GPU计算资源智能调度:过去、现在和未来

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
大数据开发治理平台 DataWorks,不限时长
简介: 随着AI和大数据技术发展,GPU成为关键计算组件。文章探讨了GPU计算资源调度从静态到动态再到智能调度的演变,现以机器学习优化资源利用率。未来趋势包括自适应调度、跨平台、集群级调度和能源效率优化,旨在提升GPU性能,推动人工智能和大数据领域进步。

引言:

随着人工智能、大数据和深度学习等技术的迅速发展,对计算资源的需求不断增加。在这一需求背景下,GPU(图形处理器)作为强大的并行计算工具,成为了广泛应用于高性能计算和深度学习任务中的关键组件。然而,合理高效地利用GPU计算资源并进行智能调度是一项重要的挑战。本文将回顾GPU计算资源智能调度的发展历程、当前的应用实践,并展望未来的发展趋势。

过去:GPU计算资源调度的演进


最早的GPU计算资源调度是基于静态分配的方法,即预先将任务和计算资源进行绑定,缺乏灵活性和适应性。随着任务复杂性和多样性的增加,动态调度方法逐渐崭露头角。传统的动态调度方法通常基于负载均衡、任务划分和资源预留等技术,但由于缺乏对任务特征和计算资源状态的深入理解,其性能和效率有限。

现在:GPU计算资源智能调度的应用实践


近年来,随着机器学习和深度学习的兴起,GPU计算资源智能调度迎来了新的发展机遇。现在的智能调度方法往往利用机器学习和优化算法,通过对任务特征、计算资源状态和调度策略的建模和优化,实现更加高效和智能的资源调度。例如,可以使用强化学习方法来学习调度策略,通过与环境的交互不断优化策略,并实现更好的性能和资源利用率。

未来:GPU计算资源智能调度的发展趋势


3.1 自适应调度

智能调度方法将进一步探索自适应调度策略,即根据任务特征和计算资源状态自动调整调度策略,以适应不同场景和需求。

3.2 跨平台调度

随着异构计算的普及,智能调度方法将不仅限于GPU,还将支持跨多种计算平台的资源调度,如GPU、CPU和FPGA等。

3.3 集群级调度

智能调度方法将从单个节点的资源调度扩展到集群级别的调度,实现全局优化和资源协同。

3.4 能源效率优化

智能调度方法将考虑能源消耗和功耗管理,通过优化调度策略降低能源消耗,提高能源效率。

结论

GPU计算资源智能调度在过去、现在和未来都扮演着重要的角色。通过不断的技术进步和创新,智能调度方法有望提高GPU计算资源的利用效率和性能,推动人工智能和大数据等领域的发展。未来,随着更多挑战的出现和技术的突破,GPU计算资源智能调度将进一步发展,为计算资源管理和利用带来更大的突破和创新。

本文回顾了GPU计算资源智能调度的发展历程,从过去的静态分配到现在的基于机器学习和优化算法的智能调度方法。同时,提出了未来智能调度的发展趋势,包括自适应调度、跨平台调度、集群级调度和能源效率优化。通过智能调度方法的应用,可以提高GPU计算资源的利用效率和性能,推动人工智能和大数据等领域的发展。

相关实践学习
基于阿里云DeepGPU实例,用AI画唯美国风少女
本实验基于阿里云DeepGPU实例,使用aiacctorch加速stable-diffusion-webui,用AI画唯美国风少女,可提升性能至高至原性能的2.6倍。
相关文章
|
7天前
|
运维 Serverless 文件存储
Serverless 应用引擎产品使用合集之函数实例运行期间相关的依赖资源(vcpu、临时磁盘、GPU)是否会随函数运行完毕而释放
阿里云Serverless 应用引擎(SAE)提供了完整的微服务应用生命周期管理能力,包括应用部署、服务治理、开发运维、资源管理等功能,并通过扩展功能支持多环境管理、API Gateway、事件驱动等高级应用场景,帮助企业快速构建、部署、运维和扩展微服务架构,实现Serverless化的应用部署与运维模式。以下是对SAE产品使用合集的概述,包括应用管理、服务治理、开发运维、资源管理等方面。
|
1月前
|
Kubernetes 监控 调度
Kubernetes(K8s)与虚拟GPU(vGPU)协同:实现GPU资源的高效管理与利用
本文探讨了如何使用Kubernetes和虚拟GPU(vGPU)实现异构GPU的协同调度。Kubernetes是一个容器编排平台,通过设备插件、资源规格、调度器扩展和节点标签实现GPU资源管理。vGPU技术允许物理GPU资源在多个虚拟机或容器中共享。文章详细介绍了vGPU的部署配置步骤,并提出了GPU资源调度、负载均衡和监控调优的方法。强调虚拟GPU的性能取决于硬件和驱动支持,合理配置能提供高性能计算环境。参考文献包括Kubernetes和NVIDIA官方文档及相关研究论文。
|
1月前
|
编解码 监控 调度
GPU实例使用--vGPU资源利用率的提升、监控与告警的实现
随着AI计算及云游戏为代表的图形渲染业务的飞速发展,越来越多的企业和个人开始使用GPU实例。同时,由于GPU算力资源成本较高,对于负载相对较小的业务,客户会更倾向于选择使用1/2或者1/4甚至更小的vGPU实例来运行其业务,vGPU技术随之得以迅速发展。
|
7月前
|
监控 调度 异构计算
节省数千 GPU 卡资源,快手如何进行 FinOps 落地
节省数千 GPU 卡资源,快手如何进行 FinOps 落地
|
10月前
|
弹性计算 人工智能 运维
基于ACK One注册集群实现IDC中K8s集群以Serverless方式使用云上CPU/GPU资源
在前一篇文章《基于ACK One注册集群实现IDC中K8s集群添加云上CPU/GPU节点》中,我们介绍了如何为IDC中K8s集群添加云上节点,应对业务流量的增长,通过多级弹性调度,灵活使用云上资源,并通过自动弹性伸缩,提高使用率,降低云上成本。这种直接添加节点的方式,适合需要自定义配置节点(runtime,kubelet,NVIDIA等),需要特定ECS实例规格等场景。同时,这种方式意味您需要自行
|
缓存 Linux Shell
Docker资源(CPU/内存/磁盘IO/GPU)限制与分配指南
什么是cgroup? cgroups其名称源自控制组群(control groups)的简写,是Linux内核的一个功能,用来限制、控制与分离一个进程组(如CPU、内存、磁盘输入输出等)。 什么是Docker资源限制?
|
12月前
|
机器学习/深度学习 程序员 异构计算
【深度学习工具】Python代码查看GPU资源使用情况
在训练神经网络模型时候,有时候我们想查看GPU资源的使用情况,如果使用Ctrl+Shift+Esc不太符合我们程序员的风格😅,如果可以使用代码查看GPU使用情况就比较Nice。话不多说,直接上代码。
622 0
|
人工智能 资源调度 并行计算
如何使用 ACK 共享 GPU 调度| 学习笔记
快速学习如何使用 ACK 共享 GPU 调度
349 0
如何使用 ACK 共享 GPU 调度| 学习笔记
|
弹性计算 Kubernetes 监控
阿里云容器服务共享GPU调度支持算力分配
ACK Pro集群支持为应用申请GPU显存和算力,能够帮助您更精细化的使用GPU的显存和算力资源。本文介绍如何使用算力分配功能。前提条件已创建ACK Pro版集群,且集群版本为1.20.11。关于Kubernetes的升级操作,请参见升级ACK集群K8s版本。已安装共享GPU组件,且Chart版本>1.2.0。关于安装共享GPU组件的具体操作,请参见安装并使用共享GPU组件和资源工具。cGP
1943 0
阿里云容器服务共享GPU调度支持算力分配
|
传感器 机器学习/深度学习 Web App开发
双核+GPU加持,华米科技黄山2S来了:智能可穿戴芯片进入全新时代
坚持自主,拒绝拿来主义。华米向我们展示了智能手表的未来。
443 0
双核+GPU加持,华米科技黄山2S来了:智能可穿戴芯片进入全新时代