it
TensorRT Optimization Pub Sub Architecture —
TensorRT Pub/Sub Architecture
TensorRT NVIDIA Inference Optimization Pub/Sub Kafka Triton GPU FP16 INT8 Dynamic Batching Kubernetes Scale Production
เนื้อหาเกี่ยวข้อง — ดูเพิ่มเติมเรื่อง Monte Carlo Observability Data Pipeline ETL —
| Optimization | Speedup | Accuracy Impact | Use Case |
|---|---|---|---|
| FP16 Quantization | 2x | < 0.1% loss | ทุก Model แนะนำเปิดเสมอ |
| INT8 Quantization | 4x | 0.5-2% loss | Classification Detection ที่ยอม Accuracy ลดได้ |
| Layer Fusion | 1.5-2x | 0% | ทุก Model TensorRT ทำอัตโนมัติ |
| Dynamic Batching | 2-8x throughput | 0% | High Traffic API Serving |
| Response Cache | 100x (cache hit) | 0% | Repeated Input (Search Recommendation) |
เคล็ดลับ
- FP16: เปิด FP16 เสมอ เร็วขึ้น 2x แทบไม่เสีย Accuracy
- Triton: ใช้ Triton Inference Server สำหรับ Production
- KEDA: ใช้ KEDA Scale Workers ตาม Kafka Queue Lag
- Warmup: Warmup Engine ก่อนรับ Traffic จริง
- Cache: Cache Result สำหรับ Repeated Input ลด GPU Load
TensorRT คืออะไร
NVIDIA Inference Optimizer GPU FP16 INT8 Layer Fusion Dynamic Batching ONNX Triton 2-6x Faster T4 A10 A100 H100 Real-time
แนะนำเพิ่มเติม — สัญญาณเทรดรายวัน XM Signal
เนื้อหาเกี่ยวข้อง — แนะนำให้อ่าน Tekton Pipeline Microservices Architecture
เนื้อหาเกี่ยวข้อง — Istio Traffic Management Troubleshooting แก้ปัญหา
