标签：gpu

2025-11-09andy阅读(134)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(116)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...

2025-11-08andy阅读(119)评论(0)

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...