AI-arbetsbelastningar i GPU-virtualiserade miljöer: Guide för optimering

GPU-virtualisering förändrar hur AI-arbetsbelastningar hanteras. Genom att dela upp en fysisk GPU i flera virtuella instanser kan du köra flera AI-uppgifter samtidigt, vilket förbättrar effektiviteten och minskar hårdvarukostnaderna. Det här tillvägagångssättet är särskilt värdefullt för att träna komplexa modeller, hantera resurskrävande uppgifter och skala AI-projekt utan att investera i ytterligare GPU:er.

Här är varför det är viktigt:

• Effektiv GPU-användning: Undvik outnyttjad maskinvara genom att dela resurser mellan olika uppgifter och team.
• Kostnadsbesparingar: Högpresterande GPU:er är dyra; virtualisering säkerställer maximalt utnyttjande.
• Flexibilitet: Skräddarsy virtuella GPU-instanser efter specifika behov, som minnesstorlek eller CUDA-versioner.
• Skalbarhet: Dynamisk justering av resurser när AI-arbetsbelastningen växer.
• Tillförlitlighet: Isolerade instanser förhindrar att en uppgift påverkar andra.

För att optimera prestanda:

• Välj GPU:er med stort minne och hög bandbredd (t.ex. NVIDIA A100/H100).
• Använd NVMe-lagring och nätverk med låg latens för datahantering.
• Konfigurera virtuella maskiner med GPU-passhrough eller vGPU-partitionering baserat på arbetsbelastningsbehov.
• Utnyttja verktyg som NVIDIA GPU Operator, Kubernetes-plugins och SLURM för orkestrering.
• Övervaka prestanda med verktyg som NVIDIA Nsight Systems och DCGM för att identifiera flaskhalsar.

Värdtjänster som FDC Servers tillhandahåller skräddarsydda GPU-lösningar från 1 124 USD/månad, inklusive obegränsad bandbredd och globala driftsättningsalternativ för storskaliga AI-projekt.

Att ta med sig: GPU-virtualisering effektiviserar resurshantering, ökar prestanda och sänker kostnaderna för AI-arbetsbelastningar, vilket gör det till en praktisk lösning för att skala AI-verksamhet effektivt.

Grunderna i GPU-virtualisering för AI

Vad är GPU-virtualisering?

GPU-virtualisering gör det möjligt för flera användare att dela en enda GPU genom att skapa virtuella instanser, var och en med sitt eget dedikerade minne, kärnor och processorkraft. Det innebär att en enda GPU kan hantera flera uppgifter eller användare samtidigt, vilket gör det till en effektiv lösning för AI-arbetsbelastningar.

I grunden bygger tekniken på en hypervisor, som fungerar som en manager som delar upp GPU-resurser mellan virtuella maskiner. Hypervisorn ser till att varje instans får sin tilldelade andel utan inblandning från andra. För AI-uppgifter gör detta att en enda NVIDIA A100- eller H100-GPU kan köra flera maskininlärningsexperiment, träningssessioner eller inferensoperationer samtidigt.

Det finns två huvudsakliga metoder för att dela dessa resurser:

• Virtualisering på hårdvarunivå: NVIDIA:s MIG-teknik (Multi-Instance GPU) delar fysiskt upp GPU:n i isolerade sektioner, vilket säkerställer en stark separation mellan instanser.
• Virtualisering på programvarunivå: Den här metoden använder drivrutiner och programvara för att dela upp GPU-resurser, vilket ger mer flexibilitet men något mindre isolering.

En viktig skillnad mellan GPU-virtualisering och traditionell CPU-virtualisering ligger i minneshanteringen. GPU:er använder HBM-minne (High Bandwidth Memory), som fungerar på ett annat sätt än standard system RAM. Effektiv hantering av detta minne är avgörande, särskilt under resursintensiva AI-operationer som finjustering eller storskalig träning.

Denna grundläggande förståelse lägger grunden för att utforska hur GPU-virtualisering förbättrar AI-prestanda i praktiska scenarier.

Fördelar för arbetsbelastningar inom AI och maskininlärning

Virtualisering erbjuder en rad fördelar som direkt tar itu med utmaningarna med arbetsbelastningar inom AI och maskininlärning (ML).

Maximering av GPU-utnyttjandet är en av de främsta fördelarna. Högpresterande GPU:er, som kan kosta allt från 10 000 till 30 000 dollar, är ofta underutnyttjade under uppgifter som dataförberedelse eller modelluppsättning. Virtualisering säkerställer att dessa kostsamma resurser utnyttjas fullt ut genom att låta flera uppgifter dela samma GPU, vilket minskar tomgångstiden och sänker hårdvarukostnaderna. Det här tillvägagångssättet gör det möjligt för organisationer att betjäna fler användare och applikationer utan att behöva ytterligare fysiska GPU:er.

Flexibiliteten i utvecklingsarbetet är en annan faktor som förändrar spelplanen. Med virtualisering kan utvecklare skapa virtuella GPU-instanser som är skräddarsydda för specifika behov, t.ex. olika CUDA-versioner, minnesstorlekar eller drivrutinskonfigurationer. Denna isolering säkerställer att projekt som använder ramverk som PyTorch, TensorFlow eller JAX kan samexistera utan konflikter, vilket effektiviserar arbetsflöden och påskyndar innovation.

Skalbarheten blir mycket enklare att hantera. AI-arbetsbelastningar kan variera avsevärt i sina krav. Att träna ett litet neuralt nätverk kan till exempel kräva minimala resurser, medan finjustering av en stor språkmodell kräver massiv datorkraft. Virtuella instanser kan skalas upp eller ner dynamiskt och allokera resurser baserat på arbetsbelastningens intensitet. Denna anpassningsförmåga säkerställer effektiv resursanvändning vid alla tidpunkter.

Stöd för multitenancy är särskilt värdefullt för organisationer med olika behov. Genom att dela infrastruktur kan olika avdelningar, kunder eller applikationer få tillgång till GPU-resurser utan att behöva hantera fysisk hårdvara. Molnleverantörer kan till och med erbjuda GPU-as-a-Service, så att användarna kan utnyttja virtuella GPU-instanser samtidigt som prestandaisoleringen bibehålls och den administrativa komplexiteten minskar.

Slutligen säkerställer felisolering stabilitet. Om en virtuell instans kraschar eller förbrukar för mycket resurser kommer det inte att störa andra instanser som delar samma GPU. Denna tillförlitlighet är avgörande i produktionsmiljöer där flera AI-tjänster måste köras smidigt och konsekvent.

GPU-virtualisering optimerar inte bara resursanvändningen utan ger också AI-team de verktyg och den flexibilitet som krävs för att hantera komplexa och ständigt föränderliga arbetsbelastningar.

AI/ML-infrastruktur: GPU för tidsbesparing förklaras

Krav på hårdvara och infrastruktur

För att få bästa möjliga AI-prestanda i virtualiserade GPU-miljöer är det viktigt att göra rätt val av maskinvara och sammankopplingar. Dessa beslut spelar en nyckelroll när det gäller att maximera potentialen för GPU-virtualisering för AI-arbetsbelastningar.

Välja rätt GPU-arkitektur

När du väljer GPU:er för AI-uppgifter bör du leta efter modeller med hög minneskapacitet, snabb bandbredd och inbyggt virtualiseringsstöd. Många moderna GPU:er kan delas upp i flera isolerade instanser, vilket gör att olika användare eller applikationer kan få dedikerade beräknings- och minnesresurser. Men att välja rätt GPU är bara en del av ekvationen - din stödjande lagrings- och nätverksinfrastruktur måste också kunna hålla jämna steg med dess prestanda.

Krav på lagring och nätverk

AI-arbetsbelastningar innebär ofta hantering av enorma mängder data, vilket gör NVMe-lagring med hög hastighet och nätverk med låg latens avgörande. I företagsmiljöer är NVMe-enheter med hög uthållighet idealiska för att hantera de tunga läs- och skrivcykler som följer med AI-applikationer.

För datautbyte mellan noder ger tekniker som InfiniBand eller avancerade Ethernet-lösningar den bandbredd som krävs för smidig drift. Att använda ett distribuerat filsystem för att möjliggöra parallell I/O kan bidra till att minimera flaskhalsar när flera processer kommer åt data samtidigt. När lagrings- och nätverksbehoven är tillgodosedda är nästa steg att finjustera hur resurserna är inriktade.

Resursinriktning och topologioptimering

För att optimera resursinriktningen ska du konfigurera NUMA (Non-Uniform Memory Access) för att säkerställa direkta anslutningar mellan GPU:er, minne och processorer. Tilldela höghastighetsnätverksgränssnitt och dedikera PCIe-banor för att minska latensen. Tänk på att robust kylning och tillräcklig strömkapacitet är avgörande för att undvika termisk strypning och bibehålla systemets stabilitet. Dessutom kan lagring nära processorenheter minska latensen ytterligare, vilket skapar en mer effektiv och responsiv systemarkitektur.

Konfiguration av virtuell maskin och GPU

När hårdvaran är installerad är nästa steg att konfigurera virtuella maskiner (VM) och GPU:er för att säkerställa optimal AI-prestanda. Korrekta konfigurationer frigör potentialen hos virtualiserade GPU:er, vilket gör dem mer effektiva för AI-arbetsbelastningar. Låt oss dyka in i hur man konfigurerar och hanterar dessa resurser effektivt.

Fullständigt GPU-passthrough vs. vGPU-partitionering

När det gäller GPU-konfigurationer finns det två huvudsakliga tillvägagångssätt: GPU-passthrough och vGPU-partitionering.

• GPU-passthrough dedikerar en hel GPU till en enda VM, vilket ger nästan naturlig prestanda för krävande AI-träningsuppgifter. Även om den här konfigurationen maximerar effekten begränsar den GPU:n till en enda VM, vilket kan vara ineffektivt för mindre arbetsbelastningar.
• Med vGPU-partitionering delas å andra sidan en GPU upp i flera virtuella skivor. Det här tillvägagångssättet är mer kostnadseffektivt för uppgifter som inte kräver en GPU:s fulla kraft, som inferensarbetsbelastningar eller mindre träningsjobb.

Moderna GPU:er som NVIDIA A100 och H100 har stöd för MIG (Multi-Instance GPU), vilket möjliggör upp till sju isolerade GPU-instanser på ett enda kort. Den här funktionen är perfekt för att maximera hårdvaruutnyttjandet och samtidigt hålla kostnaderna i schack.

Rätt val beror på ditt användningsområde:

• För storskalig träning, som träning av språkmodeller eller forskning om djupinlärning, är GPU passthrough vanligtvis det bättre alternativet.
• För uppgifter som inferensservering, utveckling eller testning ger vGPU-partitionering bättre resurseffektivitet och kostnadsbesparingar.

Resursallokering för maximal parallellism

Effektiv resursallokering är avgörande för att undvika flaskhalsar och säkerställa smidig AI-verksamhet. Så här balanserar du dina resurser:

• CPU-allokering: Tilldela specifika CPU-kärnor till varje VM för att minimera kontextbyte. Vanligtvis fungerar det bra att tilldela 4-8 CPU-kärnor per GPU, men detta kan variera beroende på AI-ramverket och arbetsbelastningens komplexitet.
• Minneshantering: Planera för både systemets RAM-minne och GPU-minne. Tilldela minst 16-32 GB RAM per GPU för de flesta AI-uppgifter, samtidigt som du reserverar tillräckligt med minne för hypervisorn. Användning av stora sidor kan också minska minnesoverhead i datatunga operationer.
• GPU-minne: När du använder vGPU-partitionering ska du noga övervaka GPU-minnesanvändningen. Vissa ramverk som PyTorch och TensorFlow kan dynamiskt allokera GPU-minne, men genom att sätta gränser säkerställer du att en arbetsbelastning inte monopoliserar resurserna.
• Nätverk: Aktivera SR-IOV (Single Root I/O Virtualization ) för nätverksgränssnitt för att ge virtuella datorer direkt hårdvaruåtkomst. Detta minskar nätverksfördröjningen, vilket är särskilt viktigt för distribuerad AI-träning över flera noder.

Verktyg för GPU-orkestrering

När resurserna väl har allokerats kan orkestreringsverktyg förenkla hanteringen av GPU:er, särskilt i skalade AI-miljöer.

• NVIDIA GPU Operator: Detta verktyg automatiserar uppgifter som GPU-drivrutinsinstallation, container runtime-installation och hälsoövervakning inom Kubernetes. Det säkerställer konsekventa konfigurationer över kluster och minskar den manuella arbetsbelastningen.
• Kubernetes GPU-plugins: Plugins som NVIDIA-enhetsplugin gör att du kan finjustera GPU-schemaläggning och -allokering. De stöder fraktionerad GPU-användning och möjliggör exakt resurshantering för Kubernetes-baserade arbetsbelastningar.
• SLURM: SLURM är en jobbschemaläggare som är utformad för högpresterande databehandling (HPC) och AI-arbetsbelastningar och erbjuder funktioner som GPU-topologimedvetenhet, fair-share-schemaläggning och resursreservationer. Det är särskilt användbart för att hantera miljöer med flera användare och flera projekt.
• Docker med NVIDIA Container Toolkit: Med den här konfigurationen får containrar tillgång till GPU:er samtidigt som isoleringen mellan arbetsbelastningar upprätthålls. Det integreras sömlöst med orkestreringsplattformar, vilket gör det till ett flexibelt alternativ för att distribuera AI-applikationer.

I takt med att din AI-infrastruktur växer blir dessa orkestreringsverktyg oumbärliga. De automatiserar resurshanteringen, förbättrar utnyttjandet och ger den intelligens som behövs för att köra flera arbetsbelastningar effektivt på delad hårdvara.

Övervakning av prestanda och schemaläggning

När du har konfigurerat din maskinvara och dina konfigurationer är nästa steg för att hålla allting igång att fokusera på övervakning och schemaläggning. Dessa två metoder är ryggraden i att upprätthålla AI-prestanda i toppklass i GPU-virtualiserade miljöer. Även den bästa hårdvarukonfigurationen kan komma till korta utan ordentlig insyn i resursanvändningen och smarta schemaläggningsstrategier. Profilering, schemaläggning och löpande övervakning säkerställer att AI-arbetsbelastningar förblir effektiva och ändamålsenliga.

Profilering av AI-arbetsbelastning

Profilering är som att ta pulsen på dina AI-arbetsbelastningar - det hjälper till att hitta flaskhalsar och säkerställer att resurserna används klokt innan prestandan försämras. Målet är att förstå hur olika uppgifter förbrukar GPU-resurser, minne och beräkningscykler.

NVIDIA Nsight Systems är ett verktyg för profilering av CUDA-applikationer som ger detaljerade insikter i GPU-användning, minnesöverföringar och kärnans exekveringstider. För ramverk för djupinlärning kan profileringsverktyg hjälpa till att identifiera om arbetsbelastningar är GPU-, minnes- eller CPU-bundna, vilket är avgörande för att finjustera resursallokeringen.

Ramspecifika verktyg som TensorFlow Profiler och PyTorch Profiler gräver ännu djupare. TensorFlow Profiler bryter ner stegtiderna och visar hur mycket tid som läggs på uppgifter som dataladdning, förbehandling och träning. Samtidigt erbjuder PyTorch Profiler en noggrann titt på minnesanvändningen, vilket hjälper till att fånga minnesläckor eller ineffektiva tensoroperationer.

När du profilerar inkluderar viktiga mätvärden att titta på:

• GPU-användning: Sikta på minst 80% under träning för att säkerställa effektiv användning.
• Utnyttjande av minnesbandbredd: Detta visar hur väl GPU-minnet används.
• Kärnans effektivitet: Indikerar hur effektivt operationerna anpassas till GPU-arkitekturen.

I virtualiserade miljöer blir profileringen lite knepigare på grund av det extra hypervisorlagret. Verktyg som vSphere Performance Charts eller KVM-prestandaövervakning kan överbrygga klyftan genom att korrelera mätvärden på VM-nivå med profileringsdata på gästnivå. Detta tillvägagångssätt med dubbla lager hjälper till att avgöra om prestandahicka beror på virtualiseringslagret eller själva arbetsbelastningen.

De insikter som erhålls från profileringen används direkt i smartare schemaläggningsstrategier, så att resurserna fördelas effektivt.

Schemaläggning av arbetsbelastning med AI

Det är vid schemaläggningen som magin uppstår - att se till att GPU:er används effektivt samtidigt som man jonglerar med flera AI-arbetsbelastningar. Olika strategier tillgodoser olika behov, från synkronisering av distribuerade uppgifter till prioritering av kritiska jobb.

• Gruppschemaläggning: Den här metoden är perfekt för synkroniserad utbildning och säkerställer att alla processer i distribuerad utbildning är anpassade, så att ingen arbetare sitter sysslolös.
• Prediktiv schemaläggning: Genom att analysera historiska data förutspår den här metoden jobbens körtider baserat på faktorer som modellstorlek och datasetets egenskaper, vilket möjliggör smartare placering av arbetsbelastningen.
• Företräde för jobb: Högprioriterade uppgifter kan tillfälligt tränga undan lägre prioriterade uppgifter. Checkpoint-medvetna schemaläggare pausar jobb på ett säkert sätt, sparar deras tillstånd och återupptas senare när resurserna frigörs.
• Schemaläggning med rättvis fördelning: Spårar historisk användning och justerar dynamiskt prioriteringar för att säkerställa att resurserna fördelas rättvist mellan användare eller projekt.

Den schemaläggningsmetod du väljer kan vara avgörande för systemets effektivitet. Till exempel fungerar batchschemaläggning bra i forskningsupplägg med flexibla deadlines, medan realtidsschemaläggning är avgörande för inferensarbetsbelastningar som kräver låg latens.

När schemaläggningen är på plats säkerställer kontinuerlig övervakning att allt håller sig på rätt spår.

Övervakning och benchmarking

Kontinuerlig övervakning fungerar som ett tidigt varningssystem som fångar upp potentiella problem innan de stör produktionen. Genom att kombinera realtidsmätningar med historiska data kan du upptäcka trender och mönster som annars kanske inte skulle märkas.

GPU-övervakningsverktyg bör spåra allt från användning och minnesanvändning till temperatur och strömförbrukning. NVIDIA:s Data Center GPU Manager (DCGM) är ett robust alternativ som integreras med plattformar som Prometheus och Grafana för att ge en heltäckande vy. Dessa verktyg kan hjälpa till att upptäcka problem som termisk strypning eller minnestryck som kan skada prestandan.

Övervakning på applikationsnivå fokuserar på AI-specifika mätvärden som träningsförlust, valideringsnoggrannhet och konvergenshastigheter. Verktyg som MLflow och Weights & Biases kombinerar dessa mätvärden med systemets prestandadata och ger en fullständig bild av arbetsbelastningen.

För distribuerad träning är nätverksövervakning ett måste. Det är viktigt att spåra bandbreddsanvändning, latens och paketförlust mellan noder. Höghastighetsinterconnects som InfiniBand kräver specialverktyg för att säkerställa smidig gradientsynkronisering och parallell dataträning.

Benchmarking hjälper till att fastställa prestandabaslinjer och validera optimeringar. MLPerf-benchmarks är ett standardval för att utvärdera träning och inferens i olika AI-modeller och hårdvaruuppsättningar. Genom att köra dessa tester i din virtualiserade miljö kan du fastställa baslinjeförväntningar och belysa konfigurationsproblem.

Syntetiska riktmärken, som de i NVIDIA:s DeepLearningExamples-arkiv, är också användbara. De simulerar specifika scenarier, hjälper till att isolera virtualiseringsoverhead och bekräftar att din miljö fungerar som förväntat.

Regelbunden benchmarking - till exempel en gång i månaden - kan avslöja problem som drivrutinsuppdateringar, konfigurationsdrift eller hårdvarunedbrytning som annars kanske inte märks.

FDC-servrar för AI-infrastruktur

För att uppnå topprestanda i AI-system är det inte förhandlingsbart att ha en tillförlitlig hostinginfrastruktur. Rätt hostingpartner säkerställer att dina profilerings-, schemaläggnings- och övervakningsstrategier fungerar sömlöst och ger den ryggrad som behövs för att optimera AI-arbetsbelastningar effektivt.

Denna stabila infrastruktur är det som möjliggör avancerad användning av de profilerings-, schemaläggnings- och orkestreringstekniker som diskuterats tidigare.

GPU-servrar för AI-arbetsbelastningar

FDC Servers erbjuder GPU-värd skräddarsydd specifikt för AI och maskininlärningsapplikationer. Från 1 124 USD per månad levereras deras GPU-servrar med obegränsad bandbredd - ett måste när man arbetar med stora datamängder eller distribuerad utbildning. Denna funktion eliminerar oro för dataöverföringsgränser, vilket hjälper dig att upprätthålla förutsägbara kostnader.

Deras servrar är mycket anpassningsbara, vilket gör att du kan finjustera hårdvarukonfigurationer för AI-modeller med högt minne eller specialiserade GPU-installationer, till exempel de som behövs för datorseendeuppgifter. Med omedelbar driftsättning kan du snabbt skala upp GPU-resurser för att möta fluktuerande krav.

Viktiga funktioner inkluderar stöd för GPU-passhrough, vGPU-partitionering och anpassad schemaläggning, alla kritiska för att hantera krävande AI-arbetsbelastningar.

Ouppmätt bandbredd och global utrullning

Ouppmätt bandbredd är en game-changer för datatunga AI-projekt. Träning av stora modeller kräver ofta att terabyte av data flyttas mellan lagringssystem, beräkningsnoder och övervakningsverktyg. Genom att eliminera dataöverföringstak håller FDC Servers din budget förutsägbar och dina arbetsflöden oavbrutna.

Med 74 globala platser ger FDC Servers den geografiska räckvidd som behövs för modern AI-infrastruktur. Detta globala nätverk gör att du kan placera beräkningsresurser närmare datakällor, vilket minskar latensen i distribuerade träningsuppsättningar. För inferens kan modeller distribueras på Edge-platser, vilket ger snabbare svarstider för slutanvändarna.

Den globala infrastrukturen spelar också en viktig roll när det gäller katastrofåterställning och redundans. Om en plats drabbas av ett avbrott kan arbetsbelastningen sömlöst migreras till en annan region, så att verksamheten kan fortsätta att fungera smidigt. För organisationer som hanterar AI-pipelines i flera regioner innebär en konsekvent infrastruktur på alla 74 platser att virtualiseringskonfigurationer, övervakningsverktyg och schemaläggningsstrategier blir enhetliga - oavsett var resurserna är utplacerade.

Dessutom erbjuder FDC Servers support dygnet runt för att lösa eventuella problem, oavsett om de är relaterade till GPU-drivrutiner, virtualiseringskonflikter eller resursallokering. Detta säkerställer minimal stilleståndstid, även i komplexa, virtualiserade GPU-miljöer.

Dessa funktioner ger tillsammans en stark grund för att uppnå optimerad AI-prestanda.

Slutsats

Den här guiden belyser hur kombinationen av avancerad hårdvara, finjusterade resurser och en solid infrastruktur kan öka AI-prestandan avsevärt.

För att få ut mesta möjliga av dina AI-arbetsbelastningar ska du anpassa hårdvaran, resursallokeringen och infrastrukturen efter dina specifika krav. För maximal prestanda är GPU passthrough idealiskt, medan vGPU-partitionering erbjuder ett effektivt sätt att dela resurser.

Synergin mellan hårdvaruval och resursjustering är nyckeln till att optimera prestanda. Att använda GPU:er med stor minnesbandbredd, integrera NVMe-lagring och säkerställa hög nätverksgenomströmning kan direkt förbättra träningseffektiviteten och modellresultatet. Finjustering av systemets topologi minskar fördröjningarna i sammankopplingen, medan profilering och intelligent schemaläggning maximerar GPU-användningen. Orchestreringsverktyg säkerställer dessutom konsekvent prestanda på hög nivå.

En pålitlig hostingpartner knyter ihop allt. För organisationer som strävar efter att övervinna resursutmaningar är tillförlitlig hosting avgörande. FDC Servers erbjuder GPU-hosting för 1 124 USD/månad med obegränsad bandbredd - ett alternativ som eliminerar dataöverföringsgränser och oförutsägbara kostnader.

Med funktioner som geografisk skalbarhet, omedelbar driftsättning och support dygnet runt kan du skala AI-verksamhet sömlöst. Oavsett om du hanterar distribuerad utbildning över regioner eller distribuerar modeller för edge-inferens, tar tillförlitlig infrastruktur bort många av de tekniska hinder som ofta bromsar AI-projekt.

För att nå framgång inom AI krävs en sömlös blandning av GPU-kraft, exakt resurshantering och tillförlitlig hosting. Genom att följa dessa strategier och utnyttja FDC Servers infrastruktur kan du bana väg för topprestanda inom AI.

Vanliga frågor

Hur gör GPU-virtualisering AI-arbetsbelastningar mer effektiva och kostnadseffektiva?

GPU-virtualisering låter flera virtuella maskiner utnyttja en enda fysisk GPU, vilket ökar effektiviteten samtidigt som kostnaderna sänks. Genom att dela resurser elimineras behovet av extra hårdvara, vilket ger bättre användning av det som redan finns tillgängligt och sänker de totala kostnaderna.

Det här upplägget gör också skalning och hantering mycket enklare. Organisationer kan ta sig an fler AI-arbetsbelastningar utan att behöva en separat GPU för varje virtuell maskin. Resultatet? Strömlinjeformad prestanda och kontrollerade kostnader - en idealisk kombination för AI- och maskininlärningsprojekt.

Vad är skillnaden mellan GPU-passthrough och vGPU-partitionering, och när ska du använda dem?

När det gäller GPU-passhrough är hela GPU:n dedikerad till en enda virtuell maskin (VM), vilket ger prestanda som nästan inte går att skilja från att köra på fysisk hårdvara. Detta gör det till ett bra alternativ för krävande uppgifter som AI-modellträning, djupinlärning eller 3D-rendering, där det är viktigt att pressa ut varje uns av prestanda.

Med vGPU-partitionering delas däremot en enda GPU upp i flera hårdvarubaserade segment, vilket gör att flera virtuella datorer eller användare kan dela samma GPU samtidigt. Den här konfigurationen fungerar bäst för delade miljöer som virtuella skrivbord eller arbetsstationer för samarbete, där balans mellan flexibilitet och effektiv resursanvändning är prioriterat.

Vilka är de bästa verktygen och strategierna för att övervaka och optimera AI-arbetsbelastningar i GPU-virtualiserade miljöer?

För att få ut mesta möjliga av AI-arbetsbelastningar i GPU-virtualiserade miljöer är det viktigt att utnyttja GPU-övervakningsverktyg som erbjuder realtidsdata om resursanvändning och prestanda. NVIDIA:s vGPU-hanteringslösningar gör det till exempel enklare att spåra GPU-användning och optimera hur resurserna distribueras.

En annan viktig metod är att använda orkestreringsplattformar som Kubernetes. Dessa plattformar kan dynamiskt justera arbetsbelastningar och fördela resurser mer effektivt, vilket hjälper dig att uppnå bättre GPU-prestanda. Utöver detta spelar regelbunden finjustering av hyperparametrar och förfining av datapipelines en stor roll för att hålla prestandanivåerna höga. Genom att kontinuerligt övervaka GPU-mätvärden kan du upptäcka flaskhalsar tidigt och undvika resurskonflikter, vilket säkerställer att dina AI-uppgifter löper smidigt.