咋样在cuda程序中调试
社区干货
GPU推理服务性能优化之路
以及对推理模型进行转TensorRT优化的调试工具。此外针对不同的推理服务性能瓶颈,我们还梳理了各种实战优化技巧,比如CPU与GPU分离,TensorRT开启半精度优化,同模型混合部署,GPU数据传输与推理并行等。下面从理论... 典型的CUDA代码执行流程:a.将数据从Host端copy到Device端。b.在Device上执行kernel。c.将结果从Device段copy到Host端。以上流程也是模型在GPU推理的过程。在执行的过程中还需要绑定CUDA Stream,以流的形式...
字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践|CommunityOverCode Asia 2023
过程中,合作方也面临着很多问题,搜索任务有大量 GPU 需求量极大的离线批处理任务,在线集群业务低峰可空出大量资源,部分在线服务无法用满 GPU,整体利用率低。机器学习作为 Spark 的重要合作方,我们通过解决以上问题... Worker 关系中仔细分析了各种 Executor、Worker 退出的情况。通过在容器环境中实现 Executor 优雅退出,捕获退出信号并自动做 cudaDeviceSync,防止离线退出导致 MPS 处于未定义状态。* **通过 Quota 解决大量 Pend...
字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践
> 本文整理自字节跳动基础架构工程师刘畅和机器学习系统工程师张永强在本次 CommunityOverCode Asia 2023 中的《字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践》主题演讲。在云原生化的发展过程中 Kubernetes 由于其强大... Worker 关系中仔细分析了各种 Executor、Worker 退出的情况。通过在容器环境中实现 Executor 优雅退出,捕获退出信号并自动做 cudaDeviceSync,防止离线退出导致 MPS 处于未定义状态 。* **通过 Quota 解决大量 ...
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
# 1 KubeAI介绍KubeAI是得物AI平台,是我们在容器化过程中,逐步收集和挖掘公司各业务域在AI模型研究和生产迭代过程中的需求,逐步建设而成的一个云原生AI平台。KubeAI以模型为主线提供了从模型开发,到模型训练,再到... KubeAI的解决方案是把CPU逻辑与GPU逻辑分离在两个不同的进程中: **CPU进程主要负责图片的前处理与后处理,GPU进程则主要负责执行CUDA Kernel 函数,即模型推理** 。为了方便模型开发者更快速地接入我们的优化方案...
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字节跳动端智能工程链路 Pitaya 的架构设计
在端上算法策略开发过程中,Pitaya 平台支持在AB平台对端智能算法策略进行实验,验证算法策略的效果。除此之外,Pitaya 平台还支持对端上AI的效果进行实时的监控和告警配置,并在看板上进行多维度的分析与展示。* Pit... *Libra: 字节大规模在线AB实验评估平台 *Slardar: 字节性能和体验保障的端监控APM平台*Pitaya平台为算法包的开发、管理、调试、发布、部署、实验、监控提供了一套完善易用的Pitaya Workbench。* 为了提高算...
字节跳动端智能工程链路 Pitaya 的架构设计
在端上算法策略开发过程中,**Pitaya 平台**支持在AB平台对端智能算法策略进行实验,验证算法策略的效果。除此之外,**Pitaya 平台**还支持对端上AI的效果进行实时的监控和告警配置,并在看板上进行多维度的分析与展示... *Libra*: 字节大规模在线AB实验评估平台*Slardar: 字节性能和体验保障的端监控APM平台**Pitaya** **平台**为算法包的开发、管理、调试、发布、部署、实验、监控提供了一套完善易用的**Pitaya Workbench**。...
