NVIDIA Triton系列11-模型类别与调度器-1

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在 Triton 推理服务器的使用中,模型(model)类别与调度器(scheduler)、批量处理器(batcher)类型的搭配,是整个管理机制中最重要的环节,三者之间根据实际计算资源与使用场景的要求去进行调配,这是整个 Triton 服务器中比较复杂的部分。

在模型类别中有**“无状态(stateless)”“有状态(stateful)”“集成(ensemble)”三种,调度器方面则有“标准调度器(default scheduler)”“集成调度器(ensemble scheduler)”两种,而标准调度器下面还有“动态批量处理器(dynamic batcher)”“序列批量处理器(sequence batcher)”**两种批量处理器。

模型类别与调度器/批量处理器之间存在一些关联性,以下整理出一个简单的配合表

针对如何在京东的业务场景中利用NVIDIA Triton优化深度学习模型的推理性能并实现高效资源管理的问题,可以参考《京东Triton实践:深度学习推理优化部署》这本书籍。京东通过使用NVIDIA Triton推理服务器来应对多模型管理、资源利用率低和烟囱式开发模式所带来的挑战。 参考资源链接:[京东Triton实践:深度学习推理优化部署](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/7unwyyjojf) 首先,Triton支持多种深度学习框架和硬件加速器,允许企业统一模型接口和部署流程,从而简化模型管理和提高工程效率。在部署深度学习模型时,Triton可以对模型进行自动调度,根据实际需求动态分配资源,同时支持多运行时联合推理,提高了推理性能和资源利用率。 为了实现高效资源管理,Triton提供了资源池化和调度功能,可以基于模型负载自动调整资源分配,优化硬件利用率。此外,Triton还提供了丰富的监控工具,帮助开发者实时了解模型的运行状态和性能指标,及时进行调整和优化。 在京东的实际应用中,Triton经历了从简单应用到成熟解决方案的三个阶段。从最初支持CPU推理,到后来引入流程编排和API适配,再到支持多种协议和增加监控、自动化部署功能,Triton不断演进以满足不断增长的业务需求。京东还通过构建Triton++和ServAPI等中间件,进一步提高了业务层推理服务的集成效率。 结合京东的实践,利用Triton进行深度学习推理服务的优化和部署,不仅可以提高模型的推理性能,还能提升整个业务系统的资源管理效率和可维护性。如果希望深入了解Triton的更多细节和高级用法,推荐阅读《京东Triton实践:深度学习推理优化部署》,该书详尽地介绍了Triton的特性以及京东在不同阶段的应用案例和解决方案。 参考资源链接:[京东Triton实践:深度学习推理优化部署](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/7unwyyjojf)
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