GPU 虚拟化环境中的人工智能工作负载：优化指南

GPU 虚拟化正在改变人工智能工作负载的管理方式。通过将物理 GPU 拆分为多个虚拟实例，您可以同时运行多个人工智能任务，从而提高效率并降低硬件成本。这种方法对于训练复杂模型、处理资源密集型任务以及在不投资额外 GPU 的情况下扩展人工智能项目尤为重要。

以下是其重要原因：

• 高效使用 GPU：通过跨任务和团队共享资源，避免硬件闲置。
• 节约成本：高性能 GPU 价格昂贵；虚拟化可确保最大限度地利用 GPU。
• 灵活性：根据内存大小或 CUDA 版本等特定需求定制虚拟 GPU 实例。
• 可扩展性：随着人工智能工作负载的增长，动态调整资源。
• 可靠性：隔离实例可防止一项任务影响其他任务。

优化性能：

• 选择具有高内存和带宽的 GPU（如英伟达 A100/H100）。
• 使用 NVMe 存储和低延迟网络处理数据。
• 根据工作负载需求，使用 GPU 直通或 vGPU 分区配置虚拟机。
• 利用英伟达™（NVIDIA®）GPU 操作员、Kubernetes插件和SLURM等工具进行协调。
• 利用英伟达™（NVIDIA®）Nsight Systems和DCGM等工具监控性能，找出瓶颈。

FDC Servers等托管服务提供量身定制的GPU解决方案，起价为1124美元/月，包括未计量带宽和全球部署选项，适用于大型人工智能项目。

启示：GPU 虚拟化可简化资源管理、提高性能并降低人工智能工作负载的成本，是高效扩展人工智能操作的实用解决方案。

用于人工智能的 GPU 虚拟化基础知识

什么是 GPU 虚拟化？

GPU 虚拟化允许多个用户通过创建虚拟实例共享单个 GPU，每个实例都有自己的专用内存、内核和处理能力。这意味着单个 GPU 可同时处理多个任务或用户，使其成为人工智能工作负载的高效解决方案。

这项技术的核心依赖于管理程序，管理程序充当管理器，在虚拟机之间分配 GPU 资源。管理程序确保每个实例都能获得分配的份额，而不受其他实例的干扰。对于人工智能任务而言，这使得单个英伟达™（NVIDIA®）A100 或 H100 GPU 可以同时运行多个机器学习实验、训练会话或推理操作。

共享这些资源有两种主要方法：

• 硬件级虚拟化：英伟达™（NVIDIA®）的多实例GPU（MIG）技术将GPU物理分割成独立的部分，确保实例之间的紧密分离。
• 软件级虚拟化：这种方法使用驱动程序和软件来划分 GPU 资源，灵活性更高，但隔离性稍差。

GPU 与传统 CPU 虚拟化的一个关键区别在于内存管理。GPU 使用高带宽内存（HBM），其运行方式与标准系统 RAM 不同。有效管理这些内存至关重要，尤其是在微调或大规模训练等资源密集型人工智能操作期间。

这种基础性的理解为探索 GPU 虚拟化如何在实际场景中增强人工智能性能奠定了基础。

人工智能和机器学习工作负载的优势

虚拟化提供了一系列优势，可直接应对人工智能和机器学习 (ML) 工作负载所面临的挑战。

最大限度地提高 GPU 利用率是其中一个突出优势。高性能 GPU 的成本从 10,000 美元到 30,000 美元不等，但在数据预处理或模型设置等任务中往往未得到充分利用。虚拟化允许多个任务共享同一个 GPU，减少了闲置时间，降低了硬件成本，从而确保这些昂贵的资源得到充分利用。这种方法使企业能够为更多用户和应用提供服务，而无需额外的物理 GPU。

开发的灵活性是另一个改变游戏规则的因素。有了虚拟化技术，开发人员可以根据特定需求（如不同的 CUDA 版本、内存大小或驱动程序配置）创建虚拟 GPU 实例。这种隔离确保了使用PyTorch、TensorFlow 或 JAX 等框架的项目可以共存而不会发生冲突，从而简化了工作流程并加速了创新。

可扩展性更易于管理。人工智能工作负载的需求差异很大。例如，训练一个小型神经网络可能只需要极少的资源，而微调一个大型语言模型则需要庞大的计算能力。虚拟实例可以动态增减，根据工作负载的强度分配资源。这种适应性可确保始终高效利用资源。

多租户支持对具有不同需求的组织尤为重要。通过共享基础设施，不同部门、客户或应用程序可以访问 GPU 资源，而无需管理物理硬件。云提供商甚至可以提供 GPU 即服务（GPU-as-a-Service），让用户使用虚拟 GPU 实例，同时保持性能隔离并降低管理复杂性。

最后，故障隔离可确保稳定性。如果一个虚拟实例崩溃或消耗过多资源，不会影响共享同一 GPU 的其他实例。在生产环境中，多个人工智能服务必须平稳、一致地运行，因此这种可靠性至关重要。

GPU 虚拟化不仅能优化资源使用，还能为人工智能团队提供处理复杂多变的工作负载所需的工具和灵活性。

AI/ML 基础架构：分时 GPU 解释

硬件和基础架构要求

在虚拟化 GPU 环境中获得最佳人工智能性能在很大程度上取决于正确的硬件和互连选择。这些决定对于最大限度地发挥 GPU 虚拟化在人工智能工作负载方面的潜力起着关键作用。

选择正确的 GPU 架构

在为人工智能任务选择 GPU 时，应选择具有高内存容量、快速带宽和内置虚拟化支持的型号。许多现代 GPU 可以拆分成多个独立实例，让不同的用户或应用拥有专用的计算和内存资源。但是，选择合适的 GPU 只是等式的一部分，您的配套存储和网络基础设施还必须能够跟上 GPU 的性能。

存储和网络要求

人工智能工作负载通常需要管理海量数据，因此高速 NVMe 存储和低延迟网络必不可少。在企业环境中，耐用性高的 NVMe 硬盘非常适合处理人工智能应用带来的大读写周期。

对于跨节点的数据交换，InfiniBand或高级以太网解决方案等技术可提供流畅运行所需的带宽。使用分布式文件系统来实现并行 I/O，有助于在多个进程同时访问数据时最大限度地减少瓶颈。满足存储和网络需求后，下一步就是对资源的排列方式进行微调。

资源对齐和拓扑优化

为优化资源配置，配置NUMA（非统一内存访问）以确保 GPU、内存和 CPU 之间的直接连接。分配高速网络接口和专用 PCIe 通道，以减少延迟。请记住，稳健的冷却和充足的电源容量对于避免热节流和保持系统稳定性至关重要。此外，将存储设置在靠近处理单元的位置可进一步减少延迟，从而创建更高效、响应更快的系统架构。

虚拟机和 GPU 配置

硬件设置完成后，下一步就是配置虚拟机（VM）和 GPU，以确保最佳的人工智能性能。正确的配置可以释放虚拟化 GPU 的潜力，使其更有效地用于人工智能工作负载。让我们深入了解如何高效配置和管理这些资源。

完全 GPU 直通与 vGPU 分区

说到 GPU 配置，主要有两种方法：GPU 直通和vGPU 分区。

• GPU 直通将整个 GPU 专用于单个虚拟机，为要求苛刻的人工智能训练任务提供接近原生的性能。虽然这种设置能最大限度地提高功率，但它将 GPU 限制在一个虚拟机上，这对于较小的工作负载来说可能效率不高。
• 另一方面，vGPU 分区将 GPU 分成多个虚拟片。对于不需要 GPU 全部功率的任务，如推理工作负载或较小的训练任务，这种方法更具成本效益。

英伟达™（NVIDIA®）A100 和 H100 等现代 GPU 支持MIG（多实例 GPU），允许在单个显卡上建立多达七个独立的 GPU 实例。这一功能非常适合在控制成本的同时最大限度地提高硬件利用率。

正确的选择取决于您的使用情况：

• 对于大规模训练，如训练语言模型或深度学习研究，GPU 直通通常是更好的选择。
• 对于推理服务、开发或测试等任务，vGPU 分区能提供更好的资源效率并节约成本。

实现最大并行性的资源分配

高效的资源分配对于避免瓶颈和确保人工智能的流畅运行至关重要。下面介绍如何平衡资源：

• CPU 分配：为每个虚拟机分配特定的 CPU 内核，以尽量减少上下文切换。通常情况下，为每个 GPU 分配 4-8 个 CPU 内核效果很好，但这也会根据人工智能框架和工作负载的复杂性而有所不同。
• 内存管理：同时规划系统 RAM 和 GPU 内存。为大多数人工智能任务分配每个 GPU 至少 16-32 GB 的内存，同时为管理程序预留足够的内存。使用超大页面还能减少重数据操作的内存开销。
• GPU 内存：使用 vGPU 分区时，要密切监控 GPU 内存的使用情况。PyTorch 和 TensorFlow 等一些框架可以动态分配 GPU 内存，但设置限制可确保某个工作负载不会垄断资源。
• 联网：为网络接口启用SR-IOV（单根 I/O 虚拟化），让虚拟机直接访问硬件。这样可以减少网络延迟，这对于跨多个节点的分布式人工智能训练尤为重要。

GPU 协调工具

一旦分配了资源，编排工具就可以简化 GPU 的管理，尤其是在扩展的人工智能环境中。

• 英伟达™（NVIDIA®）GPU 操作员：该工具可在 Kubernetes 中自动执行 GPU 驱动程序安装、容器运行时设置和健康监控等任务。它能确保集群间的配置一致，减少人工工作量。
• Kubernetes GPU 插件：英伟达™（NVIDIA®）设备插件等插件允许你对 GPU 调度和分配进行微调。它们支持部分 GPU 使用，并能为基于 Kubernetes 的工作负载提供精确的资源管理。
• SLURM：SLURM 是专为高性能计算（HPC）和人工智能工作负载设计的作业调度程序，具有 GPU 拓扑感知、公平共享调度和资源预留等功能。它尤其适用于管理多用户、多项目环境。
• 带有英伟达™（NVIDIA®）容器工具包的Docker：这种设置允许容器访问 GPU，同时保持工作负载之间的隔离。它与协调平台无缝集成，是部署人工智能应用的灵活选择。

随着人工智能基础架构的发展，这些协调工具变得不可或缺。它们可以实现资源管理自动化，提高利用率，并提供在共享硬件上高效运行多个工作负载所需的智能。

性能监控和调度

在设置好硬件和配置后，保持平稳运行的下一步就是关注监控和调度。这两项工作是在 GPU 虚拟化环境中保持人工智能峰值性能的关键。如果没有适当的资源使用情况可见性和智能调度策略，即使是最好的硬件设置也会出现问题。剖析、调度和持续监控可确保人工智能工作负载保持高效和有效。

人工智能工作负载剖析

剖析就像是为人工智能工作负载把脉，有助于找出瓶颈，确保在性能受到影响之前合理使用资源。其目标是了解不同任务如何消耗 GPU 资源、内存和计算周期。

NVIDIA Nsight Systems是剖析 CUDA 应用程序的首选工具，可提供有关 GPU 利用率、内存传输和内核执行时间的详细信息。对于深度学习框架，剖析工具可以帮助确定工作负载是GPU、内存还是CPU绑定的，这对于微调资源分配至关重要。

TensorFlow Profiler和PyTorch Profiler等针对特定框架的工具挖掘得更深。TensorFlow Profiler 可以分解步骤时间，显示数据加载、预处理和训练等任务花费了多少时间。同时，PyTorch Profiler 还能仔细查看内存使用情况，帮助捕捉内存泄漏或低效的张量操作。

在进行剖析时，需要关注的关键指标包括

• GPU 利用率：目标是在训练期间至少达到 80%，以确保高效使用。
• 内存带宽利用率：这显示了 GPU 内存的使用情况。
• 内核效率：显示操作与 GPU 架构的有效配合程度。

在虚拟化环境中，由于增加了管理程序层，剖析变得更加棘手。vSphere 性能图表或KVM 性能监控等工具可以弥合这一差距，将虚拟机级指标与访客级剖析数据关联起来。这种双层方法有助于确定性能问题是由虚拟化层还是工作负载本身造成的。

从分析中获得的洞察力可直接用于更智能的调度策略，从而保持资源的有效分配。

人工智能工作负载调度

调度是奇迹发生的地方--确保在同时处理多个人工智能工作负载时高效使用 GPU。从同步分布式任务到优先处理关键任务，不同的策略可满足不同的需求。

• 群组调度：这种方法非常适合同步训练，它能确保分布式训练中的所有进程保持一致，因此不会有工人闲置。
• 预测性调度：通过分析历史数据，这种方法可根据模型大小和数据集特征等因素预测作业运行时间，从而实现更智能的工作负载安排。
• 作业抢占：高优先级任务可以临时取代低优先级任务。检查点感知调度器能安全地暂停作业，保存其状态，并在稍后资源空闲时恢复。
• 公平分配调度：跟踪历史使用情况，动态调整优先级，确保资源在用户或项目间公平分配。

选择哪种调度方法会影响系统效率。例如，批量调度适用于具有灵活截止日期的研究设置，而实时调度对于要求低延迟的推理工作负载至关重要。

调度就位后，持续监控可确保一切按计划进行。

监控和基准测试

持续监控可作为预警系统，在潜在问题破坏生产之前将其捕获。将实时指标与历史数据相结合，有助于发现可能被忽视的趋势和模式。

GPU 监控工具应跟踪从利用率和内存使用率到温度和功耗的所有情况。英伟达™（NVIDIA®）的数据中心 GPU 管理器（DCGM）是一个强大的选择，它与Prometheus和Grafana等平台集成，提供全面的视图。这些工具可以帮助检测可能影响性能的热节流或内存压力等问题。

应用级监控可将训练损失、验证准确性和收敛率等特定于人工智能的指标归零。MLflow和Weights & Biases等工具将这些指标与系统性能数据相结合，提供了工作负载健康状况的全貌。

对于分布式训练，网络监控是必须的。跟踪节点之间的带宽使用、延迟和丢包情况非常重要。高速互连（如 InfiniBand）需要专门的工具来确保梯度同步和数据并行训练的顺利进行。

基准测试有助于设定性能基准和验证优化。MLPerf基准是评估各种人工智能模型和硬件设置的训练和推理的标准选择。在虚拟化环境中运行这些测试可建立基准预期并突出显示配置问题。

合成基准（如英伟达 DeepLearningExamples 存储库中的基准）也很有用。它们可以模拟特定场景，帮助隔离虚拟化开销，并确认环境性能符合预期。

定期进行基准测试（例如每月一次）可以发现驱动程序更新、配置偏移或硬件退化等问题，否则这些问题可能会被忽视。

用于人工智能基础架构的FDC 服务器¨NBSP;

要实现人工智能系统的峰值性能，拥有可靠的托管基础设施是必不可少的。合适的托管合作伙伴可确保您的剖析、调度和监控策略无缝运行，为有效优化人工智能工作负载提供所需的骨干力量。

有了这种稳定的基础设施，才能先进地部署前面讨论过的剖析、调度和协调技术。

用于人工智能工作负载的 GPU 服务器

FDC Servers 提供专为人工智能和机器学习应用定制的 GPU 托管服务。他们的 GPU 服务器起价为每月 1,124 美元，带宽不受限制，这是在处理大型数据集或分布式培训时必须具备的功能。这一功能消除了对数据传输限制的担忧，帮助您保持可预测的成本。

他们的服务器具有高度可定制性，允许您针对高内存人工智能模型或专用 GPU 设置（如计算机视觉任务所需的 GPU 设置）对硬件配置进行微调。通过即时部署，您可以快速扩展 GPU 资源，以满足不断变化的需求。

主要功能包括支持 GPU 穿透、vGPU 分区和自定义调度，所有这些对于处理要求苛刻的人工智能工作负载都至关重要。

未计量带宽和全球部署

对于数据量巨大的人工智能项目来说，未计量的带宽改变了游戏规则。训练大型模型通常需要在存储系统、计算节点和监控工具之间移动数 TB 的数据。通过消除数据传输上限，FDC Servers 可使您的预算保持可预测性，工作流程不受干扰。

FDC Servers 在全球拥有74 个分支机构，可提供现代人工智能基础设施所需的地理覆盖范围。通过这一全球网络，您可以将计算资源部署在更靠近数据源的地方，从而减少分布式训练设置中的延迟。在推理方面，可以在边缘位置部署模型，确保为终端用户提供更快的响应时间。

全球基础设施在灾难恢复和冗余方面也发挥着至关重要的作用。如果一个地点面临故障，工作负载可以无缝迁移到另一个地区，从而保持业务平稳运行。对于管理多地区人工智能流水线的企业来说，在所有 74 个地点拥有一致的基础架构可确保虚拟化设置、监控工具和调度策略的统一性--无论您的资源部署在哪里。

此外，FDC Servers 还提供全天候支持，以解决任何问题，无论是与 GPU 驱动程序、虚拟化冲突还是资源分配有关的问题。即使在复杂的虚拟化 GPU 环境中，也能确保将停机时间降至最低。

这些功能共同为实现优化的人工智能性能奠定了坚实的基础。

结论

本指南重点介绍了如何将先进的硬件、经过微调的资源和稳固的基础架构相结合，从而显著提升人工智能性能。

要最大限度地发挥人工智能工作负载的性能，请根据具体要求调整硬件、资源分配和基础架构。为实现最高性能，GPU 直通是理想选择，而vGPU 分区则是共享资源的有效方式。

硬件选择和资源调整之间的协同作用是优化性能的关键。使用具有充足内存带宽的 GPU、集成 NVMe 存储并确保高网络吞吐量，可以直接提高训练效率和模型输出。微调系统拓扑结构可减少互连延迟，而剖析和智能调度可最大限度地提高 GPU 的使用率。协调工具可进一步确保一致的高水平性能。

可靠的托管合作伙伴将一切联系在一起。对于旨在克服资源挑战的企业来说，可靠的托管服务至关重要。FDC Servers 提供的 GPU 托管价格为 1124 美元/月，带宽不计费--该选项消除了数据传输限制和不可预测的成本。

凭借地理可扩展性、即时部署和全天候支持等功能，您可以无缝扩展人工智能操作。无论您是管理跨地区的分布式培训，还是部署边缘推理模型，可靠的基础架构都能消除通常会导致人工智能项目进展缓慢的许多技术障碍。

要想在人工智能领域取得成功，就必须将 GPU 性能、精确的资源管理和可靠的托管服务完美地结合在一起。通过遵循这些策略并利用 FDC Servers 的基础设施，您可以为实现人工智能的峰值性能铺平道路。

常见问题

GPU 虚拟化如何提高人工智能工作负载的效率和成本效益？

GPU 虚拟化可让多个虚拟机利用单个物理 GPU，从而提高效率并降低成本。通过共享资源，无需额外硬件，从而更好地利用现有资源并降低总体成本。

这种设置也使扩展和管理变得更加容易。企业可以承担更多的人工智能工作负载，而无需为每台虚拟机配备单独的 GPU。结果如何？简化性能，控制成本，这是人工智能和机器学习项目的理想组合。

GPU 直通和 vGPU 分区有什么区别？

说到 GPU 直通，整个 GPU 专用于单个虚拟机（VM），其性能与在物理硬件上运行几乎没有区别。这使得它成为人工智能模型训练、深度学习或三维渲染等要求苛刻的任务的首选，在这些任务中，榨取每一丝性能都是至关重要的。

相比之下，vGPU 分区将单个 GPU 分割成多个基于硬件的部分，使多个虚拟机或用户能够同时共享同一个 GPU。这种设置最适用于虚拟桌面或协作工作站等共享环境，在这些环境中，兼顾灵活性和资源使用效率是首要任务。

在 GPU 虚拟化环境中监控和优化人工智能工作负载的最佳工具和策略是什么？

要充分利用 GPU 虚拟化环境中的人工智能工作负载，必须利用GPU 监控工具来提供有关资源使用情况和性能的实时数据。例如，英伟达™（NVIDIA®）的vGPU管理解决方案可以更轻松地跟踪GPU利用率并优化资源分配方式。

另一种关键方法是使用Kubernetes 等编排平台。这些平台可以动态调整工作负载，更有效地分配资源，帮助您实现更好的 GPU 性能。此外，定期微调超参数和完善数据管道在保持高性能水平方面也发挥着重要作用。通过持续监控 GPU 指标，您可以及早发现瓶颈，避免资源冲突，确保人工智能任务顺利进行。