Tag: otimização de modelos de IA

  • Forge Agent

    Forge Agent

    Descrição da ferramenta: Forge Agent é uma plataforma que otimiza modelos PyTorch transformando-os em kernels CUDA e Triton altamente eficientes, utilizando múltiplos agentes para explorar estratégias de otimização e garantir desempenho superior.

    Atributos:

    🛠️ Otimização Automática: Converte modelos PyTorch em kernels otimizados sem intervenção manual.
    ⚡ Alta Performance: Alcança até 5x de velocidade na inferência comparado ao torch.compile.
    🤖 Múltiplos Agentes: 32 agentes paralelos testam diferentes estratégias de otimização simultaneamente.
    🔍 Validação de Kernels: Cada kernel é validado quanto à correção antes do benchmarking.
    💰 Custo-Benefício: Teste gratuito em um kernel com garantia de reembolso se não superar torch.compile.

    Exemplos de uso:

    🧪 Teste de Otimizações: Executar diferentes estratégias para encontrar a configuração mais rápida para um modelo específico.
    🚀 Aceleração de Inferência: Melhorar o desempenho de modelos PyTorch utilizados em aplicações de produção.
    🔧 Ajuste de Kernel: Refinar kernels CUDA e Triton para maximizar eficiência computacional.
    📊 Análise Comparativa: Comparar o desempenho entre kernels otimizados e versões padrão do modelo.
    💼 Pilotos de Modelos Empresariais: Implementar melhorias rápidas na inferência para aplicações comerciais críticas.

  • Forge CLI

    Forge CLI

    Descrição da ferramenta: Forge CLI é uma ferramenta que gera kernels GPU otimizados a partir de modelos PyTorch ou HuggingFace, utilizando agentes concorrentes para encontrar as implementações mais rápidas em CUDA e Triton, garantindo alta eficiência e precisão.

    Atributos:

    🛠️ Otimização de Kernels: Geração automática de kernels GPU altamente eficientes para modelos de aprendizado profundo.
    ⚡ Velocidade: Até 5 vezes mais rápido que torch.compile(mode=’max-autotune’) com alta taxa de acerto (97,6%).
    🤖 Agentes Concorrentes: Utiliza até 32 agentes paralelos para buscar a implementação mais rápida.
    🔍 Análise de Modelos: Entrada do ID do modelo HuggingFace para otimização específica por camada.
    🚀 Desempenho Superior: Powered by NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B, atingindo 250k tokens/sec.

    Exemplos de uso:

    💻 Otimização de Modelos HuggingFace: Gerar kernels otimizados a partir do ID do modelo para acelerar inferências.
    🧪 Avaliação de Desempenho: Comparar o desempenho entre kernels gerados pelo Forge e torch.compile.
    🔧 Customização de Camadas: Obter kernels específicos para cada camada do modelo para maximizar eficiência.
    📊 Análise de Eficiência: Monitorar o throughput e latência dos kernels otimizados em diferentes configurações.
    🚨 Solução Garantida: Utilizar a ferramenta com garantia de performance superior ou reembolso completo.

    Mais informações sobre Forge CLI.