De GPU-rekening stijgt, de dashboards staan op groen en toch wachten de klanten. Deze aflevering onderzoekt als een forensische zaak waarom Stable Diffusion-inferentie met ONNX Runtime en TensorRT de GPU nauwelijks benut terwijl de latentie omhoogschiet, en onderbouwt de oplossing met latentie, doorvoer en GPU-benutting voor en na.Dit leer je:CPU-fallback: waarom ONNX Runtime stilletjes terugvalt op de CPU-uitvoeringsprovider en de latentie 10 tot 30 keer hoger wordtVersieconflicten tussen driver, CUDA, cuDNN, ONNX Runtime en TensorRT waardoor fused attention en FP16-optimalisaties ongemerkt verloren gaanVerkeerd geconfigureerde containers: opgeblazen images, ontbrekende GPU-device-mounts, NVIDIA Container Toolkit en de CUDA-geheugenarenaStartcontroles voor integriteit en prestaties: providers controleren, warm-up met deterministische canary-prompts en hard falen in plaats van stil degraderenEen herhaalbaar herstelprotocol met versiematrix, vooraf gebouwde TensorRT-engines, IO-binding, FP16 en blue-green-uitrol met automatische rollbackVoor ML- en platformengineers en DevOps- en SRE-teams die GPU-inferentie in containers draaien en voor elk betaald GPU-uur echte versnelling willen.Deze aflevering is een met AI nagesynchroniseerde Nederlandse versie van de geanimeerde video uit de M365 Show van Microsoft MVP Mirko Peters.▶ Bekijk de video: https://youtu.be/7rNV_vcD-Fg🎧 Meer afleveringen: https://www.m365.fm🎤 M365Con – gratis online Microsoft-conferentie: https://m365con.net💼 Mirko Peters op LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

This episode includes AI-generated content.