Soluções de agendamento de computação heterogênea
Estratégias de implantação especializadas para ambientes híbridos de GPU:
- Conhecimento da topologia do dispositivoClassifique as GPUs por desempenho em config.yaml, por exemplo.
gpu: [{id:0, type:'A100'}, {id:1, type:'T4'}] - Tarefas inteligentesA estrutura atribui automaticamente camadas com uso intensivo de computação a GPUs de alto desempenho e operações com uso intensivo de E/S a pequenos dispositivos de memória gráfica
- correndo paralelamente à linha de montagemPipeline_parallel: true para dividir a execução de diferentes camadas do modelo em diferentes dispositivos
Práticas recomendadas: 1) teste a taxa de transferência real de cada dispositivo por meio do benchmark_gpu.py; 2) emparelhamento prioritário de dispositivos conectados por NVLink; 3) evite a divisão de tarefas entre domínios PCIe
Essa resposta foi extraída do artigoKTransformers: Mecanismo de desempenho de inferência de modelos grandes: aceleração extrema, capacitação flexívelO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como obter uma utilização eficiente de vários modelos de GPU em cenários de implantação industrial?
