Ik versnel pytorch cuda inference en optimaliseer GPU-prestaties

Loopt jouw PyTorch model te langzaam op NVIDIA GPU's?

Ik analyseer en optimaliseer jouw PyTorch CUDA inference workload om latency te verminderen, doorvoer te verbeteren en GPU-efficiëntie te verhogen.

Deze service richt zich specifiek op GPU performance engineering, niet op algemene AI consulting.

Ik kan helpen met:

• PyTorch inference benchmarking
• CUDA/GPU bottleneck analyse
• FP16 / mixed-precision optimalisatie
• torch.compile evaluatie
• Batch-grootte optimalisatie
• GPU geheugen efficiëntie
• CPU-naar-GPU transfer bottlenecks
• Latency en throughput optimalisatie
• Numerieke/correctheid validatie
• Prestaties bij deployment

Voorbeeld benchmark

In een recente GPUOpt case study met ResNet-18 op een NVIDIA Tesla T4:

Voor: 27.24 ms mediane latency

Na: 8.45 ms mediane latency

Snelheidsverhoging: 3.22×

Correctheid: 100% Top-1 overeenstemming op de geteste batch

Elke workload is anders. Prestatieverbeteringen hangen af van de modelarchitectuur, GPU, batchgrootte, frameworkconfiguratie en deploymentomgeving, dus ik garandeer geen specifieke snelheidsverhoging voorafgaand aan benchmarking.

Je ontvangt duidelijke, reproduceerbare voor- en na-metingen zodat je precies ziet wat verbeterd is.

Voor grote, aangepaste of complexe workloads, graag