Esegui inferenza visione, audio e embedding su GPU noleggiate.

Profilo preprocessamento, forme di input e memoria di picco

Misura decode, resize, estrazione feature, memoria del modello caricato, workspace del framework e allocazioni temporanee al batch e alla distribuzione di input previsti. Mantieni identico il preprocessamento quando confronti le GPU.

• Registra memoria di cold-start e warm-start
• Testa il batch target, la concorrenza e la distribuzione degli input
• Mantieni margine sufficiente per evitare riavvii per memoria esaurita

Fai benchmark di latenza cold, warm e tail

Cattura pre-elaborazione, tempo di coda, latenza p50 e p95, throughput e tasso di errore. Per lavori batch, registra previsioni accettate per ora. Confronta i candidati alla stessa qualità del modello invece di fare affidamento sulle specifiche hardware di picco.

Scegli esecuzione dedicata o guidata da richieste in base all'utilizzo

Una GPU dedicata è adatta a utilizzo prevedibile o sostenuto. Il traffico a raffica può favorire worker guidati da richieste quando i risparmi di ridimensionamento superano l'overhead di cold start. Usa una traccia di traffico rappresentativa e includi il tempo idle nel confronto.