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在工业部署场景中如何实现多型号GPU的高效利用？

2025-09-10

1.8 K

异构计算调度方案

应对混合GPU环境的专业部署策略：

设备拓扑感知：在config.yaml中按性能排序GPU，如gpu: [{id:0, type:'A100'}, {id:1, type:'T4'}]
智能任务分配：框架会自动将计算密集型层分配给高性能GPU，IO密集型操作分配给小显存设备
流水线并行：设置pipeline_parallel: true，将模型不同层拆分到不同设备执行

最佳实践：1）通过benchmark_gpu.py测试各设备实际吞吐；2）NVLink连接的设备优先配对；3）避免跨PCIe域的任务拆分