Inference
2026
从线上模型切换问题理解 PyTorch CUDA Caching Allocator:为什么显存管理需要理解生命周期
·7513 字·15 分钟
起因 # 我们的线上推理系统中存在大量模型——MLP、GNN、MoE,以及它们的各种组合。这个 workload 有几个重要特点:
从 AMP 到 Mixed Precision:训练和推理为什么不使用同一种精度
·5822 字·12 分钟
起因 # 以前在商汤做 CV 的时候,有一段时间在做目标检测模型的 INT8 量化。目标很直接:降低 inference latency,减少 model memory 和 bandwidth,同时利用 INT8 hardware throughput。
从参数量到 Peak Memory:模型显存到底应该怎么算?
·5253 字·11 分钟
起因 # 上一篇讨论了模型调度中的 Performance Constraint:一个模型放到 GPU 上以后,到底跑多快?
从 FLOPs 到 Latency:GPU 推理性能到底由什么决定?
·3335 字·7 分钟
起因 # 最近在做 CS336(Language Modeling from Scratch)的 resource accounting 作业,里面要求逐个列出 Transformer forward pass 中所有的 matmul,然后按 \(2MKN\) 计算 FLOPs。