'I paid for the whole GPU, I am going to use the whole GPU'
a year ago
- #GPU
- #Machine Learning
- #Performance Optimization
- GPU是专为高吞吐量数学运算（尤其是CPU难以胜任的矩阵乘法）设计的专用协处理器
- GPU利用率因其高昂成本成为关键指标，主要包括分配利用率、内核利用率和模型浮点运算利用率三个维度
- GPU分配利用率衡量GPU运行应用代码时间与空闲时间的比例，受经济因素和运营策略影响
- Modal平台通过聚合多云资源供需，缩短GPU启动延迟，从而提升分配利用率
- GPU内核利用率指GPU执行内核代码的时间占比，主机端开销或任务供给不足常导致该指标低下
- 模型浮点运算利用率(MFU)反映GPU理论算力带宽的使用效率，需优化内核和内存访问才能实现高MFU
- 实现高MFU具有挑战性，当前顶尖训练任务的MFU仅达20-41%，而推理任务可能获得更高效率
- 提升GPU利用率需多管齐下：优化应用代码、降低主机开销、使用高效内核，并借助Modal等平台改善资源分配