>作者:火山引擎AML团队## 模型训练痛点关于模型训练的痛点,首先是技术上的。现在机器学习应用非常广泛,下表给出了几种典型的应用,包括自动驾驶、蛋白质结构预测、推荐广告系统、NLP 等。![1280X1280.PNG](ht... 在保证不同用户计算容器间的隔离的前提下,不同的 toB 客户共享整个资源池,从而提高集群的利用率,保证每个客户的申请率可接近 100%。平台提供的资源包括虚拟机资源、裸金属资源。有的资源之间需要一些亲和性,有的...
更高效的利用系统资源、一致的运行环境、更轻松的迁移和拓展等诸多优点,使容器部署方式越来越成为主流。Docker 是开源的被广泛应用的容器引擎,在实际生产环境中,在多台物理主机中协调容器资源成为首要要解决的问... 还是大型互联网为了提高资源利用率,实现降本增效,利用 Kubernetes 构建一套自动化运维环境已成为最佳选择。下图是企业服务云平台正在实现的云上架构能力的一幅蓝图,其中服务容器化作为云平台基础中的基础能力。在...
现在机器学习应用非常广泛,下表给出了几种典型的应用,包括自动驾驶、蛋白质结构预测、推荐广告系统、NLP 等。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/514e0a1a3eca4... 在保证不同用户计算容器间的隔离的前提下,不同的 toB 客户共享整个资源池,从而提高集群的利用率,保证每个客户的申请率可接近 100%。平台提供的 **资源包括虚拟机资源、裸金属资源** 。有的资源之间需要一些亲和...
消耗大量计算资源;1. 相比于在线推理,离线推理对延迟的要求并不高,主要关注吞吐和资源利用率。## 关键挑战- **GPU** **Memory Wall**![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos... 能够提高 GPU 的利用率。但这种情况下,每个进程拿到一部分 GPU 显存,如果不进行切分,可能要占据整张卡,所以就是说进行了切分之后,在这种场景下也可以把离线推理运行起来。- **分布式调度**![picture.image]...
更高效的利用系统资源、一致的运行环境、更轻松的迁移和拓展等诸多优点,使容器部署方式越来越成为主流。Docker 是开源的被广泛应用的容器引擎,在实际生产环境中,在多台物理主机中协调容器资源成为首要要解决的问... 还是大型互联网为了提高资源利用率,实现降本增效,利用 Kubernetes 构建一套自动化运维环境已成为最佳选择。下图是企业服务云平台正在实现的云上架构能力的一幅蓝图,其中服务容器化作为云平台基础中的基础能力。在...
现在机器学习应用非常广泛,下表给出了几种典型的应用,包括自动驾驶、蛋白质结构预测、推荐广告系统、NLP 等。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/514e0a1a3eca4... 在保证不同用户计算容器间的隔离的前提下,不同的 toB 客户共享整个资源池,从而提高集群的利用率,保证每个客户的申请率可接近 100%。平台提供的 **资源包括虚拟机资源、裸金属资源** 。有的资源之间需要一些亲和...
整个系统都会跟着转动,越转越快。 构建数据驱动的飞轮 回到数据驱动这个话题,我们认为同样如此。数据驱动不是一蹴而就的,不是用了一个工具,或者说建了几张报表就做起来了,而是在整个过程中,不停地去解决一个个问题... 随着Docker、K8s等技术的兴起和普及,云从以基础设施为中心,走向以应用为中心;从资源服务化走向平台服务化。而字节跳动刚好诞生在2012年,因此非常幸运没有什么历史包袱,直接拥抱了最新的云原生技术。 给大家分享一组...
消耗大量计算资源;1. 相比于在线推理,离线推理对延迟的要求并不高,主要关注吞吐和资源利用率。## 关键挑战- **GPU** **Memory Wall**![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos... 能够提高 GPU 的利用率。但这种情况下,每个进程拿到一部分 GPU 显存,如果不进行切分,可能要占据整张卡,所以就是说进行了切分之后,在这种场景下也可以把离线推理运行起来。- **分布式调度**![picture.image]...
而且每次杀掉其他作业的处理方式非常繁琐,并且代价比较高。那么,在大数据场景下,云原生系统相比 Hadoop 系统,具备以下能力:- 强制的容器化能力:可以屏蔽大数据作业的运行环境,提高运行时隔离能力; - 可定制... 资源效率问题。**在实践中,通常存在独立的 K8s 集群和 Hadoop 集群。独立的 K8s 集群运行着在线服务,独立的 Hadoop 集群运行着大数据作业,这两个集群不仅不能彼此共享资源,而且资源利用率都非常低。离线计算和...
但大多数离线作业仍然基于 YARN 进行运行。为推进混合部署,我们在单机上引入第三方组件负责确定协调给在线和离线的资源量,并与 Kubelet 或 Node Manager 等单机组件打通;同时当在线和离线工作负载调度到节点上后,也由该协调组件异步更新这两种工作负载的资源分配。 该方案使得我们完成混部能力的储备积累,并验证可行性,但仍然存在一些问题: - 两套系统异步执行,使得在离线容器只能旁路管控,存在 race;且中间环节资...
(k8s + docker)进行容器化,基于微服务架构提高灵活性和可维护性,借助敏捷方法、DevOps 支持持续迭代和运维自动化,利用云平台设施实现弹性伸缩、动态调度、优化资源利用率。![在这里插入图片描述](https://img-bl... 和其它的发布订阅系统一样,Pulsar 中的 topic 是带有名称的通道,用来从 producer 到 consumer 传输消息。Topic 的名称是符合良好结构的 URL。```bash{persistent|non-persistent}://tenant/namespace/topic```...
消耗大量计算资源;- 相比于在线推理,离线推理对延迟的要求并不高,主要关注吞吐和资源利用率。## 大模型离线推理关键挑战**GPU Memory Wall**![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.c... 能够提高 GPU 的利用率。但这种情况下,每个进程拿到一部分 GPU 显存,如果不进行切分,可能要占据整张卡,所以就是说进行了切分之后,在这种场景下也可以把离线推理运行起来。**分布式调度**![picture.image](htt...
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。在保障性能和安全的前提下,如何进一步提高 GPU 的利用率,将多个容器运行在单张GPU卡上,仍是业界在持续探索的难题。针对... **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 架构,适配标准开源的 Kubernetes 和 NVIDIA Docker。火山引擎容器服务 VKE 在 mGPU Dri...