标签：gpu

2025-11-29andy阅读(28)评论(0)

在AI模型部署和推理服务中，精确监控GPU资源利用率是基础设施优化的关键。传统的容器监控工具如cAdvisor和Node-Exporter虽然在CPU、内存、网络I/O方面表现出色，但对于细粒度的、容器级别的GPU使用率监控却显得力不从心。...

2025-11-25andy阅读(46)评论(0)

在AI模型部署和推理服务中，传统的Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 往往力不从心。HPA通常基于CPU或内存利用率，但这无法准确反映AI工作负载的真实压力，尤其是在GPU密集型任务、异步批...

2025-11-24andy阅读(47)评论(0)

在多租户（Multi-Tenant）AI集群环境中，资源共享是常态，但“邻里喧嚣”（Noisy Neighbor）和数据安全问题是核心挑战。本文将深入探讨如何利用NVIDIA的硬件级隔离技术Multi-Instance GPU (MIG)和...

2025-11-22andy阅读(63)评论(0)

在高性能计算（HPC）集群或多租户的AI基础设施中，数据科学家通常面临两大挑战：一是确保训练环境的完全可复现性；二是如何在不具备Root权限的情况下，高效、安全地访问NVIDIA GPU资源。Docker和Singularity是常用的解决...

2025-11-14andy阅读(79)评论(0)

在深度学习模型训练中，GPU的计算速度远超CPU的数据准备和I/O速度。如果数据加载跟不上GPU的消费速度，就会出现“GPU饥饿”（GPU Starvation），导致GPU资源闲置，浪费了昂贵的计算时间。本文将深入探讨PyTorch中配置...

2025-11-12andy阅读(89)评论(0)

如何优化多GPU数据传输，利用GPUDirect P2P彻底消除PCIe带宽瓶颈 在深度学习模型训练和高性能计算中，多GPU并行是提高吞吐量和处理大型模型的关键。然而，当数据需要在GPU之间频繁交换（例如在梯度同步或集体通信中）时，系统互联...

2025-11-11andy阅读(104)评论(0)

在构建和维护大规模AI基础设施时，GPU的稳定性和可靠性至关重要。GPU硬件故障，尤其是静默的内存错误（ECC errors）或过热导致的降频，可能导致模型训练结果不一致甚至系统崩溃。NVIDIA Data Center GPU Manag...

2025-11-10andy阅读(67)评论(0)

随着AI模型规模的爆炸式增长，GPU资源成为了AI基础设施中最昂贵的组成部分。对于共享的AI训练平台，缺乏精细化的GPU使用率和成本监控机制，会导致资源滥用和难以实现合理的项目/用户级别的费用分摊（Chargeback）。 本文将深入探讨如...

2025-11-09andy阅读(82)评论(0)

概述：AI弹性计算的需求与挑战 AI工作负载，尤其是大规模模型训练和批处理推理，具有显著的突发性和可变性。在这些场景中，预先静态分配大量的GPU资源会导致极高的成本浪费。因此，设计一个能够根据待处理任务（Pending Pods）动态伸缩G...

2025-11-08andy阅读(67)评论(0)

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...