Soluções de aceleração de inferência de IA de borda
A Hyperbolic oferece uma solução de aceleração de três camadas para a natureza da computação de borda:
- Estratégia de seleção de nósA ativação da opção "Edge Node Priority" no módulo "AI Reasoning" do painel de controle atribui automaticamente o nó de GPU disponível mais próximo para reduzir a latência da rede. Os testes mostram que o tempo de transmissão da rede pode ser reduzido para menos de 50 ms.
- Serviços de otimização de modelosA plataforma integra mecanismos de aceleração, como o TensorRT e o ONNX Runtime, e os usuários podem selecionar a opção "Auto Optimise" ao carregar modelos para obter otimização de ponta a ponta da quantificação, poda e compilação, o que pode aumentar a velocidade da inferência de modelos típicos em 3 a 8 vezes.
- Função de residência de pré-aquecimentoPara necessidades de raciocínio contínuo, recomenda-se adquirir o serviço "hot instance residency" e pagar a taxa básica para manter o ambiente de computação residente, a fim de evitar a latência de 500 a 2000 ms causada pela inicialização a frio.
Dica avançada: identifique o estágio de gargalo em conjunto com o painel de monitoramento de desempenho fornecido pela plataforma - se ele mostrar uma alta porcentagem de tempo gasto na inicialização da estrutura, mude para uma imagem pré-construída do Docker; se a serialização demorar muito, ative a aceleração de transporte de buffers de protocolo da plataforma.
Essa resposta foi extraída do artigoHyperbolic: fornecendo acesso acessível à GPU e serviços de inferência de IAO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar a capacidade de resposta do serviço de inferência para projetos de IA de ponta?
