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NVIDIAが開発・提供するGPU向けの汎用並列コンピューティングプラットフォームである「CUDA」を超える生産性と高速コード記述が可能になるようなオープンソースのニューラルネットワーク向けプログラミング言語「Triton」が公開されました。非常に効率的なカスタムディープラーニングプリミティブを作成するための言語コンパイラとなっており、GitHub上で開発リポジトリが公開されています。 Introducing Triton: Open-Source GPU Programming for Neural Networks https://www.openai.com/blog/triton/ OpenAI debuts Python-based Triton for GPU-powered machine learning | InfoWorld https://www.infoworld.
Triton makes it possible to reach peak hardware performance with relatively little effort; for example, it can be used to write FP16 matrix multiplication kernels that match the performance of cuBLAS—something that many GPU programmers can’t do—in under 25 lines of code. Our researchers have already used it to produce kernels that are up to 2x more efficient than equivalent Torch implementations,
MLOps年末反省会: Triton Inference Server を深層学習モデル推論基盤として導入したので振り返る この記事は CyberAgent Developers Advent Calendar 2022 の5日目の記事です。 AI事業本部でソフトウェアエンジニア（機械学習 & MLOps領域）をしている yu-s (GitHub: @tuxedocat) です1。現在は 極予測LP という、広告ランディングページの制作をAIにより刷新するという目標のプロダクトに関わっています。 この記事では本プロダクトのMLOpsの取り組みのうち、特に深層学習モデルをデプロイして運用する基盤についての技術選定を振り返ってみます。 タイトルにあるとおり Triton Inference Server というOSSの推論基盤を導入しました。 前置き: プロダクトやチームなどの環境と経緯 本記
アメリカの半導体メーカー「AMD」はCPUシリーズの「Ryzen」やGPUシリーズ「Radeon」の開発や製造を行っています。そんなAMDは自社の最優先事項について、「機械学習向けGPU環境やプラットフォームのROCmがAMDにおける最も優先度が高い事業です」と述べています。 ROCm Is AMD’s No. 1 Priority, Exec Says - EE Times https://www.eetimes.com/rocm-is-amds-no-1-priority-exec-says/ これまでAMDのROCmは、競合企業であるNVIDIAのGPU向けソフトウェア「CUDA」に大きな遅れを取っていたとのこと。そこで、AMDでは2022年からROCmの開発をAMD内における最優先事項に設定し、AMDがこれまで培ってきたソフトウェア開発などのノウハウを詰め込んだ新しい組織を立ち上げ
機械学習エンジニアの吉田です。今回は機械学習モデルの推論サーバとして NVIDIA Triton Inference Server の性能を検証した話です。 (追記) 続編も書きました tech.layerx.co.jp 背景 バクラクでは請求書OCRをはじめとした機械学習モデルを開発していますが、これらの機械学習モデルは基本的にリアルタイムで推論結果を返す必要があります。 請求書OCRを例にとると、お客様が請求書をアップロードした際にその内容を解析し、請求書の金額や日付などを抽出します。 このような推論用のAPIサーバはNginx, Gunicorn/Uvicorn, FastAPIで実装し、PyTorchモデルをGPUで推論する構成となっており、SageMaker Endpointを使ってサービングしています。 バクラクの推論APIはこのような構成でリリース以降特に問題なく稼働してきて
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How Nvidia’s CUDA Monopoly In Machine Learning Is Breaking – OpenAI Triton And PyTorch 2.0 Over the last decade, the landscape of machine learning software development has undergone significant changes. Many frameworks have come and gone, but most have relied heavily on leveraging Nvidia’s CUDA and performed best on Nvidia GPUs. However, with the arrival of PyTorch 2.0 and OpenAI’s Triton, Nvidia’
リンクス 小型産業用コントローラ「TRITON」産業用ラズパイにLinuxとソフトPLCを組み込み【PC・コントローラ主要各社の製品紹介】 2024年5月10日 特集 2024年4月24日号, Linux, ラズパイ, リンクス 産業用コントローラー「TRITON」は、同社が10年に渡るソフトウェアPLC「CODESYS」の販売・サポートの経験を生かして開発した、コストパフォーマンスに優れた高性能のハードウェアとチューニング済みのOSにCODESYSをパッケージしたオールインワンPLC。最新のCPUであるRaspberry Pi Compute Module 4を搭載し、すでにOSとしてLinuxが調整済みで、ソフトウェアとしてPLCやモーションコントローラ、IoT通信、見える化の基本機能が組み込まれておいる。 産業用の専用設計で、電源はDC24V、ステンレス金属筐体で放熱性、耐衝撃にも優
はじめに こんにちは。 @dcm_yamaya です。 ことしハマったキーボードは HHKB Professional HYBRID (not type-s) です。 この記事は、NTTドコモ R&D Advent Calendar 2020 7日目の記事です。 普段の業務では、画像認識やエッジコンピューティングの技術領域を担当しています。 昨年の記事 ではJetson上で画像認識モデルをTensorRT化する方法を紹介しました。 ことしはTensorRTに関連して興味があった、GTC2020で発表された NVIDIA Triton Inference Server を使って画像認識モデルの推論を試したいと思います。 「あれ、このフレームワーク前もなかったっけ？TensorRT Inference Server じゃなかったっけ？」 と思ったら、名前が変わっていました。 https://t
miniKORG 700Sを再現した「KORG Collection – miniKORG 700S」 コルグ・シンセサイザーの名機を忠実にソフトウェア化したDAW用プラグイン・バンドル、KORG Collection。本日リリースされた「KORG Collection 3」では、「KORG Collection – miniKORG 700S」、「KORG Collection – Prophecy」、「KORG Collection – TRITON（TRITON Extreme）」という3種類のソフト音源が新たに追加されました。「KORG Collection – miniKORG 700S」は、コルグ初の量産型シンセサイザーの改良モデル＝miniKORG 700Sのソフトウェア・バージョン、「KORG Collection – Prophecy」は、MOSS音源を搭載した37鍵ソロ
Getting Started Installation Tutorials Python API triton triton.language triton.testing Triton Semantics Triton MLIR Dialects Triton MLIR Dialects and Ops Programming Guide Introduction Related Work Debugging Triton Welcome to Triton’s documentation!¶ Triton is a language and compiler for parallel programming. It aims to provide a Python-based programming environment for productively writing custo
Amazon SageMaker の NVIDIA Triton Inference Server を使用して高速でスケーラブルな AI をデプロイする | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker の NVIDIA Triton Inference Server を使用して高速でスケーラブルな AI をデプロイする 機械学習 (ML) とディープラーニング (DL) は、医療診断における画像分類、チャットボットにおける会話型 AI、e コマースにおけるレコメンデーションシステムに至るまで、さまざまなコンピューティングの問題を解決するための効果的なツールになりつつあります。ただし、特定のレイテンシーまたは高スループットの要件を持つ ML モデルは、一般的なコンピューティングインフラストラクチャで大規模に実行するには莫大なコストがかかる可能性があります。企業や顧客が期待する厳しいスループット、スケール、レイテンシーでの推論を最小限のコストで実行するために、ML モデルは GPU などの推論アクセラレータを必
機械学習エンジニアの吉田です。前回は NVIDIA Triton Inference Server の性能を検証した話を書きましたが今回はその続編となります。 tech.layerx.co.jp 前回の記事以降も継続してTriton Inference Serverの検証を重ねた結果、推論サーバの性能を大幅に改善することができ、無事本番に導入することができました。 この記事では本番導入までにどのような改善や検証を行ったのか書きたいと思います。 はじめに 背景 バクラクでは請求書OCRなどの機械学習モデルを開発しており、リアルタイムで推論結果を返す必要があります。 推論APIはNginx、Gunicorn w/ Uvicorn、FastAPIで実装され、PyTorchモデルをGPUで推論、SageMaker Endpointでサービングしており、 リリース以降問題なく稼働してきましたが、お客
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