推理框架知识点

题集来源:Rocky Ding(WeThinkIn)收录项目:AIGC-Interview-Book查看原题集

题目目录

21 道原题
  1. Nvidia相关容器镜像使用

    原题
  2. 常见推理框架介绍

    原题
  3. PytorchJIT和TorchScript介绍

    原题
  4. 现有的一些移动端开源框架?

    原题
  5. 介绍一下torch、torchvision、CUDA、cuDNN之间的关系

    原题
  6. 有哪些常见的AI模型分布式训练方式?

    原题
  7. 有哪些常见的AI模型分布式推理方式?

    原题
  8. MACE框架和NCNN框架之间有什么区别?MACE和NCNN各自的加速原理是什么样的?

    原题
  9. 张量并行、流水线并行、数据并行之间有什么区别?

    原题
  10. AI模型使用端侧部署框架进行模型转换后,与原框架结果不一致,这个问题该如何解决?

    原题
  11. 在AI行业中,一些模型经过端侧部署框架转换格式后,在GPU上为什么比CPU跑得慢?

    原题
  12. ONNX的相关知识

    原题
  13. ONNX模型转换及优化

    原题
  14. onnxsim的介绍

    原题
  15. 如何将ONNX模型从GPU切换到CPU中进行缓存?

    原题
  16. TensorRT的相关知识

    原题
  17. TensorRT之trtexec的简单使用介绍

    原题
  18. TensorRT模型转换

    原题
  19. 如何构建TensorRT模型的缓存机制?

    原题
  20. Triton-Inference-Server推理框架介绍

    原题
  21. Triton-Inference-Server自定义推理后端实现python-backend

    原题

    此处 Triton 指 NVIDIA Triton Inference Server 的 Python Backend;它与用于编写 GPU 算子的 Triton 语言属于不同层次。