nvidia share有什么用_针对深度学习的GPU共享

A survey of GPU sharing for DL

当前机器学习训练中，使用GPU提供算力已经非常普遍，对于GPU-based AI system的研究也如火如荼。在这些研究中，以提高资源利用率为主要目标的GPU共享(GPU sharing)是当下研究的热点之一。GPU共享涉及到的技术面较广，包括GPU架构(计算，存储等)，Cuda，IO(内存，显存)，机器学习框架(Tf，Pytorch)，集群&调度，ML/DL算法特性，通信(单机内和多机间)，逆向工程等等，是一个自上而下的工作。本篇文章希望能提供一个对GPU共享工作的分享，希望能和相关领域的研究者们共同讨论。限于笔者能力有限，可能会出现一些错漏，希望能多多指正，感谢。

GPU共享，是指在同一张GPU卡上同时运行多个任务。优势在于：(1)集群中可以运行更多任务，减少抢占。(2)资源利用率(GPU/显存/e.t.c.)提高；GPU共享后，总利用率接近运行任务利用率之和，减少了资源浪费。(3)可以增强公平性，因为多个任务可以同时开始享受资源；也可以单独保证某一个任务的QoS。(4)减少任务排队时间。(5)总任务结束时间下降；假设两个任务结束时间分别是x,y，通过GPU共享，两个任务全部结束的时间小于x+y。

想要实现GPU共享，需要完成的主要工作有：(1)资源隔离，是指共享组件有能力限制任务占据算力(线程/SM)及显存的比例，更进一步地，可以限制总线带宽。(2)并行模式，主要指时间片模式和MPS模式。

资源隔离

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