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的计算能力的要求是越来越高,从而就出现了GPU和FPGA服务,甚至后续的AISC服务,这里要重点提一下GPU和FPGA,GPU主要是用在一些计算精度要求比较高,单精度、双精度达到64bit 18G的浮点每秒的一些计算。 FPGA相对于GPU来说,它最重要的特点就是时延非常好。FP来自:百科
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冷启动问题:池化预热、弹性调度 ③运行时、异构计算: 支持GPU/NPU,加速推理性能 支持GPU共享,提升资源利用率 ④模型加载加速: 大文件加载: OBS +SFS结合,解决ML模型库&模型自身大文件加载问题; 链路加速:高性能解压缩转换,降网络开销、CPU解压耗时;共享内存加速技术,降解压IO开销;依赖包预加载,降低公共依赖的下载、解压耗时来自:百科
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