Edge AI Lösungen zur Beschleunigung von Inferenzen
Hyperbolic bietet eine dreistufige Beschleunigungslösung für das Edge Computing:
- Strategie der KnotenauswahlDurch Aktivieren der Option "Edge Node Priority" im Modul "AI Reasoning" des Bedienfelds wird automatisch der nächstgelegene verfügbare GPU-Knoten zugewiesen, um die Netzwerklatenz zu verringern. Tests zeigen, dass die Netzwerkübertragungszeit auf weniger als 50 ms komprimiert werden kann.
- Modell-OptimierungsdiensteDie Plattform integriert Beschleunigungs-Engines wie TensorRT und ONNX Runtime, und die Nutzer können beim Hochladen von Modellen die Option "Auto Optimise" wählen, um eine End-to-End-Optimierung der Quantisierung, des Pruning und der Kompilierung zu erhalten, was die Geschwindigkeit typischer Modellinferenzen um das 3-8fache erhöhen kann.
- Vorheizen des Wohnsitzes FunktionBei kontinuierlichem Bedarf wird empfohlen, den "Hot Instance Residency"-Service zu erwerben und die Grundgebühr für die Aufrechterhaltung der residenten Rechenumgebung zu zahlen, um die durch den Kaltstart verursachte Latenz von 500-2000 ms zu vermeiden.
Tipp für Fortgeschrittene: Identifizieren Sie die Engpassphase in Verbindung mit dem von der Plattform bereitgestellten Leistungsüberwachungs-Dashboard - wenn es einen hohen Prozentsatz an Zeit für die Initialisierung des Frameworks anzeigt, wechseln Sie zu einem vorgefertigten Docker-Image; wenn die Serialisierung viel Zeit in Anspruch nimmt, aktivieren Sie die Protokollpuffer-Transportbeschleunigung der Plattform.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelHyperbolic: erschwinglicher GPU-Zugang und KI-InferenzdiensteDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Reaktionsfähigkeit von Inferenzdiensten für KI-Projekte optimieren?
