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谷歌研究员带来的新成果:GPU优化加速大规模扩散模型在设备上的推理速度
谷歌的研究员们带来了一篇新成果,通过GPU优化加速大规模扩散模型在设备上的推理速度。他们提出了三步走优化加速方法,包括设计专门的内核、提升Attention模型效率和使用Winograd卷积加速。该研究对个人电脑、手机上跑大模型的未来发展趋势具有重要意义。- 495
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小红书推搜场景下的GPU化建设与模型服务优化
本文分享小红书在推搜场景下的GPU化建设过程中的模型服务与GPU优化相关工作,涵盖模型计算量、参数量、模型特点、训练推理框架等内容。适合对GPU化建设和模型优化感兴趣的读者阅读。- 632
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谷歌提出针对 Stable Diffusion 一些优化建议,生成图片速度快速提升
谷歌提出针对 Stable Diffusion 的优化建议,旨在提高大型扩散模型图像生成速度,通过专用内核和 GPU-Aware 优化方法,实现了在设备端运行 Stable Diffusion 的快速生成,为本地运行生成 AI 开辟了许多可能性。- 414
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NVIDIA Triton Inference Server技术介绍与实践
本文章介绍了NVIDIA Triton Inference Server的技术特点以及实践步骤,包括模型部署、深度学习推理和GPU优化。- 382
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