如何配置PyTorch/TensorFlow,确保分布式训练的GPU利用率最大化?
在AI模型部署和训练的场景中,GPU利用率往往是衡量基础设施效率的核心指标。很多用户在使用PyTorch进行分布式训练(DDP)时,发现GPU的SMs(流式多处理器)利用率偏低,这通常意味着模型训练并非计算密集型,而是受到了I/O或通信的限...
在AI模型部署和训练的场景中,GPU利用率往往是衡量基础设施效率的核心指标。很多用户在使用PyTorch进行分布式训练(DDP)时,发现GPU的SMs(流式多处理器)利用率偏低,这通常意味着模型训练并非计算密集型,而是受到了I/O或通信的限...
如何在单个GPU上利用CUDA Streams实现模型推理的异步计算与性能优化? 在现代AI基础设施中,优化推理延迟和提高GPU利用率是核心挑战。即使在单个GPU上,如果不进行适当的调度,许多操作(如数据传输和计算)也会串行执行,导致计算资...