汤不热吧
模拟场景：集群里有一张 GPU 出现了 ECC 报错（可修正错误），你该立刻下线它还是继续坚持到训练结束？
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...
标签：gpu
如何利用 Kubernetes 的 GPU Share 机制让多个小模型共用一块 80G 显存而不互相干扰？
在处理大规模深度学习部署时，经常遇到这样的问题：一块拥有 80GB 显存的高端 GPU（如 NVIDIA A100/H100）运行着许多只需要 5GB 或 10GB 显存的小模型。传统的 GPU 调度机制要么独占整块 GPU，造成资源浪费，...
为什么在万兆网环境下，Data Parallel 的扩展效率会随 GPU 数量增加而剧烈抖动？
在分布式深度学习训练中，尤其是在使用数据并行（Data Parallel，如PyTorch DDP或Horovod）时，我们常常追求训练速度与GPU数量的线性扩展。但在使用标准万兆以太网（10GbE）作为节点间通信主干时，一旦GPU数量增加...
移动端 GPU 加速详解：如何通过 OpenGL 与 Vulkan Shader 实现极速卷积运算
移动端AI推理对速度和功耗要求极高。传统的CPU卷积计算密集，难以满足实时性需求。将计算任务迁移到移动GPU上是主流的加速策略，而OpenGL ES (GLES) 和 Vulkan Shaders是实现这一目标的核心工具。 本文将聚焦于如何...
一道算力题：给定模型参数量与 Token 数，如何估算训练所需的 GPU-Hours？
训练大型语言模型（LLM）是计算密集型任务，其成本往往以GPU-Hours（GPU小时数）来衡量。准确估算这一指标，是项目规划和预算控制的关键。本文将基于LLM训练的算力基础公式（Chinchilla Scaling Laws），提供一个实...
详解节点亲和性 Affinity：怎样让特定的计算任务精准落在带 GPU 的机器上
在处理AI/ML训练、高性能计算（HPC）等场景时，我们经常需要确保特定的工作负载只能运行在具备特定硬件（如GPU、高性能SSD或特殊网络接口）的机器上。Kubernetes的节点亲和性（Node Affinity）就是解决这一问题的核心机...
监控告警怎么做？基于 Prometheus 的 GPU 显存增长与功率异常实时监测方案
在深度学习和高性能计算环境中，GPU是核心资源。显存泄漏（Memory Leak）或功率过载不仅会影响当前任务的稳定性，还可能导致硬件损耗。本指南将介绍如何结合 Prometheus、Alertmanager 和 dcgm-exporter...
详解 prefetch 与 interleave：如何让数据读取与 GPU 计算实现完美的流水线重叠
在现代深度学习训练中，GPU 的计算速度往往远远超过传统硬盘 I/O 或 CPU 预处理的速度。如果数据输入管道（Input Pipeline）处理不当，就会导致高性能的 GPU 不得不等待 CPU 完成数据加载和预处理，这种情况被称为“G...
详解 TensorFlow 虚拟设备配置：如何在单物理 GPU 上模拟多卡并行测试环境
在进行深度学习模型开发时，特别是在测试分布式训练策略（如 tf.distribute.MirroredStrategy）时，我们往往需要多块 GPU。然而，并非所有开发环境都具备多卡资源。TensorFlow 提供了一种强大的解决方案：虚拟...
异构训练初探：让 CPU 与 GPU 协同工作的计算模式真的靠谱吗？
异构计算（Heterogeneous Computing）指的是在同一系统中使用不同类型的处理器（如 CPU、GPU、TPU 等）协同工作来完成任务。在深度学习训练中，最常见的异构模式就是让多核 CPU 专注于数据加载、预处理和增强（I/O...