CUDA IPC
-
多节点 Slurm 集群中,如何用 Ansible 优雅地批量维护与巡检 GPU MPS 状态?
在大型 GPU 算力集群中,为了提升中小显存占用任务的吞吐量, NVIDIA MPS(Multi-Process Service,多进程服务) 是一个几乎必选的方案。配合 Slurm 的 gres/mps 机制,多任务可以物理共享单...
-
深度解析:NVIDIA MIG 与 MPS 在算力切分上的底层隔离机制有何本质不同?
在 GPU 算力虚拟化和多租户共享的场景中,NVIDIA 提供了两种主流的切分技术: MPS(Multi-Process Service,多进程服务) 和 MIG(Multi-Instance GPU,多实例 GPU) 。 虽然这...
-
Triton 复杂推理流水线:Ensemble 与 BLS 的时延损耗深剖与选型指南
在将深度学习模型推向生产环境时,极少有单体模型能包揽全部业务逻辑。一个典型的工业级推理服务往往由多个模块级联而成:例如“ 目标检测(YOLO) -> 抠图与对齐(预处理) -> 特征提取(ResNet) -> 向量检索与...
-
拒绝万恶的H2D拷贝:在Triton中用CUDA共享内存实现大图推理极速优化
在智能视觉、工业缺陷检测、超分辨率等场景中,我们经常需要处理 4K 甚至 8K 的超大尺寸图像。在传统的推理流程中,即使你把 GPU 上的模型优化到了极致,端到端的时延依然可能高达几十甚至上百毫秒。 用 Profiler 仔细分析就会...
-
高并发下的多卡 Triton 推理优化:如何利用 CUDA IPC 与 NCCL 实现跨卡零拷贝级联?
在多卡(Multi-GPU)环境下部署复杂的大模型流水线或级联模型(Ensemble/Pipeline)时,GPU 之间的数据传输延迟往往会成为整个吞吐链路的致命瓶颈。 典型的级联场景(例如: Visual Grounding 任务中...