GPU|干货|基于 CPU 的深度学习推理部署优化实践( 四 ) 背景介绍随着人工智能技术在爱奇艺视频

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图 13. Batchsize 对服务性能影响
总结与展望以上介绍的系统级优化方法，已在深度学习云平台落地超过 10+ 应用和算法，部署上千 core 的服务，平均性能提升在 1~9 倍。更详细的使用方法可以参考文末相关链接。
对于深度学习的推理服务优化，深度学习云平台还计划加入更多的异构计算资源来加速特定任务，例如 VPU、FPGA 等计算资源。同时在服务的弹性和优化调度、部署参数的自动优化选取等方面，我们也会继续深入优化，以充分发挥云平台的计算资源和能力，加速深度学习推理服务的落地。
相关链接
（1）OpenVINO:
（2）Vtune 性能分析工具:

GPU|干货|基于 CPU 的深度学习推理部署优化实践( 四 )

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