趋近智
大规模部署扩散模型
章节 1: 扩展难题与系统架构
扩散模型的计算要求
延迟与吞吐量的考虑
生成式AI部署的架构模式
同步处理与异步处理
扩散模型的MLOps准则
章节 2: 优化扩散模型推理
扩散模型推理中的瓶颈
模型量化技术 (INT8, FP16)
扩散模型的知识蒸馏
采样器优化策略
硬件加速（GPU、TPU）
编译器优化 (TensorRT, OpenVINO)
推理性能基准测试
实践操作：优化扩散模型
章节 3: 可扩展部署架构
扩散模型Docker容器化
容器中的 GPU 资源管理
使用 Kubernetes 进行编排
管理 Kubernetes 中的 GPU 节点
推理工作负载的自动扩缩容策略
无服务器GPU推理选项
模型与数据的存储考量
动手实践：在 Kubernetes 上部署
章节 4: 构建可伸缩的推理API
生成式模型的API设计模式
处理长时间运行的生成任务
请求批处理技术
实现请求队列
速率限制与节流
认证与授权
API 版本管理策略
动手实践：构建推理API
章节 5: 监控和维护已部署模型
扩散模型部署的核心指标
设置日志和追踪
监控工具与平台
检测性能下降
监控生成质量
成本监控与预警
模型再训练与更新策略
动手实践：建立监控
章节 6: 高级部署技术
多区域与全球部署策略
金丝雀发布与 A/B 测试模型
高级成本优化策略
处理 GPU 故障和竞价实例中断
优化数据传输成本
无服务器和容器环境中的冷启动
有状态/长时间任务的负载均衡策略
硬件加速（GPU、TPU）
这部分内容有帮助吗？
- A Domain-Specific Architecture for Deep Neural Networks, Norman P. Jouppi, Cliff Young, Nishant Patil, David Patterson, 2018 Communications of the ACM, Vol. 61 (ACM) DOI: 10.1145/3154484 - 介绍谷歌第一代张量处理单元（TPU）的架构和设计原则。
- Mixed-Precision Training, Paulius Micikevicius, Sharan Narang, Jonah Alben, Gregory Diamos, Erich Elsen, David Garcia, Boris Ginsburg, Michael Houston, Oleksii Kuchaiev, Ganesh Venkatesh, Hao Wu, 2018 ICLR 2018 DOI: 10.48550/arXiv.1710.03740 - 介绍了使用混合精度训练深度神经网络的方法，显著提升了配备Tensor Cores的GPU训练速度并减少内存占用。
- CUDA C++ Programming Guide, NVIDIA Corporation, 2024 (NVIDIA) - NVIDIA GPU CUDA编程官方指南，内容包括架构、编程模型和API。
- NVIDIA Ampere Architecture In-Depth, Ronny Krashinsky, Olivier Giroux, Stephen Jones, Nick Stam, Sridhar Ramaswamy, 2020 NVIDIA Technical Blog (NVIDIA) - NVIDIA Ampere GPU架构的详细技术说明，强调了用于AI任务的Tensor Cores和优化的内存带宽等特性。
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