Nchịkọta
Kedu ka usoro AI na-ekenye, jigharịa, ma nwetaghachi ebe nchekwa nwere oke na GPU, yana ihe kpatara oghere efu (nkewa) nwere ike ibute njehie na-enweghị ncheta ọbụlagodi mgbe ọtụtụ ebe nchekwa dị na teknụzụ. Ịghọta ya bụ isi ihe na-adaba nnukwu ụdị na izere mkpọka dị omimi.
Njikwa ebe nchekwa GPU na nkewa bụ ngọngọ ụlọ ọrụ nka nke na-emetụta ịdịmma nlereanya, ọnụ ahịa akụrụngwa, nkwụsịtụ, na ntụkwasị obi n'ọ̀tụ̀tụ̀.
Ime miri emi
Ebe nchekwa GPU bụ nke edobere ma dị oke ọnụ ahịa: kaadị nwere ike ịnwe mkpokọta 24, 80, ma ọ bụ 192 GB, na-ekekọrịta site na nha ihe atụ, mmemme, gradients, steeti ndị na-ebuli elu, yana nchekwa nwa oge. Ịkpọ onye ọkwọ ụgbọ ala ka ọ kenye ebe nchekwa na ọrụ ọ bụla ga-adị ngwa ngwa, ya mere, usoro dị ka PyTorch na-eji ihe nkwụnye ego na-ejide nnukwu ihe mgbochi n'ihu ma na-enye obere mpempe akwụkwọ, wee na-edobe iberibe n'ime ọdọ mmiri maka ijikwa ya. Ihe nwude ahụ bụ nkewa: ka a na-ekenye tenors nke nha dịgasị iche iche ma tọhapụ ya, ohere ahụ efu na-agbaji n'ime mpekere gbasasịrị. Ị nwere ike ịnweta 5 GB n'efu na mkpokọta ma ị gaghị ekenye 2 GB tensor na-aga n'ihu n'ihi na ọ nweghị oghere zuru oke. Nke a bụ ya mere ọzụzụ nwere ike ịdaba na njehie na-enweghị ncheta n'agbanyeghị na ọ dị ka isi ụlọ.
Nghọta nka nka
PyTorch's CUDA caching allocator na-ekewa ebe nchekwa n'ime iyi nke ngọngọ ma na-ejigharị ihe mgbochi ndị nwere onwe ha dabara na nha achọrọ, na-ezere oku cudaMalloc/cuda efu. Nkewa na-ebilite mgbe enweghị ike ijikọ ngọngọ gbawara agbawa. Ngwa dị ka torch.cuda.empty_cache, nhọrọ PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF expandable_segments, na ebe nchekwa snapshots na-enyere aka. Ụzọ ọhụrụ dị ọhụrụ na-agbaziri echiche mebere-ncheta, na-esepụta ibe anụ ahụ na-abụghị nke na-aga n'ihu n'ime usoro mebere nke ọma ka nnukwu arịrịọ wee gaa nke ọma n'agbanyeghị nkewa.
Ịmalite njikwa ebe nchekwa GPU na nkewa
Kedu ka usoro AI na-ekenye, jigharịa, ma nwetaghachi ebe nchekwa nwere oke na GPU, yana ihe kpatara oghere efu (nkewa) nwere ike ibute njehie na-enweghị ncheta ọbụlagodi mgbe ọtụtụ ebe nchekwa dị na teknụzụ. Ịghọta ya bụ isi ihe na-adaba nnukwu ụdị na izere mkpọka dị omimi. Njikwa ebe nchekwa GPU na nkewa bụ ngọngọ ụlọ ọrụ nka nke na-emetụta ịdịmma nlereanya, ọnụ ahịa akụrụngwa, nkwụsịtụ, na ntụkwasị obi n'ọ̀tụ̀tụ̀. Iji wulite nghọta miri emi, na-emeso njikwa ebe nchekwa GPU na nkewa dị ka ihe nlere anya na-arụ ọrụ, ọ bụghị otu njirimara: kọwapụta nsonaazụ achọrọ, dokwuo anya echiche, kewaa ihe sistemụ nwere ike ime nke ọma na ihe ka chọrọ mkpebi ndị ọkachamara.
Na omume, otu ndị siri ike na-eji njikwa ebe nchekwa GPU na nkewa na-ebuli ụlọ, data, na nhọrọ akụrụngwa megide ntụkwasị obi na ọnụ ahịa. Ha na-edepụta njirisi ịga nke ọma nke ọma, nwalee megide data ziri ezi yana usoro ọrụ, yana na-atụgharị dabere na usoro ọdịda ahụrụ karịa karịa mmeri otu oge. Nke a bụ ebe nghọta usoro ihe atụ na-atụgharị ghọọ ike na-adịgide adịgide n'ofe ngwaahịa, amụma na arụmọrụ.
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ. N'otu oge ahụ, ịkwalite otu akara ngosi nwere ike zoo adịghị ike sistemụ sara mbara. Ụzọ kachasị na-agbanwe agbanwe bụ ijikọ ọsọ nnwale na ịdọ aka ná ntị ọchịchị: ndị na-anya ụgbọ elu, ijide ihe akaebe, bipụta ndekọ mkpebi, na na-aga n'ihu na-emelite nchekwa dị ka omume nlereanya, atụmanya ndị ọrụ, na ihe iwu chọrọ.
Mmetụta atụmatụ
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ.
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Nkà mmụta nka na-enyere ndị otu egwuregwu aka ịhọrọ nchịkọta ziri ezi, ọ bụghị naanị nke kachasị ọhụrụ.
Nkà mmụta nka na-enyere ndị otu egwuregwu aka ịhọrọ nchịkọta ziri ezi, ọ bụghị naanị nke kachasị ọhụrụ. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Nhọrọ injinia ka mma na-ebelata ihe omume ntụkwasị obi na mmepụta.
Nhọrọ injinia ka mma na-ebelata ihe omume ntụkwasị obi na mmepụta. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Mmejuputa n'ezie n'ụwa
Ọsọ ọzụzụ nke na-ada na 'CUDA enweghị ebe nchekwa' n'agbanyeghị ebe nchekwa echekwara na-egosi oghere efu, edoziri site na ịtọ PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF iji mee ka akụkụ nwere ike gbasaa.
Iji torch.cuda.memory_summary ma ọ bụ foto ebe nchekwa iji chọpụta nke tenors na nkewa na-eri 80 GB nke GPU.
vLLM's Paged Ntị nlebara anya ijikwa oghere KV nlebara anya na ibe ndị nwere oke iji jeere ọtụtụ arịrịọ nkata n'otu oge na-emefusịghị ebe nchekwa.
Iwedata nha batch ma ọ bụ na-eme ka nlele gradient belata ebe nchekwa ọrụ wee zere ndabichi na-esiteghị na ncheta.
Usoro mmejuputa
Njikwa ebe nchekwa GPU na nkewa na omume
Ọsọ ọzụzụ nke na-ada na 'CUDA enweghị ebe nchekwa' n'agbanyeghị ebe nchekwa echekwara na-egosi oghere efu, edoziri site na ịtọ PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF iji mee ka akụkụ nwere ike gbasaa.
Ọzụzụ ọzụzụ nke na-ada na 'CUDA enweghị ebe nchekwa' n'agbanyeghị ebe nchekwa echekwara na-egosi ohere efu, edoziri site na ịtọ PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF iji mee ka akụkụ ndị nwere ike gbasaa Otu dị iche iche na-enweta nsonaazụ kacha mma mgbe ha kọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-edobe ụzọ ịrị elu mmadụ maka oke ikpe, ma soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie ka oge na-aga.
Njikwa ebe nchekwa GPU na nkewa na omume
Iji torch.cuda.memory_summary ma ọ bụ foto ebe nchekwa iji chọpụta nke tenors na nkewa na-eri 80 GB nke GPU.
Iji torch.cuda.memory_summary ma ọ bụ foto ebe nchekwa iji chọpụta nke tenors na nkewa na-eri otu GPU's 80 GB Team na-enwetakarị nsonaazụ ka mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, debe ụzọ mmụba mmadụ maka ọnụ ọnụ, ma soro ma uru nrụpụta na ụgwọ njehie na oge.
Njikwa ebe nchekwa GPU na nkewa na omume
vLLM's Paged Ntị nlebara anya ijikwa oghere KV nlebara anya na ibe ndị nwere oke iji jeere ọtụtụ arịrịọ nkata n'otu oge na-emefusịghị ebe nchekwa.
vLLM's Paged Ntị na-achịkwa cache anya KV na ibe ndị nwere oke iji jeere ọtụtụ arịrịọ nkata na-aga n'ihu na-emefusịghị ebe nchekwa Otu egwuregwu na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma ma ọ bụrụ na ha akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-edobe ụzọ mmụba mmadụ maka ikpe ikpe, ma soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie na oge.
Njikwa ebe nchekwa GPU na nkewa na omume
Iwedata nha batch ma ọ bụ na-eme ka nlele gradient belata ebe nchekwa ọrụ wee zere ndabichi na-esiteghị na ncheta.
Ibelata nha batch ma ọ bụ na-eme ka nyocha gradient belata ebe nchekwa ọrụ ma zere ndakpọ nke na-esiteghị na ncheta, otu na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha kọwapụtara ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-edobe ụzọ mmụba mmadụ maka ikpe ikpe, ma soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie n'ime oge.
Ihe ize ndụ & okporo ụzọ nche
Ịkwalite otu akara ngosi nwere ike zoo adịghị ike sistemụ sara mbara.
A na-eledakarị ihe akụrụngwa na ụgwọ ọrụ anya.
Ọdịiche nchekwa na nleba anya nwere ike itolite ka sistemu na-adịwanye mgbagwoju anya.
Map mmejuputa
Kọwaa latency, ịdịmma na ebumnuche ọnụ ahịa tupu mmejuputa ya.
Kọwaa latency, ịdịmma na ebumnuche ọnụ ahịa tupu mmejuputa ya. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Benchmark n'okpuru ibu dị adị na ọnọdụ data.
Benchmark n'okpuru ibu dị adị na ọnọdụ data. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Nleba anya akụrụngwa maka mperi, ịkpafu na mmetụta onye ọrụ.
Nleba anya akụrụngwa maka mperi, ịkpafu na mmetụta onye ọrụ. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Kwadebe ụzọ nzaghachi azụghachi azụ na ihe omume tupu ịchachaa.
Kwadebe ụzọ nzaghachi azụghachi azụ na ihe omume tupu ịchachaa. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.