国产 AI 芯片集群功耗监控详解:如何通过系统底层指令精准获取每颗核心的实时算力能效比
如何通过系统底层指令精准监控国产AI芯片的算力能效比 在智算中心和国产化替代的趋势下,针对国产AI芯片(如华为昇腾、寒武纪、元枢等)的精细化监控变得至关重要。本文将以昇腾(Ascend)系列芯片为例,重点讲解如何通过底层指令获取实时功耗与算...
如何通过系统底层指令精准监控国产AI芯片的算力能效比 在智算中心和国产化替代的趋势下,针对国产AI芯片(如华为昇腾、寒武纪、元枢等)的精细化监控变得至关重要。本文将以昇腾(Ascend)系列芯片为例,重点讲解如何通过底层指令获取实时功耗与算...
如何利用国产分布式框架实现跨异构芯片的混合调度 在国产化替代的大背景下,很多企业的数据中心不再是单一的架构,而是演变为一个包含华为昇腾(Ascend)、寒武纪(Cambricon)等多种国产AI芯片的异构算力池。如何打破厂商壁垒,在同一个集...
如何通过 MUSA 集群进行大模型分布式训练:详解多卡互联与带宽优化 随着国产算力的崛起,摩尔线程(Moore Threads)的 MUSA 架构已成为大模型训练的重要选择。在多卡集群环境下,如何充分利用 MT-Link 互联技术并优化通信...
如何使用 NCNN 框架在移动端高效部署 PyTorch 模型 在端侧 AI 落地过程中,如何让原本在服务器跑的重量级模型在手机端「跑得快、不发烫」是核心挑战。腾讯开发的 NCNN 是一个针对移动端优化的极致高性能神经网络推理框架,它无第三...
如何处理 GPU 的 ECC 可修正错误:立即下线还是坚持到训练结束? 背景 在深度学习集群中,GPU 显存错误(ECC Error)是运维和算法工程师经常面临的难题。当系统报出“可修正错误”(Correctable Error)时,你的训...
Kubernetes(K8s)已经成为容器编排的事实标准,但集群配置、应用状态和持久卷数据的备份与恢复,始终是生产环境运维的关键挑战。Velero(前称 Heptio Ark)是 K8s 社区中最流行且功能强大的开源备份工具,它允许用户备份...
构建生产级的高可用(HA)Kubernetes 集群是确保业务连续性的基石。一个高可用的集群意味着即使部分控制平面组件(Master 节点)发生故障,整个集群的管理功能仍然可以正常运行。这主要依赖于两个核心机制:API Server 的负载...
Karmada(Kubernetes Armada)是一个云原生多集群管理系统,旨在提供跨多个 Kubernetes 集群的统一资源管理、应用分发和调度能力。它允许用户将分散在不同云平台、不同地域的集群作为一个统一的资源池进行管理,极大地简...
AI 集群的功耗挑战与 DVFS 简介 随着AI模型规模的爆炸式增长,支持这些模型的计算集群(无论是使用高性能CPU还是GPU)消耗的能源也水涨船高。高功耗不仅意味着高昂的电费,还会带来巨大的散热压力和潜在的硬件故障风险。在许多情况下,集群...
引言:为什么我们需要轻量化 Kubernetes? 传统的 Kubernetes(K8s)是一个强大但资源密集型的容器编排系统。在数据中心,充足的硬件资源不成问题。但在边缘计算、IoT 设备、小型分支机构或资源受限的开发环境,运行完整的 K...