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《GPU集群显存调度实战》
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GPU集群显存调度实战
📚 共计 30 章节
01
GPU显存架构与基础概念
显存类型(HBM/GDDR)、显存带宽、显存容量、NVLink与PCIe拓扑
架构
拓扑
02
单卡显存管理
PyTorch显存分配机制、CUDA缓存分配器、显存碎片化问题
PyTorch
CUDA
03
显存监控与Profiling工具
nvidia-smi、nvtop、PyTorch Profiler、Nsight Systems实战
监控
Profiler
04
模型显存占用分析
参数显存、梯度显存、优化器状态、激活值显存的计算方法
计算
分析
05
梯度检查点 (Gradient Checkpointing)
原理、实现方式、时间与空间的权衡
重计算
节省显存
06
混合精度训练 (AMP)
FP16/BF16原理、显存节省效果、Loss Scaling策略
AMP
FP16
07
ZeRO优化器 (DeepSpeed)
ZeRO-1/2/3原理、显存节省对比、配置实战
DeepSpeed
ZeRO
08
张量并行 (Tensor Parallelism)
原理、通信开销、Megatron-LM实现
TP
Megatron
09
流水线并行 (Pipeline Parallelism)
GPipe、1F1B调度、显存均衡策略
PP
1F1B
10
数据并行 (Data Parallelism)
DDP与FSDP原理、显存冗余问题、FSDP分片策略
DDP
FSDP
11
序列并行 (Sequence Parallelism)
Ring Attention、显存与通信的权衡
Ring Attention
长序列
12
显存卸载 (Memory Offloading)
CPU卸载、NVMe卸载、卸载策略与性能影响
Offload
NVMe
13
显存复用与重计算
激活值重计算、显存池化、动态显存调度
复用
重计算
14
显存碎片整理
CUDA Memory Pool、碎片率监控、碎片整理策略
碎片
Memory Pool
15
显存预留与预分配
CUDA缓存预热、显存预留策略、避免OOM的技巧
预分配
OOM
16
多任务显存隔离
MIG技术、时间片调度、显存QoS保障
MIG
隔离
17
显存OOM分析与定位
OOM日志解读、显存快照分析、常见OOM场景
OOM
快照
18
显存动态调整
弹性训练、动态显存分配、任务优先级调度
弹性
动态
19
显存压缩技术
量化(INT8/INT4)、稀疏化、知识蒸馏对显存的影响
量化
稀疏
20
显存调度策略设计
贪心策略、最优匹配策略、基于优先级的调度
策略
调度
21
显存调度器实现
调度器架构、任务队列管理、显存状态管理
架构
实现
22
显存调度算法优化
遗传算法、强化学习在显存调度中的应用
GA
RL
23
显存调度系统实战
Kubernetes + GPU调度、Volcano调度器配置
K8s
Volcano
24
显存调度性能评估
吞吐量、排队延迟、显存利用率、公平性指标
性能
指标
25
显存调度案例分析
大模型训练集群调度、推理服务调度
案例
集群
26
显存调度故障恢复
任务抢占、显存快照恢复、断点续训
容错
恢复
27
显存调度安全与隔离
多租户显存隔离、显存访问控制、安全策略
安全
多租户
28
显存调度监控与告警
Prometheus + Grafana监控、显存告警规则设计
Prometheus
Grafana
29
显存调度最佳实践
配置调优、常见问题排查、性能优化清单
最佳实践
调优
30
显存调度未来趋势
CXL互连、存算一体、新型显存技术对调度的影响
CXL
存算一体
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