Вопросы React Frontend Developer

Для использования GPU в PyTorch необходимо убедиться, что на компьютере установлен CUDA и PyTorch с поддержкой GPU. Тензоры и модели можно перемещать на GPU с помощью метода .cuda(). Важно, чтобы все тензоры и модель находились на одном устройстве — либо на CPU, либо на GPU.

TensorFlow использует:

• GPU (через CUDA) для ускоренных матричных операций.

• TPU (специальные чипы от Google) для высокопроизводительных ML-задач.

• Динамическое распределение вычислений между устройствами.

Inference на CPU проще в эксплуатации и дешевле, но медленнее на больших моделях. GPU обеспечивает высокую производительность за счет параллельных вычислений. Однако GPU дороже и требует дополнительной инфраструктуры. Выбор зависит от модели, нагрузки и требований к задержке. В продакшене часто комбинируют оба подхода.

Backend может выбирать CPU или GPU через маршрутизацию запросов. Он может отправлять запросы на разные inference-эндпоинты. Решение принимается на основе нагрузки, типа модели или сценария использования. Такой подход позволяет гибко управлять ресурсами. В результате повышается стабильность и эффективность системы.