Rachunek za GPU rośnie, dashboardy świecą na zielono, a klienci i tak czekają. Ten odcinek bada jak sprawę kryminalną, dlaczego inferencja Stable Diffusion z ONNX Runtime i TensorRT prawie nie wykorzystuje GPU, gdy opóźnienia rosną, i dowodzi skuteczności poprawek pomiarami opóźnień, przepustowości i wykorzystania GPU przed i po.Czego się dowiesz:Fallback na CPU: dlaczego ONNX Runtime po cichu przechodzi na dostawcę wykonania CPU, a opóźnienie rośnie od 10 do 30 razyKonflikty wersji sterownika, CUDA, cuDNN, ONNX Runtime i TensorRT, przez które bez ostrzeżenia znikają fused attention i optymalizacje FP16Błędna konfiguracja kontenerów: rozdęte obrazy, niezamontowane urządzenia GPU, NVIDIA Container Toolkit i arena pamięci CUDABramki startowe dla integralności i wydajności: sprawdzanie dostawców, rozgrzewka z deterministycznymi promptami canary i twardy błąd zamiast cichej degradacjiPowtarzalny protokół naprawczy: macierz wersji, wstępnie zbudowane silniki TensorRT, IO binding, FP16 i wdrożenia blue-green z automatycznym wycofaniemDla inżynierów ML i platform oraz zespołów DevOps i SRE, którzy uruchamiają inferencję GPU w kontenerach i chcą realnego przyspieszenia za każdą opłaconą godzinę GPU.Ten odcinek to polska wersja z dubbingiem AI animowanego wideo z M365 Show prowadzonego przez Microsoft MVP Mirko Petersa.▶ Obejrzyj wideo: https://youtu.be/7rNV_vcD-Fg🎧 Więcej odcinków: https://www.m365.fm🎤 M365Con – bezpłatna konferencja Microsoft online: https://m365con.net💼 Mirko Peters na LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

This episode includes AI-generated content.