函数计算怎样使用GPU？

函数计算支持通过GPU实例进行运算，适用于需要高性能计算的场景，例如AI推理、音视频处理和图像处理等。以下是使用GPU的具体方法和步骤：

1. GPU实例的基本概念

• GPU实例类型：函数计算提供基于Turing架构的GPU实例，主要适用于音视频处理、AI人工智能和图像处理等场景。
• 部署方式：GPU实例仅支持通过容器镜像方式部署。
• 计费资源项：
  • 函数调用次数
  • 活跃vCPU使用量
  • 闲置vCPU使用量
  • 内存使用量
  • 磁盘使用量
  • 活跃GPU使用量
  • 闲置GPU使用量（如果涉及公网访问，还包括公网出流量）

2. GPU实例的规格配置

GPU实例的规格配置包括以下内容： - fc.gpu.tesla.1： - 整卡显存：16 GB - 整卡算力：65 TFLOPS - vGPU显存：1 GB ~ 16 GB（必须为1024 MB的倍数） - vCPU：0.05 ~ (vGPU显存/2) 核（必须为0.05的倍数） - 内存：128 MB ~ (vGPU显存 * 2048) MB（必须为64的倍数） - 支持按量模式、普通预留模式和闲置预留模式

• fc.gpu.ada.1：
  • 整卡显存：48 GB
  • 整卡算力：119 TFLOPS
  • vGPU显存：仅支持48 GB
  • vCPU：仅支持8核
  • 内存：仅支持64 GB
  • 支持按量模式、普通预留模式和闲置预留模式

3. 使用GPU实例的两种模式

按量模式

• 特点：由函数计算系统自动分配和释放实例，根据请求时长计费。
• 适用场景：适合突发流量或任务不均衡的场景。
• 注意事项：首次调用可能涉及冷启动时间。

预留模式

• 特点：用户自行分配、释放和管理实例，从实例启动完成开始计费，到实例释放为止。
• 适用场景：适合需要解决冷启动问题的场景。
• 注意事项：如果实例未执行任何请求但仍处于运行状态，会产生闲置费用。

4. 部署GPU实例的步骤

使用Serverless Devs工具部署

1. 创建项目：

   • 使用命令 s init 初始化项目。
   • 修改 s.yaml、app.py 和 Dockerfile 文件以适配GPU实例需求。

2. 构建镜像：

   • 使用命令 s build 构建容器镜像。

3. 部署代码：

   • 使用命令 s deploy 将代码部署至函数计算。

4. 配置预留模式（可选）：

   • 使用命令 s provision put 配置预留实例数量。

5. 调用函数：

   • 使用命令 s invoke 调用函数并测试其功能。

6. 释放GPU实例（可选）：

   • 使用命令 s provision put 释放不再使用的GPU实例。

使用控制台部署

1. 创建容器镜像服务实例：

   • 推送 app.py 和 Dockerfile 至镜像仓库。

2. 创建服务和函数：

   • 在函数计算控制台中创建服务，并选择GPU实例类型。
   • 配置HTTP请求处理逻辑。

3. 修改执行超时时间：

   • 增加执行超时时间以适应长时间任务。

4. 配置GPU预留实例（可选）：

   • 设置预留实例数量以优化资源利用率。

5. 测试函数：

   • 使用cURL或其他工具调用函数，验证其功能。

5. 异步调用GPU函数

在非实时场景（如AI推理、训练和音视频生产）中，可以通过异步调用GPU函数来提升效率： 1. 部署回调函数： - 分别部署成功回调函数和失败回调函数。

1. 提交异步任务：

   • 登录函数计算控制台，找到目标GPU函数，提交任务并查看执行结果。

2. 监控任务状态：

   • 利用函数计算提供的任务分发、执行和观测能力，确保任务顺利完成。

6. 注意事项

• 镜像大小限制：所有ACR版本的镜像大小限制为10 GB。
• 冷启动优化：默认开启镜像加速功能，显著减少大镜像的冷启动时间。
• 模型存储方案：
  • 随容器镜像分发：适合模型尺寸小且变更频率低的场景。
  • NAS文件存储：适合需要极速启动性能的场景。
  • OSS对象存储：适合大量实例并行加载模型的场景。
• 加入钉钉用户群：为了确保业务正常进行，请加入钉钉用户群（钉钉群号：64970014484），并提供组织名称、阿里云账号ID、地域信息和联系方式。

通过以上步骤，您可以高效地在函数计算中使用GPU实例，满足高性能计算需求。