基于CPU的深度学习推理优化部署实践

简介：
本实践探讨了在CPU环境下高效进行深度学习模型推理的方法与策略，旨在通过算法优化和软件调优来提升模型性能，适用于资源受限但需要精确预测的应用场景。 本段落由InfoQ技术产品团队撰写，并将详细介绍系统级优化方法以及深度学习云平台的应用与算法落地实践。随着人工智能技术在视频业务中的广泛应用，对云端部署的深度学习应用所需的计算资源（尤其是GPU）需求日益增加。如何提高这些应用的部署效率、降低运行成本并助力算法和业务团队快速实现服务上线，以充分发挥AI的实际生产力，是深度学习云平台团队努力的方向。 从基础架构的角度来看，面临的主要挑战包括GPU资源短缺及利用率不足的问题。由于大量算法训练和服务推理的需求，云端GPU常常处于紧缺状态；而使用CPU进行的推理服务则因性能限制往往难以满足服务质量要求。