比如Tensorflow，在 tensorflow\python\framework 中定义了device函数，返回一个用来执行操作的GPU设备的context manager对象。...我们需要一种解决方案，能够实现不修改脚本、不需要和组员沟通，自动选择空闲GPU设备。...状态、记录已被分配的GPU。...GPU设备管理器，考虑列举出所有可用GPU设备，并加以排序，自动选出最空闲的设备。在一个GPUManager对象内会记录每个GPU是否已被指定，优先选择未指定的GPU。...device,not specified ones 自动选择最空闲GPU
推荐类自研信息流训练框架如何在机智训练平台运行示意： ? Tensorflow/pytorch 框架如何在机智训练平台运行示意： ? 四、技术能力 1....算力平台通过挖掘低优先级空闲算力以及GPU空闲卡时，在保证用户额度的情况下对GPU资源进行充分利用。...如上图所示，以一台母机8卡为例，用户通过预算常规申请的GPU卡为高优资源，以H表示，未分配的空闲卡用F表示，L则是低优先级的容器分配到的卡。...在图的最左边，一开始有4块空闲的卡，此时低优先级的请求，能且只能分配到这部分空闲资源，如中间所示，有两块卡分配给了低优先级容器；接下来如果有高优先级的请求，会先分配空闲（F）资源出去，如果空闲资源不够，...2）空闲卡时 ? 为了充分挖掘GPU的空闲卡时，算力平台考虑到另一种场景：GPU已经分配给用户容器，但是长时间没有使用。
比如Tensorflow，在tensorflow \ python \ framework中定义了设备函数，返回一个用户执行操作的GPU设备的上下文管理器对象。...我们需要一种解决方案，能够实现不修改脚本、不需要和组员沟通，自动选择空闲GPU设备。...状态、记录已被分配的GPU。...GPU设备管理器，考虑列举出所有可用GPU设备，并加以排序，自动选出最空闲的设备。在一个GPUManager对象内会记录每个GPU是否已被指定，优先选择未指定的GPU。...device,not specified ones 自动选择最空闲GPU
为了加速训练过程，本文将介绍如何如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速，也将介绍生成TensorFlow会话（tf.Session）时的一些常用参数。...从以上输出可以看到在配置好GPU环境的TensorFlow中，TensorFlow会自动优先将运算放置在GPU上。...CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python demo_code.py TensorFlow也支持在程序中设置环境变量，以下代码展示了如何在程序中设置这些环境变量。...os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" 虽然TensorFlow默认会一次性占用一个GPU的所有显存，但是TensorFlow也支持动态分配GPU的显存，使得一块...下面给出了TensorFlow动态分配显存的方法。 config = tf.ConfigProto() # 让TensorFlow按需分配显存。
第一版TensorFlow第一版发布于2015年11月，它可以运行在多台服务器的GPU上，同时并在其上面进行训练。2016年2月，更新版中增加了分布式与并发处理。...为了追踪操作与tensor被分配到哪个设备上了，我们需要以log_device_placement设置为true作为参数来创建session，示例代码如下： ?...如果我们希望一个具体的操作调度到一个具体的设备上执行，而不是由系统自动选择设备，我们可通过tf.device来创建设备上下文，所有在该上下文中的操作都会调度到该设备中。...因为log_device_placement设置为true，我们可看到操作是如何在多个设备间分布式分发的： ?...分布式版本TensorFlow 如之前所说，Google在2016年2月开源了分布式版本的TensorFlow，其基于gRPC，一个用来进程间通信的，高性能开源RPC框架（TensorFlow Serving
今天早上的第一场主题还是跟TensorFlow相关，主要介绍如何在Android终端上面使用TensorFlow，让Android终端本地可以具有机器学习的能力。 ?...接着，介绍了TensorFlow具有可移植和可扩展性，支持在Mac/Windows、GPU、TPC等硬件上训练好模型，然后在Android、iOS等其他硬件上进行推理。 ?...，Google还在继续优化中。...这个主题是关于如何在Android上开发高性能游戏的，这个主题前面很正经地介绍游戏的性能问题，后面相对比较坑，在给游戏打广告。 ? ?...首先介绍Android游戏开发中存在的FPS低的问题，主要原因是CPU和GPU任务执行分配不均衡导致，比如有时候GPU很忙，而CPU空闲，有时候CPU很忙，而GPU空闲。 ?
对于许多打算用于高分辨率图像和视频处理的深度学习模型来说，简单地复制输入会大大增加系统的整体延迟，特别是当非推理任务，如解压缩和预处理也可以在 GPU 上执行时。...在这篇博文中，研究者们将展示如何在 TensorFlow 中直接通过 GPU 内存传递模型输入和输出以进行模型推理，完全绕过 PCIe 总线和 CPU 内存。...此外，有必要指定内存将从哪个 GPU 中输入和获取。在这个例子中，为了简单起见，本文将把所有的输入和输出的张量（Tensor）放在第一个 GPU 上。...在这个例子中，本文将只使用 TensorFlow 内置的 GPU 分配器，但其实也是可以通过 tensorflow::TensorBuffer 接口将外部张量传入外部 GPU 缓冲区。...运行 cudaDeviceSynchronize 必须要在分配内存之前，以确保不会破坏先前分配好的 TensorFlow 内存。
启用GPU以后，数据科学家可以共享CDSW节点上可用的GPU资源。用户可以按需申请GPU实例的数量，最高不超过节点的可用总数，然后在运行期间将其分配给正在运行的会话或者作业。...对于docker定制可以参考Fayson以前的文章《如何基于CDSW基础镜像定制Docker》和《如何在CDSW中定制Docker镜像》。...1.前置条件 ---- 从CDSW1.1.0开始支持GPU，以下内容基于你已经成功安装最新版的CDSW，如1.2或者1.3。...6.CDSW服务器重启以后，NVIDIA模块不会自动加载，即CDSW不会检测到GPU。为了让CDSW检测到NVIDIA模块，在CDSW服务启动前，我们需要手动加载这些模块。...CDSW中定制Docker镜像》 3.6.给会话和作业分配GPU ---- 一旦CDSW启用GPU，站点管理员(site administrator)必须将上一步中创建的CUDA镜像列入白名单。
它清楚地表明，同级的节点是独立的，这意味着在c被计算之前不需空闲，可以在计算c的同时并行计算d。Tensorflow充分利用了这个属性。...分布执行 Tensorflow允许用户使用并行计算设备更快地执行操作。计算的节点或操作自动调度进行并行计算。这一切都发生在内部，例如在上图中，可以在CPU上调度操作c，在GPU上调度操作d。...由于独立性的缘故，节点安排在不同的设备gpu_0和gpu_1上。 在worker之间交换数据 现在我们知道Tensorflow将其所有操作分配到由worker管理的不同设备上。...这在分布式系统中引起了一些性能延迟。延迟取决于一个重要属性：张量大小。设备B处于空闲模式，直到它接收到设备A的输入。 压缩的必要性 很显然，在计算图中，张量在节点之间流动。...因此，Tensorflow会自动将32位浮点数转换为16位表示，忽略所有可忽略的数字。如果它是64位数，则会将其大小减少近一半。如果将64位数压缩到16位将几乎缩小75％。
在 Uber，我们将深度学习应用到了公司业务中，从自动驾驶搜索路线到防御欺诈，深度学习让我们的数据科学家和工程师们能够为用户提供更好的体验。...应对不断增加的 TensorFlow 程序复杂性：在测试中我们发现，每个使用分布式 TensorFlow 的案例都需要指定初始工作线程和参数服务器，传递服务发现信息，如所有工作线程和参数服务器的主机和端口...接下来，我们将讨论如何在团队中使用 Horovod 进行机器学习。...config.gpu_options.visible_device_list = str(hvd.local_rank()) 向每个 TensorFlow 流程分配一个 GPU。...首先选择几个在缓冲区（buffer）中适用且具备同样的数据类型的张量。 2. 为未分配的张量分配融合缓冲区（fusion buffer）。默认的融合缓冲区大小是 64 MB。 3.
[开发技巧]·TensorFlow&Keras GPU使用技巧 ?...首先介绍下TensorFlow&Keras GPU使用的机制：TensorFlow&Keras会在有GPU可以使用时，自动将数据与运算放到GPU进行训练（这个不同于MXNet与PyTorch处理方式不同...（推测变慢的原因是两个任务并行运算时，对GPU压力更大，每个任务上分配的性能就会降低，类似于在电脑上跑多个任务，电脑会卡顿） 这样做要注意一点，在分配显存空间后，模型训练占据的内存要设置好（这个是指实际占用内存...4.如何在多张GPU卡上使用Keras 我们建议有多张GPU卡可用时，使用TnesorFlow后端。...请参考utils中的multi_gpu_model文档。
在 GPU 上运行深度神经网络，在 CPU 上运行域（如视频游戏或物理模拟器），并且在同一批次中并行执行多个评估，这使得所有可用的硬件都得到高效利用。...，那么运行神经网络的 GPU 在该模拟步中就处于空闲状态。这就是多线程 CPU+GPU option（如下图所示）。尽管单线程计算出现改进，但这仍然是无效的。...在强化学习中优化异质网络集群的调度。蓝色框是模拟器，如 Atari 游戏模拟器或 MuJoCo 物理引擎，它们的 episode 长度不同。...使用 GPU 的普通方式（左）性能较差，原因有二：1）GPU 的批大小无法利用其并行计算能力；2）GPU 等待 CPU 时的空闲时间，反之亦然。...多线程方法（中）通过使多个 CPU 并行运行模拟器实现 GPU 的更高效使用，但是这导致 GPU 在 CPU 运行时处于空闲状态，反之亦然。
在本章中，我们将看到如何使用 TensorFlow 在多个设备（CPU 和 GPU）上分配计算并将它们并行运行（参见图 12-1）。...在本节中，我们将介绍如何设置您的环境，以便 TensorFlow 可以在一台机器上使用多个 GPU 卡。 然后，我们将看看如何在可用设备上进行分布操作，并且并行执行它们。...提示： 如果您不拥有任何 GPU 卡，则可以使用具有 GPU 功能的主机服务器，如 Amazon AWS。...管理 GPU 内存 默认情况下，TensorFlow 会在您第一次运行图形时自动获取所有可用 GPU 中的所有 RAM，因此当第一个程序仍在运行时，您将无法启动第二个 TensorFlow 程序。...如果您在块中创建其他操作，则不仅仅是变量，TensorFlow 会自动将它们连接到"/job:worker"，默认为第一个由"worker"作业中第一个任务管理的设备。
前者关于搭建模型，后者是关于在产品中运行这些模型。 ? 训练模型是一个非常依赖框架的迭代过程。一些机器学习工程师在GPU上使用Tensorflow，其他人在CPU上使用scikit-learn 。...这意味着作为REST API服务的服务器将处于空闲状态。例如，当接收到请求时，要对图像进行分类，它会在短时间内突然出现CPU / GPU利用率，返回结果，然后恢复为空闲状态。...自动扩展架构 - 本地最大设计 19台机器24小时。 $ 648 * 40 = $ 12,312每月 最后，如果我们使用无服务器架构，那么我们将在理论上支付我们使用的金额，而不是为空闲时间付费。...在机器学习和数据科学工作流中，通常我们用某个堆栈（比如说R，GPU 上的 TensorFlow）构建一个分类器，并且在不同的堆栈上（也许是Python，CPU 上的scikit-learn）运行预处理或相邻模型...在第二个块中，我们使用DataAdapter API，它接收到数据源的URI，并自动注入正确的数据连接器。那些URI可以指向S3，Azure Blob，HDFS，Dropbox 或其他任何东西。
PyTorch 迎合了这些趋势，它提供了一个由 GPU 加速的、基于数组的编程模型，并通过集成在 Python 生态系统中的自动微分实现可微分。...自定义缓存张量分配器 PyTorch实现了一个自定义的分配器，它递增地构建CUDA内存的缓存并将其重新分配到之后的配额中，而无需进一步使用CUDA API。...这种「一流一池（ one-pool-per-stream ）」的设计假设简化了实现，提高了分配器的性能。由于流序列化执行，如果空闲优先于 CPU 上的重新分配，同样的顺序也会发生在 GPU上。...在该例中，GPU 执行花费的时间约是 CPU 调度的3倍。精确的比例则取决于主 CPU 和 GPU 的相对性能、每个张量中的组成部件数量以及在 GPU 上实现的浮点运算的平均算法复杂性。 ?...图2：GPU 上 ResNet-50 模型执行的自动追踪。
最近，Hugging Face发布了一个「超大规模训练手册」，教我们如何在GPU集群上训练LLM。...分析显存使用情况 用PyTorch分析器，可以了解训练过程中显存的分配方式。显存利用率在训练过程中，会有很大的变化。...接下来，探讨如何在扩展训练规模的过程中，最大化计算效率，同时确保激活值、参数、梯度和优化器状态的显存需求在限制范围内。...PyTorch分析器 分析器能精确追踪和可视化训练过程中的情况，展示了： CPU线程异步启动内核到GPU。 多个CUDA流并行处理计算和通信任务。 内核执行时间和内存分配。...零气泡和双管道技术 为减少空闲时间提出了更复杂方法，关键是细粒度拆分操作并交错执行。如DeepSeek V3/R1的DualPipe。
每个工作进程负责协调对一个或多个计算设备（如 CPU 内核或 GPU 卡）的访问以及按照主设备的指示在这些设备上执行计算图节点。 TensorFlow 接口有本地和分布式实现两种。...每个设备对象负责管理设备内存的分配和释放，以及执行 TensorFlow 下发的核方法。 3.2 张量 在我们的实现中，张量是一个类型化的多维数组。...因为这是一种常见的需求，所以 TensorFlow 内置了对自动梯度计算的支持。...在图分区过程中，我们自动向每个分区添加控制节点。这些节点实现了一个小型状态机，它协调每个迭代的开始和结束，并决定最终循环的结束。...在一个单一的步骤中，在所有设备上的计算可能无法在任何时候完全利用全部设备的并行性，而流水线并行允许 "填补间隙"，这可以充分利用空闲的设备资源。
有效的GPU监控可以帮助我们配置一些非常重要的超参数，例如批大小，还可以有效的识别训练中的瓶颈，比如CPU活动(通常是预处理图像)占用的时间很长，导致GPU需要等待下一批数据的交付，从而处于空闲状态。...使用 nvidia-smi 进行监控的其他一些技巧： 调用 watch -n 1 nvidia-smi 可以每一秒进行自动的刷新。...在 CSV 格式中，可以通过添加 --gpu-query=... 参数来选择显示的指标。...在这里，我们在一台可以访问多个 GPU 的机器上运行，但我们只想将其中三个用于 本次TensorFlow session。...使用 py3nvml，我们可以简单地调用 py3nvml.grab_gpus(3) 来分配三个设备。
模型并行：将模型的不同部分分配到不同的节点上，每个节点负责计算模型的一部分输出。这种方式适用于模型本身过于庞大，单个节点无法容纳全部参数的情况。 2....为此，需要设计合理的同步机制，如参数服务器、环形同步等。 3. 负载均衡 在分布式训练过程中，各节点的计算能力和数据分布可能不均衡，导致训练速度不一致。...示例一：TensorFlow中的数据并行训练 在TensorFlow中，使用MirroredStrategy可以轻松实现单机多GPU的数据并行训练。...中的模型并行训练（概念性示例） TensorFlow本身对模型并行的支持不如数据并行那么直接，但可以通过tf.distribute.Strategy的自定义实现或使用第三方库（如Mesh TensorFlow...以下是一个概念性的示例，说明如何在理论上进行模型并行： # 注意：这不是一个可直接运行的代码示例，而是用于说明概念 # 假设我们将模型分为两部分，每部分运行在不同的GPU上 # 需要自定义一个策略来管理这种分割
它可根据需要动态、自动分配 CPU、GPU 和 RAM 资源。由于 AI/ML 对资源需求量大，这对潜在降低成本至关重要。...这对于混合基础架构中的 AI/ML 部署和管理至关重要。 使用案例 以下几个例子展示了公司如何在 AI/ML 项目中使用 Kubernetes(K8s): OpenAI 是 K8s 的早期使用者。...借助 K8s 的自动扩缩器，OpenAI 能在几天内部署此类项目，并在一两周内扩展到数百个 GPU。如果没有 Kubernetes 自动扩缩器，这样的过程需要数月时间。...工具生态系统：由于提供 GPU Operator、Container Toolkit 等软件，以及针对 NVIDIA GPU 优化的 ML 框架如 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet，...另外，默认情况下，不能将 GPU 的一部分或多个 GPU 分配给容器，因为 CPU 分配只允许整个 GPU 分配给单个容器。这对资源利用不够经济。
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