从Kepler的GP10架构开始,NVIDIA就引入了MPS(基于软件的多进程服务),这种技术在当时实际上是称为HyperQ ,允许多个 流(stream)或者CPU的进程同时向GPU发射Kernel函数,结合为一个单一应用程序的上下文在GPU上运行,从而实现更好的GPU利用率。在单个进程的任务处理,对GPU利用率不高的情况下是非常有用的。实际上,在Pascal架构出现之后的MPS可以认为是HyperQ的一种实现方式。 现在在Volta架构下面,NVIDIA又将MPS服务进行了基于硬件的优化。 MPS有哪些
(ps:对于如何在Intel CPU,ARM架构CPU,以及Jetson TensorRT上部署深度学习模型,以及部署遇到的速度问题,该如何解决。请查看我的另外一篇文章。如何定制化编译Pytorch,TensorFlow,使得CNN模型在CPU,GPU,ARM架构和X86架构,都能快速运行,需要对每一个平台,有针对性的调整。如何做到最大化加速深度学习在不同平台部署性能。请看我的这篇文章。)
一般来说,如果您想了解NVIDIA Jetson开发板上Linux系统的繁忙程度,您可以使用像系统监视器这样的图形工具。CPU、内存和网络以及各种各样的其他参数都在显示中。然而唯独缺少GPU的利用率。
训练深度学习模型,尤其是大型模型,可能是一项昂贵的支出。我们可以使用的管理这些成本的主要方法之一是性能优化。性能优化是一个迭代过程,我们不断寻找提高应用程序性能的机会,然后利用这些机会。在之前的文章中(例如此处),我们强调了拥有适当工具来进行此分析的重要性。工具的选择可能取决于许多因素,包括训练加速器的类型(例如 GPU、HPU 或其他)和训练框架。
Android用户几乎每时每刻都在和显示交互;因此,良好的显示性能对于用户体验至关重要。然而,实现平滑如丝的性能并不总是那么容易。需要整个系统协同工作,并且内核并不总是像人们所希望的那样支持这种协作。Android小组目前正在考虑现有内核功能的多种组合以及可能的改进,以提供最佳的显示体验。
作为数据科学、机器学习的工具,Linux有着非常广泛的应用场景。其完全开放、高度可定制化的属性,使得用户可以用非常低的成本搭建所需的工作环境,同时安装依赖的时候也非常方便,直接一条命令就安装好了。
2018 年 12 月,英伟达在加拿大蒙特利尔 NeurIPS 大会上发布最新款产品 Titan RTX,作为 2017 年 Titan V 的「继承者」,Titan RTX 价格更低,显存更大,性能更强,且使用图灵架构,具备强大的光线追踪能力。因此,Titan RTX 的发布对 AI 社区而言,是不是做深度学习的一个不错选择呢?
来观察显卡的GPU内存占用率(Memory-Usage),显卡的GPU利用率(GPU-util),然后采用top来查看CPU的线程数(PID数)和利用率(%CPU)
面对在线推理服务使用的GPU资源不断增加、GPU利用率普遍较低的挑战,美团视觉研发团队决定通过模型结构拆分和微服务化进行优化,他们提出了一种通用高效的部署架构,来解决这种常见的性能瓶颈问题。
PyTorch Profiler v1.9 现已发布,本版本旨在为用户提供全新工具,让用户无论是在一台还是多台机器上,都可以更轻松地诊断和修复机器学习性能问题。
Kubernetes中的GPU资源管理是指如何有效地管理和利用集群中的GPU资源。GPU资源在许多工作负载中具有重要的作用,例如深度学习、科学计算和图形渲染等领域。为了实现高效的GPU资源管理,Kubernetes提供了几个关键的机制和组件。
<Kubelet从入门到放弃>系列将对Kubelet组件由基础知识到源码进行深入梳理。因上篇文章Kubelet从入门到放弃系列:GPU加持中介绍了Nvidia系列GPU如何加持Kubernetes,我们除了关注GPU资源的使用,也关注GPU资源的管理,因此本文推出 Kubernetes集群中如何监控GPU资源。
随着高清,4K视频的推广,视频GPU硬件编码,解码,转码已经开始成为主流。同时人工智能的兴起,深度学习也离不开硬件GPU的模型训练和计算。GPU硬件参数越来得到开发人员的关注,对GPU 温度,占用率,显存等参数也纳入监控平台的重要监控指标。本文以温度为例介绍如何监控显卡GPU相关参数。
林顺利,腾讯云原生产品经理,负责分布式云产品迭代和注册节点客户扩展,专注于云原生混合云新形态的推广实践。 背景 企业在业务的持续运维过程中,感受到腾讯云 TKE 带来的便捷性和极致的使用体验,将新业务的发布以及老业务的维护都迁移到云上 TKE 来实现。但很多企业数据中心建设较为早期,选型上采取了自建 IDC 机房的方案,长久以来的 IDC 运营维护和企业上云的诉求产生了冲突和矛盾: 1、资源难利旧/利用率低 业务大部分在云上运行,存量的 IDC 主机难以利旧; 云下资源业务利用率低(主要是 CPU 资源),
相关信息: 招聘云原生开发工程师 2021智能云边开源峰会:云原生、人工智能和边缘计算 Bitfusion 如何在 vSphere 中使用 PVRDMA 功能? 导读: 后疫情时代助力复工复产,AI应用百花齐放,GPU算力需求井喷式增长。然而K形算力剪刀差给庞大的AI原生云带来沉重的成本负担,一方面是单机GPU算力不足而全局算力过剩,另一方面是GPU算力不足而CPU算力过剩。幸好有他(“super爱豆”)腾云而来,让AI算力像水一样在云原生平台内自由流动,他们的格言是“我不生产算力,我只是算力的搬运
软件性能分析是达到系统最佳效能的关键,数据科学和机器学习应用程序也是如此。在 GPU 加速深度学习的时代,当剖析深度神经网络时,必须了解 CPU、GPU,甚至是可能会导致训练或推理变慢的内存瓶颈
随着最近一两年生成式大模型的迭代出新,尤其是以 ChartGPT 为代表的大语言模型,几乎一夜间让所有人都看到了人工智能改变世界的潜力。而作为持续发力 GPU 通用计算(CUDA)的 AI 专业显卡提供商,Nvidia 公司成为了当之无愧的技术赢家,从其屡创新高的市值中就可见一瞥。
本文整理自同名线上分享,是 12 月份「百度百舸 - 云原生 AI」技术公开课的第三期。 这次分享将端到端分析 AI 推理过程以及痛点,介绍业界典型的推理加速思路和具体方案,并介绍百度智能云在这方面的一些实践成果。 本次分享我们将介绍如何加速 AI 推理过程。内容主要包括四部分: 第一部分,端到端的分析 AI 推理的过程以及这个过程中的痛点; 第二部分,我们将介绍业界典型的推理加速思路及具体方案; 第三部分,介绍百度百舸平台的 AI 推理加速套件 AIAK-Inference 的加速方案; 最后一部分,我们
首先,如果你现在已经很熟悉tf.data+estimator了,可以把文章x掉了╮( ̄▽ ̄””)╭
来源 | 经授权转载自 百度智能云技术站 公众号 如何让硬件算力发挥最大效率,是所有资源运营商和用户非常关注的问题。百度作为一家领先的 AI 公司,拥有可能是业界最全的 AI 应用场景。 在这篇文章中,将和大家分享和讨论 GPU 容器虚拟化在复杂AI场景中的解决方案和厂内的最佳实践。 下面这张图片的左右两部分,在不同场合下已经多次展示过,放到这里主要想强调算力需求 —— 硬件算力的指数型增长,与真实应用场景中利用率偏低资源浪费之间的矛盾。 左边的部分是 OpenAI 统计的数据,从 2012 年以来,模
照片由 Torsten Dederichs 拍摄,上传到 Unsplash
Allinea软件于2015年3月份宣布其调试和性能调优工具套件Allinea Forge支持CUDA 7.0,同时在它的性能分析器和分析工具里集成GPU利用率测量功能。 开发者可以在Allinea Forge5.0.1版本里看到对CUDA7.0的支持——一直以来Allinea都是在第一时间支持CUDA最新的版本。AllineaForge包括Allinea DDT 调试器和Allinea MAP分析器,被广泛用于滴滴涕Allinea调试器和Allinea MAP分析器,被广泛用于开发高性能混合CP
设备跟踪和管理正成为机器学习工程的中心焦点。这个任务的核心是在模型训练过程中跟踪和报告gpu的使用效率。
点击【立即选购】可以进入选购页面。每种机型又对应不同的规格。基本上同机型(比如GN7)他们的显卡型号都是相同的,该机型下的不同规格(比如GN7.LARGE20、GN7.2XLARGE32)只是在CPU、内存、带宽以及显卡个数方面不同而已。下面简单列一下机型与显卡的对应关系(截至2022年5月):
大规模数据以及大型的神经网络结合在很多机器学习的任务上带来了超凡的表现。在训练深度学习模型的时候,当数据以及参数量变大的时候计算资源是决定我们算法迭代速度的关键要素之一。
云行业进入了生成式 AI 时代,除模型算法外,头部企业纷纷将大量精力投入到解决算力和互联问题上。然而,如果没有网络支持,计算的篇章就无法开启。
“他山之石,可以攻玉”,站在巨人的肩膀才能看得更高,走得更远。在科研的道路上,更需借助东风才能更快前行。为此,我们特别搜集整理了一些实用的代码链接,数据集,软件,编程技巧等,开辟“他山之石”专栏,助你乘风破浪,一路奋勇向前,敬请关注。
根据 Gartner 预测数据显示:2024 年全球 IT 支出预计将达到 5.1 万亿美元,比 2023 年增长 8 %。然而,该机构的另一项调查数据显示:全球数据中心服务器平均 CPU 利用率普遍低于 20%,存在巨大的资源浪费。据测算,以数百万核 CPU 规模的数据中心为例,每提升 1 个百分点的整体资源利用率,每年将节省数千万元的成本。由此可见,提高资源利用率对于降低企业运营成本具有显著的效果。 早在 2015 年,谷歌就在其经典论文《Large-scale cluster management at Google with Borg》中披露了它在资源管理和调度方面的实践经验,是最早通过混部技术来提升资源利用率的公司之一。国内多家头部互联网企业也相继实施类似的技术方案,并取得可观的资源利用率提升效果。 随着小红书业务的高速发展,各类在线、离线业务对计算资源的需求日益增长。与此同时,我们观察到:部分在线集群天均利用率的水位却维持在较低的水平。造成这一现象的主要原因有以下几点:
在操作系统中,进程信息对于系统监控和性能分析至关重要。假设我们需要开发一个监控程序,该程序能够捕获当前操作系统的进程信息,并将其高效地传输到其他端(如服务端或监控端)。在这个过程中,如何将捕获到的进程对象转换为二进制数据,并进行优化,以减小数据包的大小,成为了一个关键问题。本文将通过逐步分析,探讨如何使用位域技术对C#对象进行二进制序列化优化。
根据 Gartner 预测数据显示:2024 年全球 IT 支出预计将达到 5.1 万亿美元,比 2023 年增长 8 %。然而,该机构的另一项调查数据显示:全球数据中心服务器平均 CPU 利用率普遍低于 20%,存在巨大的资源浪费。据测算,以数百万核 CPU 规模的数据中心为例,每提升 1 个百分点的整体资源利用率,每年将节省数千万元的成本。由此可见,提高资源利用率对于降低企业运营成本具有显著的效果。
在最近一次游戏性能专项测试过程中发现帧率陡降,开发同学分析源代码堆栈信息,折腾了很久一直无法定位原因,最终定位到原来是手机发热降频引起。
近年来,大型语言模型的快速发展为世界带来了巨大的价值,其优越性能源自它们所利用的庞大参数数量。然而,即使是目前内存容量最高的GPU,也只有80GB,远远不足以容纳这些庞大的参数及其相关的优化器状态,尤其在进行基于随机梯度下降的优化时。
作者:Yu (Emma) Wang、Gu-Yeon Wei、David Brooks
各位读者朋友们:大家好! 2021年即将结束,这一年中,云原生迅速发展,越来越多的优秀开发者为其作出贡献。「腾讯云原生」有幸参与其中,贡献了非常多优质的技术文章,同时腾讯云容器产品也秉承初心为不断迭代更新,致力于为用户提供更好的服务! 回顾这一年,我们共发布了 248 篇文章,平均每月分享 20 篇文章,腾讯内部和外部开源社区的技术专家们积极分享了自己对于「云原生」技术和实践的思考。 我们评选出了【最受开发者欢迎】和【最具影响力】的 20 篇文章,给 2021 年一个总结。 与君共享~ 最受开发者欢迎 T
在生成式AI(GenAI)和大模型时代,不仅需要关注单个GPU卡的算力,更要关注GPU集群的总有效算力。单个GPU卡的有效算力可以通过该卡的峰值算力来测算,例如,对于Nvidia A100,峰值FP16/BF16稠密算力是312 TFLOPS,单卡有效算力约为~298 TFLOPS [1, 2]。
徐蓓,腾讯云容器技术专家,腾讯云异构计算容器负责人,多年云计算一线架构设计与研发经验,长期深耕 Kubernetes、在离线混部与 GPU 容器化领域,Kubernetes KEP Memory QoS 作者,Kubernetes 积极贡献者 摘要 qGPU 是腾讯云推出的 GPU 共享技术,支持在多个容器间共享 GPU 卡资源,提供百分比算力与 MB 级显存细粒度分配和强隔离能力,并且搭配业界独有的 GPU 在离线混部技术,在充分保证业务安全、稳定的前提下,将 GPU 利用率提升到了极致。 qGPU 已服
timxbxu,腾讯云专家工程师,深耕云计算、Kubernetes、离在线混部、GPU 容器化领域,Kubernetes 社区积极贡献者。 jikesong,腾讯云异构计算研发负责人,KVM上第一个 GPU 全虚拟化项目 KVMGT 作者,对 GPU 虚拟化有深入的研究。 zoeyzyyan,腾讯云容器产品经理,专注资源管理、降本增效、云原生AI领域。 背景 qGPU 是腾讯云推出的 GPU 共享技术,支持在多个容器间共享 GPU卡,并提供容器间显存、算力强隔离的能力,从而在更小粒度的使用 GPU 卡
机器之心报道 编辑:小舟、陈萍 AMD,No?PyTorch在AMD CPU的机器上出现死锁了。 PyTorch 作为机器学习中广泛使用的开源框架,具有速度快、效率高等特点。而近年来广受好评的 AMD 处理器具有多核、多任务性能良好、性价比高等优势。开发者们一直希望二者联合起来,在 AMD 处理器上使用 PyTorch 进行深度学习的开发和研究。 前段时间发布的 PyTorch 1.8 新增了对 AMD ROCm 的支持,对于想在 AMD 上用 PyTorch 进行深度学习的开发者来说,这是一个好消息。
前言 之前在第三章对比过CPU和GPU, 差距非常大. 这一次来看看GPU自身的优化, 主要是shared memory的用法. ---- CPU矩阵转置 矩阵转置不是什么复杂的事情. 用CPU实现是很简单的: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <sys/time.h> #define LOG_ #define N 1024 /* 转置 */ void transposeCPU( float in[], float out[]
今年春节的时候,一直在上海。闲来无事,又在思考软硬件融合相关的各种弯弯绕绕。于是,春节期间写了《预见·第四代算力革命》系列四篇文章,洋洋洒洒3万字。
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】你的batch size是多少?最近有大佬做实验表示没必要非得2次方,训练速度影响微乎其微,但评论区却吵翻天了! 你有没有疑惑过,为啥batch size都是2的幂数? 有人觉得是「习惯」,也有人说这算是一种约定俗成的标准,因为从「计算」的角度来看,batch size为2的幂数有助于提高训练效率。 但计算机科学就是一门实践的学科,理论再完美也需要实验结果来验证。 最近一位AI研究者Sebastian动手试了一下所有的batch size,结果发
导语 在最近一次游戏性能专项测试过程中发现帧率陡降,开发同学分析源代码堆栈信息,折腾了很久一直无法定位原因,最终定位到原来是手机发热降频引起。 有经验一看完整的性能数据,基本一眼都能看出问题原因。需要强调一点:分析问题需要整体数据联动分析,单独看某单一信息是没是意义的。这个案例很典型,所以将本次性能实战经验分析出来,,希望对测试或者开发同学有些帮助。 一月一度的游戏性能专项回归测试过程中,我们在Galaxy S9 Plus手机上测试发现,帧率出现陡降问题,非常有规律的:进入游戏玩一段时间帧率FPS出现缓慢
近年来,公有云、混合云等技术在全球迅速发展,云的普及度越来越高,Docker、Kubernetes、DevOps、Service Mesh 等云原生技术蓬勃发展。但在“上云”之后,企业却往往发现“用云”并没有那么容易。
C站这么多大佬都讲了如何去实践Docker或者K8s简单实战,笔者也没有真实做过一些云原生实战项目,都是跟着B站大学学过一些简单概念与基本入门的命令。也就不多写这些知识了!
华北电力大学是教育部直属全国重点大学,是国家“211 工程”和“985 工程优势学科创新平台”重点建设大学。2017 年,学校进入国家“双一流”建设高校行列,重点建设能源电力科学与工程学科群,全面开启了建设世界一流学科和高水平研究型大学的新征程。
由于测试环境使用的是NVIDIA的显卡,这里直接通过lspci命令即可查询具体显卡信息
1.视觉模型服务部署面临的问题与挑战 2.GPU服务性能优化实践案例 3.通用高效的推理服务部署架构
看过这篇文的读者们,你想要的直播干货来了! 【qGPU 容器产品全量上线,重磅发布 GPU 在离线混部功能】 该篇文章由腾讯云容器技术专家徐蓓所写,分享并介绍了腾讯云推出的 GPU 共享技术—— qGPU,支持在多个容器间共享 GPU 卡资源,提供百分比算力与 MB 级显存细粒度分配和强隔离能力,并且搭配业界独有的 GPU 在离线混部技术,在充分保证业务安全、稳定的前提下,将 GPU 利用率提升到了极致。 【云原生正发声】第十五期,我们邀请到了该篇文的作者——腾讯云容器技术专家徐蓓,来和大家分享 TKE
ChatGPT能否取代Google、百度这样的传统搜索引擎?为什么中国不能很快做出ChatGPT?当前,对这些问题的探讨大多囿于大型语言模型(LLM)的技术可行性,忽略或者非常粗糙地估计了实现这些目标背后的经济成本,从而造成对LLM的开发和应用偏离实际的误判。 本文作者从经济学切入,详细推导了类ChatGPT模型搜索的成本、训练GPT-3以及绘制LLM成本轨迹的通用框架,为探讨LLM成本结构和其未来发展提供了可贵的参考视角。 来源 | OneFlow、作者|Sunyan、翻译|杨婷、徐佳渝、贾川 重点概览:
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