件上的推理框架和 MegEngine 的训练框架无缝衔接；部署时无需做额外的模型转换...支持安卓和ios平台，CPU和GPU使用，提供量化工具。可以直接使用Paddle Fluid训练好的模型，也可以将Caffe模型进行转化，或者使用ONNX格式的模型。
多实例/多节点能力：TensorRT-LLM 具备强大的多 GPU 和多节点推理能力，通过 MPI（Message Passing Interface）进行通信协调 。...框架集成：可以与 TensorFlow 和 PyTorch 等主流深度学习框架结合使用。...多实例/多节点能力：支持多 GPU 和多节点推理，利用 MPI 进行多节点间的通信，并使用多线程控制单节点内的多个 GPU。...TurboMind 引擎采用 C++/CUDA 实现，追求极致的推理性能；而 PyTorch 引擎则纯粹使用 Python 开发，旨在降低开发门槛，方便开发者进行模型适配和新功能研发。...对于 vLLM, TGI, LMDeploy, SGLang 等主要基于 PyTorch 进行优化的框架而言，它们的核心推理路径通常直接操作原生的 PyTorch 模型。
于是，开发团队对Keras代码库进行了完全重写，新诞生的Keras 3.0基于模块化后端架构进行了重构，有能力在任意框架上运行。...而且，它还是一个经过实战考验的框架，并为世界上一些最复杂、最大规模的ML系统提供支持，比如Waymo自动驾驶车、YouTube推荐引擎。 那么，使用新的多后端Keras 3还有哪些额外的优势呢？...在基准测试中，发现JAX通常在GPU、TPU和CPU上提供最佳的训练和推理性能，但结果因模型而异，因为非XLA TensorFlow在GPU上偶尔会更快。...想让尽可能多的人能够使用它吗？如果你在纯TensorFlow或PyTorch中实现它，它将被大约一半的社区使用。...Keras 自动处理各层如何相互连接、数据如何在网络中流动以及如何进行训练和推理操作等错综复杂的细节。
TensorFlow、PyTorch 和 MXNet 是具备 GPU 支持的、使用最广泛的三种框架。...我们将只在 Titan RTX GPU 上进行一系列实验。在实验的第一部分，我们将探索该 GPU 在不同规模、精度、类型的计算机视觉、自然语言处理任务中的推理和训练速度。...图 4.4.3：推理阶段的 GPU 利用率 在 VGG-16 推理上，三个框架都完全使用了 GPU；因为代码优化问题，PyTorch 在 FRCNN 推理上使用最少的 GPU。...TensorFlow 在 Word2Vec 训练中的 GPU 利用率比其他框架高得多。PyTorch 在 GNMT 训练中的 GPU 使用率最高，而在 NCF 训练中最低。 ?...与图 6.1.3 中显示的训练时的 GPU 利用率相似，以混合精度进行推理时框架消耗的 GPU 较少（见图 6.1.7）。 ? 图 6.1.7：ResNet-50 在推理时的 GPU 利用率。
二是cpu-gpu异构设备开销和复杂性 三是复杂流程 业界有一些实践，如triton inference server, 美团视觉GPU推理服务部署架构优化实践。...在主要硬件平台（如 NVIDIA GPU）以及主要通用加速引擎（如 TensorRT/Libtorch）上实现了此 X。...单节点的并行化 3.1 resnet18 计算加速 对于onnx格式的 resnet18的模型resnet18_-1x3x224x224.onnx, 通常有以下手段进行推理加速： 使用tensorrt等框架进行模型针对性加速...避免频繁显存申请 多实例，batching，分别用来提高资源使用量和使用效率 优化数据传输 线程安全的本地推理 为了方便，假设将tensorrt推理功能封装为名称为 TensorrtTensor 的计算后端...在此过程中主要经历了凑batch和多实例的调度。
相比于其他大型模型如GPT，Llama在多个任务上表现出色，特别是在推理和生成任务中。...Llama的架构基于Transformer，但其独特之处在于经过特殊优化，能够在模型参数量巨大的前提下实现较高的推理速度。然而，大多数关于Llama的使用案例都是依赖于强大的GPU。...通过本文的方法，我们将展示如何在普通的CPU上运行Llama，从而大大降低其运行成本。2. PyTorch框架的优势PyTorch作为主流的深度学习框架，以其易用性和灵活性赢得了广泛的开发者群体青睐。...性能调优： 由于CPU的计算能力相较于GPU有一定的限制，模型推理的速度可能会较慢。此时可以通过减少输入长度、精度量化（如使用torch.float16）等方式进一步优化模型性能。...首先，资源受限的开发者能够更方便地进行模型测试和调试，不必依赖昂贵的云计算资源。其次，在一些边缘计算设备上，GPU资源极其有限，使用CPU来部署轻量化模型是必然的选择。
TorchServe支持情况 集成主流框架如DeepSpeed、Accelerate等 提供自身PP和TP能力 4. TorchServe优化技术 微批处理 动态批处理 流式预测API 5....待完善地方 模型优化如KV缓存、量化 引入新的功能 这里是Hamid，我来自PyTorch合作伙伴工程部。我将跟随Mark的讨论，讲解如何在TorchServe上提供LLMs的分布式推理和其他功能。...首先，为什么需要分布式推理呢？简单来说，大部分这些模型无法适应单个GPU。...这个框架提供了一个非常简单的API，只需要将你的模型输入其中，就能得到一个已经在不同GPU上进行了分布的多个阶段。它还支持延迟初始化，我们稍后会详细讨论。...这样，你实际上可以使用延迟初始化。这里有一个额外的步骤，我们正在研究如何在这里去除检查点转换。 好的，谈论一下分布式推理和不同的模型并行化。
此软件是属于开源软件，可以使用所有的主要框架后端进行推理：TensorFlow、PyTorch、TensorRT、ONNX Runtime，甚至以 C++ 和 Python 编写的自定义后端。...如您所见，使用 KFServing 和 Triton ，仅需要大约 30 行，即能在 Kubernetes 中建置可扩充的推理服务。...使用 Triton 中现有的模型整合功能，在深度学习框架后端进行神经网络推理之前和之后，可以执行 Python 程序代码。...Learning 上使用 Triton，以获得高效能推理，并在推理过程中，以更具成本效益的方式利用 GPU。...他们采用 Triton，因为其可支持多个框架，以及在 GPU 和 CPU 上进行实时、批次和串流推理。
全球领先的开源深度学习框架 PyTorch 正式发布 2.7 版本。...随着 PyTorch 2.7 的发布，双方在模型训练加速、推理部署优化、多精度计算等方面的协同能力再上新台阶，有力支撑了 NVIDIA 技术生态在多个行业的创新落地。...通过原生支持 Transformer 架构、自动分段推理（tensor parallelism）、以及动态量化（如 FP8）等技术，PyTorch 2.7 让用户可以在不改动模型代码的情况下，直接通过...全面支持 CUDA 12.x，释放新一代GPU极限性能 随着 NVIDIA H100、L40S 等 Hopper 架构 GPU 的普及，PyTorch 2.7 针对 CUDA 12.1/12.2 引擎进行了优化...多实例GPU（MIG）支持增强，弹性计算资源管理更灵活 面向数据中心应用场景，PyTorch 2.7 在调度引擎（torch.distributed）中引入了更灵活的资源管理能力，支持 A100、H100
针对线上的某个推理服务，使用我们的框架进行了CPU与GPU进程分离，压测得出的数据如下表所示，可以看到QPS提升了近7倍。...因此我们对该推理服务进行了3项性能优化：使用_kubeai-inference-framework_统一框架，对CPU进程和GPU进程进行分离改造。对模型转ONNX后，转TensorRT。...2.4.3 模型推理进程多实例化，充分利用GPU算力资源在实际的场景中，往往GPU的算力是充足的，而GPU显存是不够的。...Processing，自然语言处理）领域各业务方向，算法同学基本都在使用PyTorch框架来进行模型训练。...下图是基于PyTorch框架进行模型训练时的代码基本流程：图片第1步：从pytorch dataloader中将本step训练过程中需要的数据拉出来。
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