SıradakiSonraki rehber
Yüksek Lisans İçin Gerekli GPU Belleğinin Tahmin Edilmesi
Teknik
Teknik KILAVUZ
GPU Bellek Yönetimi ve Parçalanması
Yapay zeka çerçevelerinin GPU'daki sınırlı belleği nasıl ayırdığı, yeniden kullandığı ve geri kazandığı ve teknik olarak bol miktarda bellek kaldığında bile neden kalan boşlukların (parçalanma) yetersiz bellek hatalarına neden olabileceği.
Bu kılavuzu dinleyinAI tarafından anlatılan · ~2 min
Bu sayfada2 dakika okuma
Genel Bakış
Understanding it is key to fitting big models and avoiding mysterious crashes.
Derin Dalış
GPU belleği sabit ve değerlidir: Bir kartta model ağırlıkları, aktivasyonlar, degradeler, optimize edici durumları ve geçici arabellekler tarafından paylaşılan toplam 24, 80 veya 192 GB bellek bulunabilir. Sürücüyü her işlemde bellek ayırması için çağırmak yavaş olacaktır; bu nedenle PyTorch gibi çerçeveler, öndeki büyük blokları yakalayan ve alt parçaları dağıtan, ardından serbest bırakılan parçaları yeniden kullanım için bir havuzda tutan bir önbellek ayırıcı kullanır. İşin püf noktası parçalanmadır: Farklı boyutlardaki tensörler tahsis edilip serbest bırakıldıkça, boş alan dağınık parçalara bölünür. Toplamda 5 GB boş alana sahip olabilirsiniz ancak hiçbir boşluk yeterince büyük olmadığından bitişik bir 2 GB tensör tahsis edemeyebilirsiniz. Bu nedenle eğitim, görünüşte mevcut boşluk payına rağmen yetersiz bellek hatalarıyla çökebilir.
Gerçek Dünya Uygulaması
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.
GPU Bellek Yönetimi ve Parçalamanın Geleceği
Bellek yönetimi, işletim sistemlerinden ilham alınarak daha akıllı ve daha sayfalı hale geliyor. Sanal bellek tarzı ayırıcılar ve sayfalanmış dikkat (çıkarım sırasında KV önbelleğini yönetmek için kullanılır) gibi teknikler israfı ve parçalanmayı önemli ölçüde azaltır. Çerçevelerin varsayılan olarak genişletilebilir, birleştirici ayırıcılara, yerleşik profil oluşturucular aracılığıyla daha iyi görünürlüğe ve boşaltma ve yeniden hesaplama ile daha sıkı bağlantıya sahip olmasını bekleyebilirsiniz; böylece sistem, kullanımı yüksek tutmak ve nadiren çökmek üzere GPU, CPU ve disk belleğini otomatik olarak dengeler.
Uygulamaya koymak
Neden önemli?
- Maliyet ve bütçe. Mimari kararlar yıllarca performansı ve işletme maliyetini etkiler.
- Daha net kararlar. Teknik eğitim, ekiplerin yalnızca en yenisini değil, doğru yığını seçmesine de yardımcı olur.
- Kalite kontrolü. Daha iyi mühendislik seçenekleri, üretimdeki güvenilirlik olaylarını azaltır.
Dikkat edin
- Bir kıyaslamayı optimize etmek daha geniş sistem zayıflıklarını gizleyebilir.
- Altyapı ve bakım maliyetleri genellikle hafife alınır.
- Sistemler karmaşıklaştıkça güvenlik ve gözlemlenebilirlik boşlukları büyüyebilir.
Sonraki adımlar
- Uygulamadan önce gecikmeyi, kaliteyi ve maliyet hedeflerini tanımlayın.
- Gerçekçi yük ve veri koşulları altında kıyaslama yapın.
- Hatalar, sapmalar ve kullanıcı etkisi için cihaz izleme.
- Ölçeklendirmeden önce geri alma ve olay müdahale yollarını hazırlayın.
Keşfetmeye Devam Edin
Ücretsiz bülten
Günlük AI brifingini alın
Hafta içi her sabah sade İngilizce yazılmış, doğrulanmış üç yapay zeka hikayesi. Sonsuza kadar ücretsiz, reklam yok.
Hafta içi her gün bir e-posta. Tek tıklamayla aboneliğinizi iptal edin. Adresinizi asla satmayız veya paylaşmayız.
Kendinizi test edin
Take the GPU Memory Management and Fragmentation quiz
Her yanıtla ilgili anında geri bildirim ve bir kursu geçtiğinizde doğrulanabilir bir kimliğe sahip paylaşılabilir bir sertifika.
Ücretsiz AI eğitimini destekleyin. AI Understanding, bir 501(c)(3) kâr amacı gütmeyen kuruluştur; hiçbir zaman reklam yoktur, ödeme duvarı yoktur. Bağış yap
Sık sorulan sorular
What is GPU Memory Management and Fragmentation?
Yapay zeka çerçevelerinin GPU'daki sınırlı belleği nasıl ayırdığı, yeniden kullandığı ve geri kazandığı ve teknik olarak bol miktarda bellek kaldığında bile neden kalan boşlukların (parçalanma) yetersiz bellek hatalarına neden olabileceği. Bunu anlamak, büyük modeller takmanın ve gizemli kazalardan kaçınmanın anahtarıdır.
GPU bellek parçalanması nedir?
Parçalanma, toplam boş belleğin yeterli olduğu anlamına gelir, ancak parçalara bölünmüştür, dolayısıyla hiçbir boşluk büyük bir tensör için yeterince büyük değildir.
PyTorch gibi çerçeveler neden önbelleğe alma bellek ayırıcısı kullanıyor?
Her işlem için cudaMalloc/cudaFree'yi çağırmak yavaş olduğundan, önbellek ayırıcısı büyük blokları yakalar ve havuzdan serbest bırakılanları yeniden kullanır.
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.
vLLM'nin PagedAttention'ı çıkarım sırasında bellek israfını azaltmak için neyi başarıyor?
PagedAttention, KV önbelleğini işletim sistemi sanal belleği gibi sabit boyutlu sayfalarda saklayarak parçalanmayı ortadan kaldırır ve birçok isteği verimli bir şekilde karşılar.
Öğrenmeye devam et
İlgili kılavuzlar
Bu konu için daha fazla rehber seçildi