2020年終大會-機器學習平臺：13-1.pdf

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1、CPU Node GPU Node GPU Node CPU Node XIAOMI CloudMl Model Trainnig Model Inference Thetis MIG Grid MPS cGPU vCuda Orion/vir taitech 減少資源浪費 提高集群的GPU任務量吞吐 減少任務排隊時間 實現方式不同 vGPU實現的層次不同 適用場景不同 優點： 上手容易，實現簡單 缺點： 沒有算力以及顯存隔離 適用場景： 測試集群，模擬GPU資源 https:/ 優點： 共用Cuda Context，減少切換時間 實現空間上的并行處理 缺點： 同一個Cuda Context中

2、的任務出現錯誤會互相影響，沒有強隔離 場景：MPI 類任務，小模型任務。 https:/ 優點： 適用于虛擬機，強隔離 缺點： 不適用容器 試用場景： 虛擬化平臺 https:/ 優點： 強隔離，軟硬件支持 缺點： 昂貴、無法兼容老機型、顯存和算力 大小無法定制 試用場景： 新集群、小模型 https:/ 優點： 實現了顯存和算力隔離，可以任意劃分 支持軟隔離 缺點： 影響應用運行時環境 試用場景： 容器平臺 https:/ 優點： 實現算力及顯存的隔離 不侵入應用運行時環境 缺點： 影響Nvidia Driver，維護困難 試用場景： 阿里云 https:/ GPU Node GPU Nod

3、e GPU Node GPU Node GPU Node GPU Node Kubelet GPU Node K8S Master Scheduler GPU 0 Idle GPU 2 Idle GPU 1 Idle GPU n Pod CPUMemory https:/ K8S Master Scheduler GPU Node CPU Node Orion Controller Scheduler GPUvGPU GPU Node GPUvGPU GPU Node GPUvGPU GPU Node GPUvGPU CPU Node CPU Node CPU Node apiVersionapiVersion: v1 kindkind: Pod specspec: Resource: requests: CPU、Mem、 GPU vGPU Pod 1. 應用的服務質量保證 2. 不侵入用