当前位置：首页 > article >正文

GPU共享技术深度剖析与总结

article 2024/11/15 5:04:47

在人工智能和深度学习领域，GPU（图形处理器）已成为不可或缺的计算工具。随着深度学习模型的规模和复杂性的增加，单个GPU已经难以满足所有训练需求，GPU共享技术应运而生，成为提高训练效率的重要手段。本文将深度剖析GPU共享技术，并对其进行总结。

在这里插入图片描述

GPU共享技术是指在同一张GPU卡上同时运行多个任务。这种技术的核心优势在于提高资源利用率、减少任务排队时间、增强公平性，并降低总任务结束时间。GPU共享的实现涉及多个层面，包括GPU架构、CUDA编程、内存管理、机器学习框架、集群调度、通信协议等。

资源隔离是GPU共享技术的基础。它要求共享组件有能力限制任务占据算力（线程/SM）及显存的比例，甚至限制总线带宽。资源隔离的方法通常包括劫持调用和硬隔离两种。

劫持调用：通过劫持CUDA Driver API的调用来限制任务对GPU资源的访问。例如，当任务申请的显存超过配置值时，系统会报错。
硬隔离：通过物理或逻辑手段将GPU资源划分为多个独立的部分，分配给不同的任务。例如，NVIDIA的MIG（Multi-Instance GPU）技术可以在硬件层面对资源进行隔离。

并行模式决定了多个任务如何在GPU上运行。目前主要有两种模式：

深度学习训练需要大量显存，合理分配显存是优化GPU共享的关键。可以通过采用分层内存管理、共享内存池等技术来实现。

合理分配线程块可以避免任务之间的互相干扰，提高训练效率。动态线程调度和负载均衡是实现线程块分配优化的重要手段。

优化计算线程的管理可以实现更高效的并行计算。线程池、任务队列等技术可以有效管理计算线程，提高训练速度。

MPS、MIG、AntMan、TGS这四个概念分别属于不同的领域和上下文，下面我将分别进行解读：

一文解读MPS、MIG、AntMan等GPU共享技术

在现代计算领域，尤其是在人工智能和深度学习领域，GPU共享技术已成为提高资源利用率、降低成本的重要手段。本文将深度剖析MPS（Multi-Process Service）、MIG（Multi-Instance GPU）以及AntMan等GPU共享技术，帮助读者更好地理解这些技术的原理和应用。

概述：
MPS是NVIDIA推出的多进程服务，允许多个CPU进程共享同一GPU context。它通过CUDA API实现，利用GPU上的Hyper-Q能力，允许多个进程并发执行kernel和memcpy操作，从而最大化GPU利用率。

特点：

应用场景：
MPS适用于需要同时运行多个GPU密集型任务的环境，如深度学习训练、高性能计算等场景。

概述：
MIG是NVIDIA推出的多实例GPU技术，允许将单个物理GPU在硬件级别划分为多个独立的GPU实例。每个实例都拥有自己的专用计算资源、内存和带宽。

特点：

应用场景：
MIG适用于需要高性能隔离和安全性保障的场景，如AI模型训练和推理服务器、多租户环境等。

概述：
AntMan是来自阿里PAI的框架层GPU共享方案，它针对高低优任务训练场景设计，旨在保障高优SLA的同时提高资源利用率。

特点：

应用场景：
AntMan适用于需要灵活管理资源、保障高优任务SLA的深度学习训练场景。

技术名称	MPS	MIG	AntMan
概述	多进程服务，允许多个CPU进程共享同一GPU context	多实例GPU技术，允许将单个物理GPU划分为多个独立的GPU实例	框架层GPU共享方案，针对特定场景设计
特点	上下文共享，性能提升，配置灵活	硬件级别隔离，高性能隔离，灵活配置	场景适应性，资源限制，框架集成
应用场景	深度学习训练、高性能计算等	AI模型训练和推理服务器、多租户环境等	深度学习训练场景，特别是高低优任务混合训练场景