标签：gpu

2025-11-12andy阅读(690)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(1076)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(479)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(577)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(461)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(598)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...