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44. 多进程 vs 多线程：vLLM中的并发选择

在vLLM框架中，并发模型的选择直接影响系统的性能、可靠性和可扩展性： 性能影响：不同并发模型在CPU利用率、内存消耗、通信开销等方面存在显著差异，直接影响推理吞吐量和延迟。...资源效率：优化CPU、内存等资源的使用效率。 开发便捷性：降低开发和维护成本。 可扩展性：支持从单节点到大规模分布式部署。 故障容错：提高系统的可靠性和可用性。 2....进程隔离：每个进程独立运行，故障隔离性好。 资源分配：每个进程可以分配独立的GPU资源，避免GPU资源争用。...资源分配：进程分配独立GPU，线程共享CPU资源。 通信优化：进程间使用共享内存或消息队列，线程间直接共享内存。 故障隔离：进程级故障不影响其他进程，提高系统可靠性。...资源争用：线程间资源争用可能导致性能下降。 5.2.3 混合模型的挑战 设计复杂度：混合模型的设计和调试更加复杂。 资源分配：需要合理分配进程和线程资源。

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【翻译】Efficient Data Loader for Fast Sampling-Based GNN Training on Large Graphs

通过 （1） 分区图以利用更好的数据局部性进行多 GPU GNN 训练，以及 （2） 流水线数据加载和 GNN 计算，从而减轻 GPU 缓存和计算之间潜在的 GPU 内存争用，进一步提高了其缓存效率。...为了避免高优先级训练计算的资源争用，我们需要估计缓存分配的最大可用 GPU 内存量。为了实现这一目标，我们利用了内存消耗在训练迭代中相似的事实。...为了消除这种资源争用，在我们的实现中，我们使采样和数据加载使用单独的进程，并调整 OpenMP 配置以平衡它们之间的 CPU 资源。         局部洗牌。...有趣的是，在某些情况下，计算时间略有减少，例如 lj-large 数据集的“PaGraph+PP”，因为我们小心翼翼地避免了并行训练作业之间的 CPU 争用。...幸运的是，新的 GPU irect 存储技术 [60] 在快速 NVMe 存储和 GPU 内存之间提供了直接数据路径，并通过实验演示了通过绕过 CPU 来提高的数据加载性能。

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    智能网卡如何颠覆传统计算

    网络I/O性能为CPU和GPU带来挑战 网络I/O的性能问题长期以来一直备受关注，其重点在于消除操作系统网络堆栈中的低效率以及优化NIC-CPU交互。...此外，CPU和NIC硬件提供了几种机制来提高I/O处理的效率，例如，将数据直接引入CPU LLC（DDIO），并通过减少CPU内核之间的缓存争用(例如，接收端扩展)和降低中断频率(例如，中断调制)来提高可扩展性...但即使采用了这些增强功能，在10Gbps的速度下依旧需要多个CPU内核来执行公共网络功能。此外，现有系统也会因为CPU资源争用而导致延迟增加，包处理性能也出现波动。...此外，在大多数I/O密集型工作负载（如路由）中，GPU的TCO增益和功率效率受到了质疑，仅在CPU上使用延迟隐藏技术就能够在较低的延迟下实现类似的性能。目前关于使用GPU加速网络处理还存在许多争议。...没有RDMA，网络带宽与应用性能很难有直接的对应关系。 此外用于自动驾驶汽车和其他机器学习培训需要大量的网络带宽和RDMA才能将GPU系统互相连接并连接到存储。

    3.1K12

    DeepSeek-V3 新论文来了！通过硬件感知协同设计揭开低成本大型模型训练的秘密

    集成专用协处理器以进行网络流量管理以及 NVLink 和 IB 域之间的无缝转发，可以降低软件复杂性并最大限度地提高带宽利用率。...带宽争用和延迟当前硬件的另一个限制是在 NVLink 和 PCIe 上的不同流量类型之间动态分配带宽时缺乏灵活性。...例如，在推理过程中将 KV 缓存数据从 CPU 内存传输到 GPU 可能会使 PCIe 带宽饱和，从而导致通过 IB 与 GPU 间 EP 通信争用，从而可能降低整体性能并导致延迟峰值。...IBGDA 允许 GPU 直接填充工作请求 （WR） 内容并写入 RDMA 门铃 MMIO 地址，从而消除与 GPU-CPU 通信相关的显著延迟。...内存语义通信和排序：解决当前内存语义通信中的数据一致性和排序挑战，探索硬件级内置保障，提高通信效率。

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    【论文解读 |资源竞争】TC‘2024 Analysis and Mitigation of Shared Resource Contention on Heterogeneous Multicore

    当这些资源被多个任务同时访问时，就会发生争用，可能导致任务的执行时间出现波动，从而影响实时任务的性能和系统的稳定性。...具体来说，通过调整 GPU 的带宽限制级别，减少 DNN 任务对 GPU 带宽的占用，从而降低其对 SLAM 任务性能的影响。...实验表明，适当的 GPU 带宽限制可以在保证 DNN 任务实时性的同时，显著提高 SLAM 任务的准确性和性能【降低带宽，为重要的任务让行？】。...LLC 带宽限制：通过利用 CPU 核心的 L1-D 缓存未命中性能计数器来跟踪和限制最佳努力任务对 LLC（L2）带宽的使用。...综上所述，该论文提出 RT-Gang++ 框架是一种有效的解决异构多核平台上共享资源争用问题的方法，通过分区实时帮调度、iGPU 带宽限制和 LLC 带宽限制等技术，能够显著提高实时任务在存在攻击者任务和其他高负载任务时的性能和准确性

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    AMD：AI驱动的存储革命，DPU加速存储访问新趋势

    DPU被设计为加速网络、存储和计算资源的管理，它通过优化数据的传输、存储和处理效率，能够显著提升数据中心的性能、可扩展性并降低总拥有成本（TCO）。...关键要点： 硬件加速通过将NVMe/TCP协议栈卸载到DPU上，MangoBoost提高了存储系统的性能，减少了CPU的负担。...图表展示了如何通过启用DPU与GPU之间的点对点通信来优化数据传输路径，解决了传统架构中因CPU、内存和PCIe争用而导致的性能瓶颈。...解决资源争用问题通过直接的GPU与DPU通信，避免了CPU、内存和PCIe的资源竞争，从而提高了数据中心和计算密集型应用的整体性能。...它利用异构内存（GPU、CPU和NVMe）进行扩展，显著提高了计算效率。 2.

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    游戏党狂喜：Linux 6.18 优化掌机体验，GPDROG Ally 故障全修复

    一、技术深析：开发者必关注的三大核心改进 1.1【独家深度】sheaves机制：从根源解决内存资源争用 Linux 6.18最底层的革命性变革，便是引入全新的“Sheaves”内存管理技术。...不同于传统内存管理中多CPU核心共享内存池的模式，该机制为每个CPU核心分配独立的内存对象缓存（Slab Allocations），让核心间的内存资源争夺从“抢共享蛋糕”变为“各用各的专属储备”。...Sheaves内存管理机制为容器化游戏提供了更精准的资源分配能力，每个游戏容器可独占指定CPU核心的内存缓存，避免与其他进程的资源冲突。...在游戏服务器集群测试中，基于新内核的K8s集群能更智能地将游戏容器调度至靠近内存节点的CPU核心，减少跨节点内存访问延迟。...三、架构师关注点：从掌机优化看基础设施规划方向 3.1 Sheaves机制对高并发微服务架构的启示 Sheaves内存管理机制的核心思路——“独立资源池减少争用”，同样适用于高并发微服务架构。

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    Java的并发艺术

    三、锁的设计原则设计锁时，应遵循以下原则以优化并发性能：最小化锁的粒度：尽量缩小锁的作用范围，减少锁争用。减少锁的持有时间：尽快释放锁，减少其他线程的等待时间。...六、性能优化策略为了优化锁带来的性能影响，可以采取以下策略：锁分离：将锁分解为更细粒度的锁，以减少争用。锁粗化：在适当的场景下，将多个细粒度锁合并为一个粗粒度锁。...错误和异常监控：监控队列操作中出现的错误和异常，以便及时发现并解决问题。资源使用监控：监控与队列相关的资源使用情况，如CPU、内存和磁盘I/O，以确保系统资源不会成为性能瓶颈。...内存隔离：为不同的服务或组件分配独立的内存区域，防止内存泄漏或内存溢出影响到其他服务。CPU隔离：在多核处理器的系统中，可以为不同的服务或组件分配独立的CPU核心或CPU时间片，以保证关键服务的性能。...磁盘I/O隔离：为不同的服务或组件分配独立的磁盘I/O队列，避免磁盘I/O争用。网络隔离：在多网络接口的系统中，可以为不同的服务或组件分配独立的网络接口，以保证网络通信的稳定性。

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    《PytorchConference2023翻译系列》25 数据加载技术的演进

    减少获取和转换时间的一种方法是通过并行化利用我们可用的计算资源。这与我们之前讨论的转换不可训练的问题有关。我们可以在前后传递过程中并行且独立地执行它们。...第二个公式确保我们不会因资源争用而降低整体训练速度。我们需要注意训练主机上数据学习所使用的CPU和内存利用率。创建更多的工作进程可以帮助提高吞吐量，但如果与训练器存在竞争，很快就会导致性能退化。...这使得我们要么增加用于数据加载的计算量，要么提高我们的提取和转换性能来弥补这一差距。不过，GPU计算、CPU计算和内存带宽没有以相同的速度在加速，带来了一些新的问题。我们的第三个趋势与数据的速度相关。...你需要进行内存管理或缓存清理。对于API和实现中的这个用例来说，有很多复杂性。 此外，不同的访问模式也有很多变化。这在PyTorch中表现为map数据集和可迭代样式数据集之间的差异，以及如何支持采样。...对于每个训练器和主机，通常每个GPU一个训练器，我们启动多个独立的进程来获取数据并进行transform。这是一个合理的起点，但如果我们在主机上造成资源争用，它就开始失效。

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    Python 全局解释器锁（GIL）：影响因素、机制与性能优化

    本文将深入探讨GIL的背景、作用、机制以及如何进行性能优化。 一、背景 Python是一种解释型语言，其解释器负责将源代码逐行解释成机器码并执行。...四、性能优化 使用多进程 由于每个进程都有自己独立的解释器和GIL，因此可以利用多进程来避免GIL带来的性能问题。在CPU密集型任务中，多进程通常比多线程效果更好。...通过使用进程池和线程池，可以减少GIL的争用，从而提高程序的性能。使用进程池和线程池可以在保持代码简洁的同时，有效地利用系统资源。...通过使用C扩展，可以显著提高CPU密集型任务的性能。 对于某些特定的场景，可以使用NumPy、Cython等工具将计算部分转化为C代码或使用已经存在的C库，从而充分利用多核和避免GIL的限制。...然而，GIL也对多线程程序的性能产生了一些限制。为了充分利用多核资源和提高性能，我们可以采用多进程、多线程处理IO操作、使用进程池和线程池以及使用C扩展等方法。

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    将 GPU 级性能带到企业级 Java：CUDA 集成实用指南

    多线程的优势在于轻量与快速启动，但由于所有线程共享同一堆内存，也会带来竞态、死锁与线程争用等问题。...多进程（Multiprocessing） 多进程涉及运行多个进程，每个进程拥有独立的内存空间，可能在不同的 CPU 核上并行执行。它比多线程更隔离、更健壮，但开销更大。...另一方面，CUDA 处于截然不同的世界，通过精细的内存管理、启动成千上万的线程、并最大化 GPU 利用率来榨取性能。 那么这两个世界如何交汇？ 什么是 CUDA？...它非常适合原型或试验，但通常需要手动内存管理，可能限制其在生产中的使用。 Java 本地接口（JNI）通过允许你用 C++ 编写 CUDA 内核并暴露给 Java，提供更强的控制与通常更优的性能。...避免在 CUDA 内核中动态内存分配，以减少不可预测行为。尽可能减少本地模块中的依赖，以缩小攻击面。

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    【翻译】凝视深渊：千核并发控制的评估

    我们在主内存DBMS中实现了七种并发控制算法，并使用高性能的分布式CPU模拟器将系统扩展到1000个核心。从头开始实现系统使我们能够避免现有DBMS中的人为瓶颈，从而理解算法中的更根本问题。...所有查询彼此独立；即，一个查询的输入不依赖于前一个查询的输出。YCSB中访问的记录遵循Zipfian分布，该分布由称为theta的参数控制，该参数影响基准测试中的争用级别18。...为了更好地理解每个方案在争用增加时何时开始失效，我们将核心数量固定为64，并对偏斜参数（theta）进行敏感性分析。图11中的结果表明，对于theta值小于0.6，争用对性能影响不大。...其他工作包括设计为在多核CPU上更具可扩展性的独立锁管理器36, 26。我们现在更详细地描述这些系统，并讨论为什么它们在未来多核架构上仍然不太可能扩展。...在内部，每个分区仍然有一个关键部分，将在高争用工作负载下限制可扩展性。26中的工作将锁存器争用确定为MySQL中的主要可扩展性瓶颈。他们通过将原子写后读同步模式替换为读后写方案来消除这种争用。

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    【深入浅出C#】章节10: 最佳实践和性能优化：性能调优和优化技巧

    通过优化性能，可以减少硬件成本。 可伸缩性：性能优化可以提高应用程序的可伸缩性，使其能够处理更多的用户和工作负载，从而支持业务增长。...避免锁和线程争用 避免锁和线程争用是优化算法和数据结构性能的关键步骤之一。锁和线程争用可能导致性能下降、死锁和并发问题。...以下是一些减少锁和线程争用的技巧： 使用不可变数据结构： 不可变数据结构在多线程环境下是线程安全的，因为它们的状态不会改变。 使用不可变数据结构可以避免锁和线程争用的问题。...如果每个线程都可以操作独立的数据，就可以避免线程争用。 使用并发编程库： 使用像async/await和Task一类的C#并发编程库，可以更容易地编写异步和并发代码，减少线程争用问题。...性能监视和调整： 在使用锁和线程争用时，使用性能监视工具来识别瓶颈和性能问题。 调整锁的粒度、使用率和等待时间，以优化性能。 减少锁和线程争用可以显著提高多线程应用程序的性能和稳定性。

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    Linux内核6.15.4性能调优、网络优化与稳定性增强详解

    此外，各种内存管理清理、对象重用和页面处理改进通常出现在补丁版本中。虽然未在公开摘要中明确记录，但这些修复有助于减少内存分配中的碎片、锁争用和延迟。...调度器与CPU处理内核6.15扩展了对sched_ext的支持，这是一种计算内部调度器事件并通过BPF和性能工具暴露这些事件的机制。...此外，小型补丁可能会优化内核选择空闲CPU的方式、处理CPU热插拔，或优化高负载调度路径中的锁，所有这些都旨在减少高并发下的争用或延迟。...尤其是在压力或争用系统下。...相反，它致力于使6.15系列更加稳定、高性能和可靠。对网络、内存、文件系统和驱动程序子系统的调整强化了6.15中开始的工作，并修正了可能影响用户的回归问题。

    40710

    一文揭开 NVIDIA CUDA 神秘面纱

    它管理 CPU 和 GPU 之间的数据传输，分配和释放 GPU 资源，并配置 GPU 内核参数。...此部分包括数据传输、内存管理、以及启动 GPU 内核等，具体功能可参考如下所示： （1）数据传输管理：主机代码负责在 CPU 和 GPU 之间传输数据。...这种数据传输是耗时的，因此在实际应用中需要尽量减少传输频率，并优化数据大小，以降低延迟。 （2）内存分配与管理：主机代码分配 GPU 内存空间，为后续的计算提供储存资源。...合理的内存分配策略可以有效提高内存使用效率，防止 GPU 内存溢出。 （3）内核配置与调度：在主机代码中，开发者可以配置内核启动参数（如线程数和线程块数）并决定内核在 GPU 上的执行方式。...（3）并行算法优化：在设备代码中，CUDA 编程可以实现多个并行优化技术，例如减少分支、优化内存访问模式（如减少全局内存访问和提高共享内存利用率），这些优化有助于最大化利用 GPU 计算资源，提高设备代码的执行速度

    2.6K22

    Arm Lumex CSS发布：全新C1 CPU与G1-Ultra GPU详解

    这有助于通过压缩 AI 格式来减少内存带宽并节省功耗，从而实现矢量和矩阵加速的平衡。SME2 还能够灵活地动态去量化，并解压缩 2 位和 4 位权重，以节省内存带宽。...在微架构层面，Arm C1-Pro 引入了增强型分支预测和内存系统更新，尤其适用于实际用例中的多任务处理。...通过扩大的 L2 缓存和优化的互连设计，Mali G1-Ultra 专为并行处理 AI 与图形工作负载而打造，大幅减少内存瓶颈，并确保实时体验的灵敏响应与流畅运行。...3、可扩展性能的新架构特性 据介绍，Mali G1-Ultra带来了双堆叠着色器核心，可使内部带宽加倍并减少拥塞；增加快速访问统一寄存器，以在着色器执行期间大幅减少内存提取。...而MMU L1则是新一代面向移动优化的内存管理单元（Memory Management Unit，MMU），通过PPA优化提高系统MMU的可负担性和可扩展的安全基础，可以为Android和Windows

    35010

    一文教会你数据库性能调优

    页生命周期 可用内存 IO IO队列平均值很低，15.48 左右有个瞬时的高点，可留意这段时间有没有批量的写入。 总的来看，硬件资源是足够的。...实际上，从官方描述来看是内存争用的问题，但是实际上这个问题的关键在于多个任务的争用，实际上是并发的执行的问题。 场景 1....SQL Server将允许对内存对象进行分段，以便只有同一节点或cpu上的线程具有相同的底层CMemObj，从而减少来自其他节点或cpu的线程交互，从而提高性能和可伸缩性。...减少内存的并发争用 SELECT type, pages_in_bytes, CASE WHEN (0x20 = creation_options & 0x20) THEN 'Global PMO....增加TEMPDB数据文件的个数 select * into #temptable 会产生大量的闩锁争用，防止在CMEMTHREAD 等待消除后，出现大量的pagelatch 闩锁争用。

    77590

    YashanDB数据库性能指标详解及应用

    资源利用率（Resource Utilization）资源利用率反映了数据库对系统资源（如CPU、内存和磁盘I/O）的使用情况。...锁争用（Lock Contention）在高并发环境中，锁争用会导致性能损失。YashanDB通过行级锁和表级锁的合理设计，减小锁竞争的发生几率。...优化查询- 使用索引：创建适当的索引，减少全表扫描的概率，提高查询速度。- SQL重写：避免使用复杂的SQL语句，尽量选择简洁的查询方式。...事务控制- 减少事务长度：及时提交或回滚不必要的长事务，减少锁争用与占用资源的时间。- 使用适当的隔离级别：根据具体业务需求选择适合的事务隔离级别，平衡性能与数据一致性需求。...希望读者结合本文内容，能够更深入地理解YashanDB的性能特点与应用策略，不断提升数据库性能并实现业务的成功。

    13200

    数据库性能调优大全（附某大型医院真实案例）

    硬件能力 CPU 在问题发生时间段内CPU使用率在20%以下，正常。 ? Memory 从下面的图像显示，内存使用正常。 页生命周期 ? 可用内存 ?...实际上，从官方描述来看是内存争用的问题，但是实际上这个问题的关键在于多个任务的争用，实际上是并发的执行的问题。 场景 1....SQL Server将允许对内存对象进行分段，以便只有同一节点或cpu上的线程具有相同的底层CMemObj，从而减少来自其他节点或cpu的线程交互，从而提高性能和可伸缩性。...减少内存的并发争用 SELECT type, pages_in_bytes, CASE WHEN (0x20 = creation_options & 0x20) THEN 'Global PMO....增加TEMPDB数据文件的个数 select * into #temptable 会产生大量的闩锁争用，防止在CMEMTHREAD 等待消除后，出现大量的pagelatch 闩锁争用。

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    数据库性能调优大全（附某大型医院真实案例）

    页生命周期 可用内存 IO IO队列平均值很低，15.48 左右有个瞬时的高点，可留意这段时间有没有批量的写入。 总的来看，硬件资源是足够的。...实际上，从官方描述来看是内存争用的问题，但是实际上这个问题的关键在于多个任务的争用，实际上是并发的执行的问题。...SQL Server将允许对内存对象进行分段，以便只有同一节点或cpu上的线程具有相同的底层CMemObj，从而减少来自其他节点或cpu的线程交互，从而提高性能和可伸缩性。...减少内存的并发争用 SELECT type, pages_in_bytes, CASE WHEN (0x20 = creation_options & 0x20) THEN 'Global PMO....增加TEMPDB数据文件的个数 select * into #temptable 会产生大量的闩锁争用，防止在CMEMTHREAD 等待消除后，出现大量的pagelatch 闩锁争用。

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