大语言模型对于算力和数据都提出来新的要求,建议初期从中小规模的模型起步,结合自身的业务需求,更多关注自身下游任务的打造,同时对于模型训练和推理部署的能力,也需要提前考虑。...
可以参考 https://docs.nvidia.com/ai-enterprise/deployment-guide/dg-advance-gpu.html
如果同一个GPU资源指的是同一张GPU卡,其实很难。个人观点,慢慢容器和虚拟化会趋同与同一个平台,大概率会是容器主导的技术方向,特别是在AI的技术路线上,可以更多关注K8S和GPU使用的结合。...
可以参考这个链接 https://docs.nvidia.com/ai-enterprise/deployment-guide/dg-advance-gpu.html
补充一个在GPU池化过程中需要注意的地方。GPU池化表面看起来CPU池化的效果是一样,但是本质有很大的区别,因为在CPU池化后,CPU直接彼此的工作是很少的,但是GPU完全不同,尤其是多张GPU在一些并行计算密集的地方,还需要集合NVL...
分享一个NVAIE手册里面的一个章节,分别提到了软硬GPU切分的一些颗粒度和技术细节,供大家参考: https://docs.nvidia.com/ai-enterprise/deployment-guide/dg-advance-gpu.html...
可以通过GPU Operator来实现 https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/contents.html
关于GPU切分及高效共享的解决方案,行业有很多的技术实现,大致分成Remote CUDA,CUDA原生实现,GPU硬件实现。R-CUDA的方案,也叫远程CUDA和CUDA劫持,是一种基于驱动或CUDA句柄的拦截和转发机制,英伟达官方并不支持这样的做法,尤...
可管理性,可靠性和可持续性都是在容器平台比较挑战的问题。可管理性涉及GPU资源的优化与高效的调度,建议参考NVAIE,即英伟达AI企业套件,包括了对于GPU资源池的管理和调度方式,同时对于目前主流的第三方和社区版本K8S都有很...
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