本知识库旨在为GPU领域的顶级专家提供关于GPU Pooling的深入技术资料。GPU Pooling是一种先进的资源管理技术,通过将多个GPU资源池化,实现更高效的GPU调度和共享。本库涵盖了GPU Pooling的核心概念、最新实现方法、性能优化策略以及前沿研究方向。
- NVIDIA GPU硬件架构深度解析
- CUDA编程模型与并发机制
- GPU计算调度器工作原理
- 多GPU系统内存一致性模型
- CUDA流(Streams)与动态并行
- CUDA Multi-Process Service (MPS)原理与实现
- GPU虚拟化技术(NVIDIA vGPU)
- Multi-Instance GPU (MIG)技术详解
- 时间切片(Time-slicing)调度算法
- GPU利用率分析与优化方法
- 内存带宽优化技术
- 负载均衡策略
- 动态资源分配算法
- 跨节点GPU通信优化
- NVIDIA Device Plugin工作原理
- GPU特性发现(GPU Feature Discovery)
- 基于MIG的GPU分区
- GPU过度订阅(Oversubscription)实现
- 自定义调度器设计
- 异构计算资源池化技术
- AI加速器虚拟化
- 分布式GPU内存
- GPU感知任务调度算法
- 智能电源管理与热优化
-
NVIDIA
- GRID vGPU
- Virtual Compute Server (vCS)
-
AMD
- MxGPU
-
Intel
- GVT-g (Graphics Virtualization Technology)
-
VMware
- vSphere with GPU virtualization support
-
Citrix
- XenServer with GPU virtualization
- 《深度学习系统实践》 - 陈天奇等
- 《GPU 编程与架构》- Nicholas Wilt
- 《并行计算导论》- 杨超红等
- 《CUDA 并行程序设计》- Shane Cook
- 《高性能计算》- 陈国良等
-
Improving GPU Utilization in Kubernetes
- 链接: https://developer.nvidia.com/blog/improving-gpu-utilization-in-kubernetes/
- 描述: NVIDIA官方博客,介绍如何在Kubernetes中提高GPU利用率。
-
Managing GPU Pools Efficiently in AI pipelines
- 链接: https://cyfuture.cloud/blog/managing-gpu-pools-efficiently-in-ai-pipelines/
- 描述: 详细讨论了在AI流水线中高效管理GPU池的最佳实践。
-
Simplify GPU Sharing
- 链接: https://www.run.ai/guides/multi-gpu/simplify-gpu-sharing-part-1
- 描述: Run:AI公司的指南,介绍如何简化GPU共享。
-
NVIDIA GRID vGPU 用户指南
- 链接: https://docs.nvidia.com/grid/latest/grid-vgpu-user-guide/
- 描述: 详细介绍NVIDIA的GPU虚拟化技术,包括架构、部署和管理等方面。
-
GPU虚拟化基础
- 链接: https://www.vmware.com/content/dam/digitalmarketing/vmware/en/pdf/techpaper/vmware-horizon-7-gpu-virtualization-fundamentals.pdf
- 描述: VMware白皮书,解释GPU虚拟化的基本概念和VMware的解决方案。
-
AMD MxGPU技术
- 链接: https://www.amd.com/en/graphics/workstation-virtual-graphics
- 描述: 介绍AMD的GPU虚拟化技术MxGPU的特点和优势。
-
Intel® Graphics Virtualization Technology (Intel® GVT)
- 链接: https://01.org/igvt-g
- 描述: 介绍Intel的GPU虚拟化技术GVT-g的原理和使用方法。
-
Nvidia GPU Pooling-Remote GPU
- 链接: https://bruce-lee-ly.medium.com/nvidia-gpu-pooling-remote-gpu-1b6a2ca3787f
- 描述: 全面介绍了GPU pooling的背景、实现方式和主要技术难点。
-
Best Practices for Using NVIDIA RTX Ray Tracing (Updated)
- 链接: https://developer.nvidia.com/blog/best-practices-for-using-nvidia-rtx-ray-tracing-updated/
- 描述: 虽然主要讨论RTX光线追踪,但其中关于GPU资源管理的部分对GPU pooling也很有参考价值。
-
CUDA C Best Practices Guide
- 链接: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-best-practices-guide/
- 描述: NVIDIA官方的CUDA最佳实践指南,包含了很多关于GPU资源管理和优化的内容。
-
Managing Memory for Acceleration Structures in DirectX Raytracing
- 链接: https://developer.nvidia.com/blog/best-practices-using-nvidia-rtx-ray-tracing-updated/#memory-allocations
- 描述: 详细讨论了DirectX Raytracing中加速结构的内存管理,对于理解GPU内存管理很有帮助。
-
GPU Pooling: Maximizing Resource Utilization in Deep Learning Workloads
- 链接: https://www.nvidia.com/en-us/on-demand/session/gtcspring21-s31327/
- 描述: NVIDIA GTC 2021会议上的演讲,详细介绍了GPU pooling的概念、实现方式和优势。
-
Efficient GPU Resource Sharing through GPU Pooling
- 链接: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3458817.3476211
- 描述: 这篇ACM论文提出了一种新的GPU pooling架构,可以实现更高效的GPU资源共享。
-
GPU Pooling in Kubernetes
- 链接: https://kubernetes.io/docs/concepts/extend-kubernetes/compute-storage-net/device-plugins/#gpu-pooling
- 描述: Kubernetes官方文档中关于GPU pooling的部分,介绍了如何在Kubernetes集群中实现GPU pooling。
-
GPU Pooling with NVIDIA GRID vGPU
- 链接: https://www.nvidia.com/en-us/data-center/virtual-gpu-technology/
- 描述: NVIDIA官方介绍其GRID vGPU技术如何实现GPU pooling的文档。
-
Optimizing GPU Utilization with Dynamic GPU Pooling
- 链接: https://www.usenix.org/conference/osdi21/presentation/yu
- 描述: 这篇OSDI '21会议论文提出了一种动态GPU pooling技术,可以优化GPU利用率。
本知识库提供了GPU虚拟化的基本概述和推荐阅读资料。随着技术的不断发展,请定期更新和扩展这些信息。