InayofuataMwongozo unaofuata
Estimating GPU Memory Needed for LLMs
Kiufundi
MWONGOZO wa Kiufundi
Usimamizi wa Kumbukumbu ya GPU na Kugawanyika
Jinsi mifumo ya AI inavyotenga, kutumia tena na kurejesha kumbukumbu ndogo kwenye GPU, na kwa nini mapengo yaliyosalia (kugawanyika) yanaweza kusababisha makosa ya nje ya kumbukumbu hata wakati kumbukumbu nyingi zimesalia kitaalamu.
Sikiliza mwongozo huuInaonyeshwa na AI · ~2 min
Katika ukurasa huudk 2 kusoma
Muhtasari
Understanding it is key to fitting big models and avoiding mysterious crashes.
Dive ya kina
Kumbukumbu ya GPU imerekebishwa na ni ya thamani: kadi inaweza kuwa na jumla ya GB 24, 80, au 192, ikishirikiwa na uzani wa kielelezo, uwezeshaji, vijisehemu, hali za viboreshaji, na bafa za muda. Kumwita dereva kutenga kumbukumbu kwenye kila operesheni kungekuwa polepole, kwa hivyo mifumo kama PyTorch hutumia kitegaji cha kache ambacho hunyakua vizuizi vikubwa mbele na kutoa vipande vidogo, kisha kuweka vipande vilivyoachiliwa kwenye dimbwi ili kutumika tena. Ukamataji ni mgawanyiko: jinsi tensor za ukubwa tofauti zinavyotolewa na kuachiliwa, nafasi ya bure hugawanyika katika vipande vilivyotawanyika. Unaweza kuwa na GB 5 bila malipo kwa jumla lakini ushindwe kutenga tensor ya GB 2 kwa sababu hakuna pengo moja kubwa la kutosha. Hii ndiyo sababu mafunzo yanaweza kuharibika kwa makosa ambayo hayajakumbukwa licha ya kuwa na nafasi ya kusoma.
Utekelezaji wa Ulimwengu Halisi
A training team examines allocator statistics before testing expandable segments on a variable-batch workload.
A developer uses memory_summary and a memory snapshot to investigate active tensors and inactive split blocks.
An inference team uses vLLM’s paged KV-cache management to reduce cache-allocation waste.
A training team lowers batch size or checkpoints activations after confirming live tensor memory is the limiting factor.
Mustakabali wa Usimamizi wa Kumbukumbu ya GPU na Kugawanyika
Udhibiti wa kumbukumbu unazidi kuwa nadhifu na kurasa zaidi, ukichochewa na mifumo ya uendeshaji. Mbinu kama vile vigawaji vya mtindo wa kumbukumbu-pepe na umakini wa kurasa (hutumika kudhibiti akiba ya KV wakati wa makisio) hupunguza upotevu na kugawanyika kwa kiasi kikubwa. Tarajia mifumo kuwa chaguo-msingi ili iweze kupanuliwa, vigawaji vinavyotenganishwa, mwonekano bora zaidi kupitia wasifu uliojengewa ndani, na uunganisho mkali zaidi wa upakiaji na urejeshaji ili mfumo uchanganyike GPU, CPU, na kumbukumbu ya diski kiotomatiki ili kuweka utumiaji kuwa juu na mvurugo nadra.
Kuiweka katika vitendo
Kwa nini ni muhimu
- Gharama na bajeti. Maamuzi ya usanifu huendesha utendaji na gharama ya uendeshaji kwa miaka.
- Maamuzi ya wazi zaidi. Elimu ya kiufundi husaidia timu kuchagua safu sahihi, sio tu mpya zaidi.
- Udhibiti wa ubora. Chaguo bora za uhandisi hupunguza matukio ya kuaminika katika uzalishaji.
Jihadharini na
- Kuboresha kiwango kimoja kunaweza kuficha udhaifu mkubwa wa mfumo.
- Gharama za miundombinu na matengenezo mara nyingi hupunguzwa.
- Mapengo ya usalama na uonekanaji yanaweza kukua kadiri mifumo inavyozidi kuwa ngumu.
Hatua zinazofuata
- Bainisha muda, ubora na malengo ya gharama kabla ya utekelezaji.
- Benchmark chini ya mzigo halisi na hali ya data.
- Ufuatiliaji wa ala kwa makosa, kuteleza, na athari za mtumiaji.
- Tayarisha njia za urejeshaji na majibu ya matukio kabla ya kuongeza ukubwa.
Endelea Kuchunguza
Jarida halali
Pata taarifa ya kila siku ya AI
Hadithi tatu za AI zilizothibitishwa kila asubuhi ya wiki, zimetengenezwa kwa Kiingereza rahisi. Bila malipo daima, hakuna matangazo.
Barua pepe moja kila siku ya wiki. Jiondoe kwa bonyeza moja. Hatutauza au kushiriki anwani yako.
Jijaribu mwenyewe
Take the GPU Memory Management and Fragmentation quiz
Maoni ya haraka juu ya kila jibu, na cheti kinachoweza kushirikishwa na kitambulisho kinachoweza kuthibitishwa baada ya kupita kozi.
Changia elimu ya AI bila malipo. AI Understanding ni 501(c)(3) isiyo na faida — hakuna matangazo, hakuna kizuizi cha malipo, daima. Toa mchango
Maswali yanayoulizwa mara kwa mara
What is GPU Memory Management and Fragmentation?
Jinsi mifumo ya AI inavyotenga, kutumia tena na kurejesha kumbukumbu ndogo kwenye GPU, na kwa nini mapengo yaliyosalia (kugawanyika) yanaweza kusababisha makosa ya nje ya kumbukumbu hata wakati kumbukumbu nyingi zimesalia kitaalamu. Kuielewa ni ufunguo wa kufaa miundo mikubwa na kuepuka ajali za ajabu.
Mgawanyiko wa kumbukumbu ya GPU ni nini?
Kugawanyika kunamaanisha kuwa kumbukumbu ya bure inatosha, lakini imevunjwa vipande vipande, kwa hivyo hakuna pengo moja la kutosha kwa tensor kubwa.
Kwa nini mifumo kama PyTorch hutumia kigawanya kumbukumbu ya kache?
Kupiga simu kwa cudaMalloc/cudaFree kwa kila op ni polepole, kwa hivyo kiweka akiba hunyakua vizuizi vikubwa na kutumia tena vilivyoachiliwa kutoka kwa bwawa.
A CUDA allocation fails despite apparently unused reserved memory. What should a developer investigate?
Allocator statistics and snapshots help distinguish fragmentation from live tensors or other allocations. The error alone does not prove a single cause.
Which PyTorch allocator option can be tested for changing-size workloads that leave unused memory slivers?
Expandable segments can reduce waste for selected allocation patterns. Availability and benefit depend on allocator configuration and workload.
PagedAttention ya vLLM inasimamia nini kupunguza upotevu wa kumbukumbu wakati wa uelekezaji?
PagedAttention huhifadhi akiba ya KV katika kurasa za ukubwa usiobadilika kama vile kumbukumbu pepe ya OS, kukata migawanyiko na kuhudumia maombi mengi kwa ufanisi.
Endelea kujifunza
Miongozo inayohusiana
Miongozo zaidi imechaguliwa kwa mada hii