GPU虚拟化
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NVIDIA MIG 多租户推理实战:在隔离性、碎片率与调度复杂度之间寻找最优解
问题背景:当 GPU 成为"超售"的重灾区 在承载数百个在线推理服务的多租户平台中,我们面临一个经典困境:单个 A100-80GB GPU 上跑一个 7B 参数的 LLM 服务,显存占用仅 16GB,计算单元利用率...
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AI平台GPU资源调度优化:解决训练与推理的冲突
在现代AI平台中,GPU已成为支撑模型训练与在线推理的核心计算资源。然而,随着业务规模的扩大和模型复杂度的提升,GPU资源分配不均、训练任务与在线推理服务相互抢占资源,导致在线服务P99延迟飙升、用户体验下降的问题日益突出。这不仅影响了用...
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Kubernetes GPU资源高效共享与动态分配:NVIDIA Device Plugin与高级虚拟化方案的生产实践比较
在Kubernetes(K8s)集群中管理GPU资源,尤其是在多个AI模型需要共享或动态分配、且资源紧张的生产环境中,是一个普遍而关键的挑战。NVIDIA Device Plugin是基础,但对于精细化共享和高利用率,我们往往需要更高级的...
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AI场景下GPU资源优化:平衡深度学习训练与在线服务稳定性的策略与实践
在AI大行其道的今天,GPU已成为支撑深度学习训练和推理的核心算力。然而,作为AI基础设施的负责人,我深知平衡团队内部深度学习工程师对GPU资源“永不满足”的需求,与在线服务必须保障的稳定性,是一个长期且棘手的挑战。工程师们抱怨训练任务排...
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混合AI工作负载下GPU高效利用与服务质量保障策略
在AI驱动的业务中,我们常常面临一个复杂的挑战:如何在有限的GPU资源上,高效地同时运行高并发的AI推理任务和周期性的模型训练任务,同时确保核心在线服务的低延迟和高可用性。这不仅仅是资源分配的问题,更是一套涉及架构设计、调度策略、监控和自...
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AI视觉检测:多模型推理服务异构集成与高效管理实践
在现代AI视觉检测系统中,集成来自不同供应商的深度学习模型已成为常态。然而,这些模型通常是“黑盒”,高度依赖特定框架(如TensorFlow、PyTorch)且拥有各自复杂的依赖关系,给在统一生产线上高效、稳定地运行和管理带来巨大挑战。如...
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Kubernetes上百个深度学习模型的高效生命周期管理实践
将深度学习模型从物理机迁移到Kubernetes集群,以解决资源碎片化和部署效率低下,这无疑是一个正确的战略方向。然而,正如您团队目前所面临的,如何高效管理上百个、由不同团队开发、采用不同框架的模型生命周期,确实是对CI/CD流程和自动化...