这种情况下GPU Kernel launch线程不能得到充分的调度。在Python推理服务中,开启多线程反而会导致GPU Kernel launch线程频繁被CPU的线程打断。由于GPU kernel lanch调度不足,这种方式也无法充分利用GPU使用率。### 2.2.3 解决方案针对以上问题,我们的解决方案是把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逻辑则主要负责执行cuda kernel 函数,即模型推理。另外由于我们线上有大量推...
我们详细介绍了 mGPU 的核心技术之一:基于 Kubernetes 的 GPU 共享调度方案。本文是 mGPU 系列文章的第三篇,将重点介绍节点资源管理方案。来源 | 火山引擎云原生团队为了解决独占式地使... **每个 Pod/容器的 GPU 使用率、内存使用量**。当然,NVIDIA 肯定没有直接提供相关的接口获取这些信息,我们需要通过其他技术手段的配合来达到这个目的。众所周知,通过 NVML 接口可以拿到每个进程在每张卡...
驱动云原生 + AI 实现算力资源的快速弹性和高效使用,已经成为 AI 技术落地的新基石。当前,在异构计算场景下,云原生在资源灵活分配方面已经具备标准化能力,然而,这一能力并不能直接在 GPU 资源上复用。在保障性能... 最大化提高 GPU 资源利用率;- **细粒度任务监控**:提供容器内进程级别 GPU 任务监控能力;- **动态资源配置**:支持运行时更新资源配置;- **生态兼容**:支持 Pascal、Volta、Turing、Ampere 等主流 NVIDIA ...
CPU逻辑与GPU逻辑相互等待,GPU Kernel函数调度不足,导致GPU使用率不高,无法充分提升服务QPS。这种情况下只能开启更多进程来提升QPS,但是更多进程会带来更大的GPU显存开销。(2)多线程模式下,由于Python的GIL锁的原因,Python的多线程实际上是伪的多线程,并不是真正的并发执行,而是多个线程通过争抢GIL锁来执行,这种情况下GPU Kernel Launch线程不能得到充分的调度。此外,在Python推理服务中开启多线程反而会导致GPU Kernel Launc...
容器服务提供 mGPU(multi-container GPU)方案,实现容器间的 GPU 共享。 说明 【邀测·申请试用】:该功能目前处于邀测阶段,如需使用,请提交申请。 mGPU 简介mGPU 是火山引擎基于内核虚拟化隔离 GPU 并结合自研调度... 提高业务进程的吞吐量,进而获取更高的业务性能收益。 方案架构mGPU 方案架构图如下所示。 在 mGPU 方案中,GPU 设备和 GPU 驱动构成底层 GPU 设备,再通过 mGPU 的内核驱动模块,实现 GPU 设备显存和算力的严格隔离以...
我们详细介绍了 mGPU 的核心技术之一:基于 Kubernetes 的 GPU 共享调度方案。本文是 mGPU 系列文章的第三篇,将重点介绍节点资源管理方案。来源 | 火山引擎云原生团队为了解决独占式地使... **每个 Pod/容器的 GPU 使用率、内存使用量**。当然,NVIDIA 肯定没有直接提供相关的接口获取这些信息,我们需要通过其他技术手段的配合来达到这个目的。众所周知,通过 NVML 接口可以拿到每个进程在每张卡...
容器服务提供 mGPU(multi-container GPU)方案,实现容器间的 GPU 共享。 说明 【邀测·申请试用】:该功能目前处于邀测阶段,如需使用,请提交申请。 mGPU 简介mGPU 是火山引擎基于内核虚拟化隔离 GPU 并结合自研调度... 提高业务进程的吞吐量,进而获取更高的业务性能收益。 方案架构mGPU 方案架构图如下所示。 在 mGPU 方案中,GPU 设备和 GPU 驱动构成底层 GPU 设备,再通过 mGPU 的内核驱动模块,实现 GPU 设备显存和算力的严格隔离以...
驱动云原生 + AI 实现算力资源的快速弹性和高效使用,已经成为 AI 技术落地的新基石。当前,在异构计算场景下,云原生在资源灵活分配方面已经具备标准化能力,然而,这一能力并不能直接在 GPU 资源上复用。在保障性能... 最大化提高 GPU 资源利用率;- **细粒度任务监控**:提供容器内进程级别 GPU 任务监控能力;- **动态资源配置**:支持运行时更新资源配置;- **生态兼容**:支持 Pascal、Volta、Turing、Ampere 等主流 NVIDIA ...
部署集及GPU风险事件。 商用 事件类型汇总 3 正式上线实例进程/TCP连接监控功能。 商用 查看实例进程/TCP连接监控数据 4 实例 支持在云服务器控制台修改实例主机名。 商用 更改实例主机名 5 密钥对 密钥对删除逻辑优化:仅支持删除未绑定实例的密钥对。 商用 删除密钥对 6 实例 实例列表页增加续费方式字段,并支持筛选。 商用 续费和退订说明 7 实例 子账号无default项目权限时,无法使用默认VPC及默认子网。 商用 通过向...
本文介绍如何在高性能计算GPU实例上搭建Slurm计算集群。 概述什么是SlurmSlurm(Simple Linux Utility for Resource Management)是一个开源、容错和高度可扩展的集群管理和作业调度系统,适用于大型和小型Linux集群。... 控制进程slurmctld :资源管理系统的中枢服务,负责资源状态维护、资源分配、作业调度、作业管理控制等。 节点监控进程slurmd:运行在每个计算节点上,负责收集节点上的资源状态并向控制进程报告,slurmd接收来自控制...
CPU逻辑与GPU逻辑相互等待,GPU Kernel函数调度不足,导致GPU使用率不高,无法充分提升服务QPS。这种情况下只能开启更多进程来提升QPS,但是更多进程会带来更大的GPU显存开销。(2)多线程模式下,由于Python的GIL锁的原因,Python的多线程实际上是伪的多线程,并不是真正的并发执行,而是多个线程通过争抢GIL锁来执行,这种情况下GPU Kernel Launch线程不能得到充分的调度。此外,在Python推理服务中开启多线程反而会导致GPU Kernel Launc...
驱动云原生 + AI 实现算力资源的快速弹性和高效使用,已经成为 AI 技术落地的新基石。当前,在异构计算场景下,云原生在资源灵活分配方面已经具备标准化能力,然而,这一能力并不能直接在 GPU 资源上复用。在保障性... 最大化提高 GPU 资源利用率;* **细粒度任务监控**:提供容器内进程级别 GPU 任务监控能力;* **动态资源配置**:支持运行时更新资源配置;* **生态兼容**:支持 Pascal、Volta、Turing、Ampere 等主流 NVIDIA GPU...
基础监控是平台最基本的监控功能,包括对于主机、容器、进程的CPU、磁盘、IO、iNode、内存、GPU等相关指标的监控。 前提条件非容器环境:需要主机上接入Agent k8s:需要通过DeamonSet接入Agent 其他容器环境:需要在主机上接入Agent 主机监控主机列表主机列表展示接入监控的主机列表及其运行状态、CPU使用率、IO、负载信息。所有指标均支持排序,支持选择时间范围、根据主机名过滤数据和根据标签筛选数据,可根据业务需求快速选择主机。...