Seonglae Cho속도와 파이썬, 두 마리 토끼 잡기: 딥러닝 시 빠른 파이썬 코드 실행을 위한 CUDA 그래프 사용법 (Speed, Python: Pick Two. How CUDA Graphs Enable Fast Python Code for Deep Learning)
생성형 AI 플랫폼 개발/서비스 기업 Fireworks.ai의 글을 허락 하에 번역하여 공유합니다. Fireworks.ai에서 작성한 원문은 아래 링크를 눌러 보실 수 있습니다. ⚠ 이 글에는 Firework Platform에 대한 사용 사례 및 홍보가 포함되어 있습니다. 작성: 제임스 K 리드 (James K Reed), 드미트로 줄가코프(Dmytro Dzhulgakov) 이번 포스팅은 고성능의 Fireworks Gen AI 플랫폼에서 최적화를 위해 사용하는 방법에 대한 기술 블로그 시리즈 중 두 번째 글입니다. 다중 쿼리 어텐션에 대한 이전 포스팅도 참고해보세요. This is the second in a series of technical blog posts about the techniques we use for optimization of the high-performance Fireworks Gen AI Platform. See also th...
https://discuss.pytorch.kr/t/cuda-speed-python-pick-two-how-cuda-graphs-enable-fast-python-code-for-deep-learning/2441
Getting Started with CUDA Graphs | NVIDIA Technical Blog
The performance of GPU architectures continue to increase with every new generation. Modern GPUs are so fast that, in many cases of interest, the time taken by each GPU operation (e.g.
https://developer.nvidia.com/blog/cuda-graphs/
