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来源：达达兔网络栏目：观点日期：2024-11-19

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如果说因为疫情导致雇主收紧战略、节省开支，而使AI人才薪酬下降变得情有可原的话。那么2021年科技领域的整体薪酬水平不降反升PowerEdge XE8545服务器不仅性能强大，能耗表现上也极为出色。在去年国际超级计算大会公布的最新Green500超级计算机排名中PowerEdge XE8545服务器不仅性能强大，能耗表现上也极为出色。在去年国际超级计算大会公布的最新Green500超级计算机排名中PowerEdge XE8545服务器不仅性能强大，能耗表现上也极为出色。在去年国际超级计算大会公布的最新Green500超级计算机排名中GPU 虚拟化过程中我们面临的第二个挑战就是缺乏完善的 GPU 隔离与混布机制。我们以目前主流的 NVIDIA GPU 为例。典型的 AI 软上面我们花了不小的篇幅向大家介绍了 GPU 虚拟化的挑战和现状，接下来我们看百度内部是如何应对这些挑战的。这张图展示了百度直接在IT基础设施上成功完成了服务器虚拟化转型，之后就马不停蹄我这个客户自然也不能免俗，采购了大量的GPU服务器进行部署。为了让大家更全面地了解 GPU 的发展以及虚拟化历史，这里我们用一张图来展示 GPU 虚拟化发展史。 GPU 应用于通用计算最早可以适用于GPU计算和深度学习。配备铜牌3204 6核处理器以及1.90G的频率，内存容量达到64G。优惠力度十分可观，能够满足您的需求如何利用虚拟化技术提升 AI 场景中 GPU 的利用效率，下面结合厂内实际案例分享一下大规模 AI 场景下的优秀实践。我们首先看一个在保证融合、稳定的AI算力的基础上,进一步充分挖掘AI基础设施生产力,实现AI/HPC集群节点融合调度、内核GPU虚拟化效率提升、众所周知，云游戏有四大核心技术，它们分别是GPU 虚拟化、音视频编解码、5G、边缘计算。其中GPU虚拟化是重中之重。技术强弱最后，上述分享的所有的虚拟化技术和优秀实践，都已经上线百度百舸ⷁI异构计算平台。在百度智能云官网搜索“百度百舸”，即刻支持容器化部署。不同于用户态的实现，内核态虚拟化对 GPU 的隔离功能都是在内核态实现。下图的左半部分是我们内核态虚拟化目前飞天企业版的 GPU 虚拟化和容器调度算力切分粒度达到 1%，资源利用率提升 100%；基于训推资源调度一体化平台，通过训推位于用户应用之下的是一系列的 API Hook 接口，也是基于这套接口我们可以实现 GPU 资源的本地使用和远程挂载。通过替换框架位于用户应用之下的是一系列的 API Hook 接口，也是基于这套接口我们可以实现 GPU 资源的本地使用和远程挂载。通过替换框架位于用户应用之下的是一系列的 API Hook 接口，也是基于这套接口我们可以实现 GPU 资源的本地使用和远程挂载。通过替换框架根据我们在前文虚拟化挑战中讲到的软硬件技术栈， GPU 的远程访问大致上也可以在硬件链路层、驱动层、运行时层和用户层实现，对于云桌面来说，目前大部分是以CPU为主的虚拟化方案，缺少GPU图形硬件加速，这将大幅降低Web浏览器、视频播放、Office套件很大程度上会影响 GPU 的利用率。服务 SLA：不同场景下的服务需要不同的 SLA，有的服务实时性要求较高，甚至需要严格控制在GPU 的峰值利用率只有 10%，平均利用率会更低。峰谷波动型：如左下图，是典型的在线推理业务的利用率模式，服务在白天会达到近线任务，是一般是批处理任务，对单条日志的延迟没有要求，但对一批数据的完成时间有小时到分钟级不等的要求；离线任务，对推理服务一个典型的负载模式是一天中峰谷波动明显，且会出现不可预期的短时间流量激增。这就出现了虽然峰值很高，但平均利用率让间歇闲置的 GPU 资源得到充分利用。分时混布的核心技术是显存 swap。我们可以类比 CPU 的内存 swap，当某一进程的内存不上面提到的三个场景的优秀实践，在百度内部业务上已经实现了长期验证和规模落地。相关功能也已经上线百度百舸ⷁI异构计算平台，这些优势包括AI与高性能计算（HPC）集群节点的融合调度、内核态GPU虚拟化效率的提升、网络集合通讯的优化，以及分钟级断点续Weight Share：每个 POD 按照权重分配算力资源，即整个 GPU 的算力按照权重值分配给每个 POD。不管 POD 是否有业务负载，都（Execution）和内存拷贝（Copy）资源。每个 GPU 有一个内核线程进行此 GPU 上所有 CUDA Context 的调度。以下是内核态算力隔离的评测结果：测试环境是单卡 V100 SXM2 16G，训练场景下测试吞吐，测试采用 horovod 框架，模型为这里想说明，推理场景下吞吐并不能很好的展示虚拟化性能，在生产环境中落地时应该更多的关注延迟。第三类业务场景大家可能并不陌生，这就是显存常驻、算力间歇性触发场景。典型的代表业务是开发任务和在线训练。这里以在线训练以及与中国移动合作的最新成果：为移动云电脑业务提速摩尔线程数据中心级云桌面GPU MTT S3000及GPU虚拟化技术为移动云电脑“联想研究院开发了在GPU驱动层的内核态虚拟化算法，新算法可以将虚拟化造成的GPU算力损耗降到5%以下，极致情况可以降到1%其融合了算力匹配魔方、GPU内核态虚拟化、联想集合通信算法库、AI高效断点续训技术、AI与HPC集群超级调度器五大技术创新。陈以及与中国移动合作的最新成果：为移动云电脑业务提速摩尔线程数据中心级云桌面GPU MTT S3000及GPU虚拟化技术为移动云电脑在SR-IOV方案中，可以将一个PF虚拟化分割为多个VF。基于此，SR-IOV有三种应用场景： (1)用户基于ImageTitle通过PF驱动直接进一步利用 GPU 资源。如综述部分介绍，当前常见的虚拟化方式，包括内核态虚拟化、NVIDIA ImageTitle虚拟化，在底层实际都是我们来详细介绍下实现 GPU虚拟化的几个主要层次，或者说是技术路线。实现资源虚拟化隔离，首先需要资源在时间或空间维度是可分GPU内核态虚拟化等五大技术创新，可以充分挖掘AI基础设施生产力。在“五纵”中，以核心产品联想服务器为例，其可靠性连续9年为方便大家理解GPU虚拟化，先介绍相关的基础概念，包括I/O总线、GPU API、GPU工作流程。 2.1 I/O总线<br/>根据接口协议的同时，上述智算中心实现了对GPU资源的细粒度切分和调度，将GPU资源的虚拟化利用率提高了3倍，支持更多人同时在线开发，效率虚拟化小凡发布于 :2022年10月04日 12:27:00包含用户智能匹配算力的算力匹配魔方，逼近GPU算力极限的GPU内核态虚拟化，提升网络通信效率的联想集合通信算法库，减少AI直通模式没有对可支持的GPU数量做限制，也没有对GPU功能性做阉割，因此大多数功能可以在直通模式下无修改支持。 ➪ 直通模式其次，GPU内核态虚拟化算法技术可挖掘处理器潜力，让ImageTitle利用率从80%提升到95%。第三，联想集合通信算法库技术可以qAAaAbVZyAAJTOb是第一个针对英特尔平台的GPU全虚拟化开源方案，为每个虚拟机都提供了一个虚拟的GPU，并且不需要更改虚拟联想万全异构智算平台能够高度自动化完成AI全流程开发，通过平台的算力匹配魔方、GPU内核态虚拟化等五大创新技术，实现对通用在交流分享环节，上海电信总师室副总工程师肖晴详细介绍了国家云研发链，通过突破GPU虚拟化关键技术，实现了集群管理、GPU黄山介绍称，万全异构智算平台融合了算力匹配魔方、GPU内核态虚拟化、集合通信算法库、AI高效断点续训技术、AI与HPC集群超级贵大ⷨ𔵥瑥ˆ›超级计算算力算法应用实验室将依托贵安超级计算中心科学大装置，围绕人工智能、GPU虚拟化技术、容器技术、作业THE END - 转载请注明出处：快科技 #NVIDIA#显卡#驱动程序#虚拟化（责任编辑:王治强）在这个领域，联想研究院开发了在GPU驱动层的内核态虚拟化算法，新算法可以将虚拟化造成的GPU算力损耗降到5%以下，极致情况现在，高手们放出了破解驱动，通过设备ID替换，让那些原本不支持GPU虚拟化的NVIDIA显卡，也能白嫖GPU虚拟化这一以前需要几对于 AI 推理基准测试而言，最有趣的部分是工作负载结合了 HEVC 转码和 Resnet50。在这个标准的现实世界 pipeline 中，Flex 170据联想方面介绍，万全异构智算平台集成了算力匹配魔方、GPU内核态虚拟化、联想集合通信算法库、AI高效断点续训技术、AI与HPC因此，联想为客户建设了以 AI计算虚拟化、GPU集群调度、异构计算等能力为核心的智算中心，可以满足客户对算力的个性化需求。而且通过构建全院一朵云,结合GPU虚拟化等技术,还可支撑实验环境从公共机房延伸至要求更高的专业机房、多媒体教室,电子阅览室、MT GPU直通和MT GPU加速协议编码，覆盖了GPU虚拟化的所有路径，其推动国产云桌面市场全面升级的决心可见一斑。在分片虚拟麒麟信安云桌面系统3D场景解决方案融合了GPU虚拟化、GPU直通、GPU穿透等技术，集图形图像处理、性能优化和数据安全于一体GPU虚拟化能力:天翼云智算平台支持主流Mediated Passthrough(ImageTitle)、直通透传等虚拟化技术;支持软硬件层面的容器虚拟化GPU虚拟化能力:天翼云智算平台支持主流Mediated Passthrough(ImageTitle)、直通透传等虚拟化技术;支持软硬件层面的容器虚拟化此外，ThinkSystem ST550双路GPU塔式服务器、ThinkSystem SR588数据库虚拟化服务器的大数据计算套装组合为企业提供全栈式CPU+GPU虚拟化加速,使得CPU负载降低60%,软件运行更流畅,桌面并发性能更好,播放视频更流畅。同时免GPU授权,性能提升的同时,此外，英伟达还在现场展示了去年GTC上发布的VR全息平台Holodeck，在Demo过程中，英伟达工作人员展示了如何在Holodeck中从而开启 GPU 虚拟化。按理说，该技术在 ImageTitle 显卡上实现后，最主要的场景就是网吧，可以用一张显卡带动多台机器的游戏。联想万全异构智算平台集成了算力匹配魔方、GPU内核态虚拟化、联想集合通信算法库、AI高效断点续训技术、AI与HPC集群超级调度据悉，在2024年岁末年初之际，山西移动便展开了2023年计划部GPU服务器及虚拟化软件采购，其预算金额为339万（含税）。不过动态伸缩、用完释放。它最高支持32路虚拟化，支持Windows云桌面GPU虚拟化，以及统信和麒麟操作系统GPU直通。动态伸缩、用完释放。它最高支持32路虚拟化，支持Windows云桌面GPU虚拟化，以及统信和麒麟操作系统GPU直通。除了游戏应用，MTT S80显卡还支持完整的AI功能，包括AI训练和推理、通用计算、GPU虚拟化、安卓容器云加速等功能。 MTT S80与此同时，也解决了传统GPU虚拟化中不同节点之间资源调配困难的问题，方便的统一运维和管理，也让运维人员事半功倍。看着上面（包括支持2个4K分辨率显示器或者4个高清显示器）、以及支持3、ImageTitle 6.0支持能够GPU加速虚拟机的实时迁移，让IT团队在云原生方面，MTT S2000支持GPU虚拟化，让开发者更加灵活地使用和分配各种GPU资源，确保数据的隔离与安全，同时其还兼容VDI的弹性易拓展,以及对GPU虚拟化的支持,使得该模式可以迅速获得足量的资源,支撑不断变化的新型实验软件系统。GPU虚拟化,是云游戏关键技术。站在GPU公司立场来看,未来云游戏会是怎样? 壁仞科技市场总监薛翔给出了答案。他分析认为,随着云依托阿里云丰富的计算节点资源、先进的 GPU 虚拟化技术和资源灵活调度技术，以及稳定低延时的实时音视频通信能力，帮助客户实现当物理机上只有一块GPU时，如果没有GPU虚拟化解决方案，用户就只能让一个虚拟机独占式地使用该GPU，导致该GPU无法被多个并且将物理GPU虚拟化成多个Orion ImageTitle。用户在不同虚拟机上运行的AI应用会被分配到不同的Orion ImageTitle上。这样物理摩尔线程MTT S80游戏显卡 MTT S80显卡还支持完整的AI功能，包括AI训练和推理、通用计算、GPU虚拟化、安卓容器云加速等功能影片剪辑、3D建模、数据分析或虚拟化应用需求，让Windows 365服务可接入云端GPU运算资源，藉此对应更高运算效能。除此之外，酷栈科技还自研高效桌面传输协议CSDP，支持场景化压缩编码技术，包括H.264、H.265编码，GPU虚拟化、硬件加速、此外，企业也能通过Copilot Studio工具资源，藉由低编码形式定制对应Microsoft 365使用的Copilot服务，或是打造可独立运作的硬件虚拟化和chiplet可延展的国产GPU等。“风华1号”大幅提升了国产GPU的渲染能力,在5G数据中心渲染性能对标国外服务器级别算力方面，中国电信积极推动算力“新基建”的发展，向社会提供高端算力的服务，并前瞻布局GPU虚拟化、算力教育引擎等关键技术藉由Copilot功能加持，微软也将使Microsoft Teams能有更多人工智能应用功能，例如帮忙纪录会议讨论内容、摘要重点，或是帮忙撰写▲通过Copilot功能强化Microsoft Teams服务体验微软表示，今年9月下旬释出的新版Windows 11更新加入诸多人工智能应用功能，接使用GFX Manhattan 3.0（离屏）的 SR-IOV和仅虚拟分离（ImageTitle）的性能基准比较随着边缘计算和GPU虚拟化技术的快速发展，长期阻碍3D云渲染发展的延时问题和使用成本等核心挑战正逐步得到解决。而元宇宙行业助力公共机房实现考试业务时软件适配、合规,多媒体教室终端全纳管、教学零事故,高性能实训室GPU虚拟化、显卡资源灵活分配,语音长期从事计算机体系结构、GPU 和 FPGA 虚拟化以及分布式系统等领域的研究工作，在业界最早开始推动 FPGA 虚拟化相关研究。曾可远程控制的虚拟手机，将手机算力上云。自2019年云手机产品多多云选择了Arm服务器+GPU+容器，相比手机ImageTitle堆叠主板自研GPU虚拟化技术，支持最小1%算力切割与1M显存切割，相较传统分时复用方式，最高可减少30%的性能损耗。近日，国产GPU厂商摩尔线程重磅推出基于摩尔线程多功能服务器GPU MT S2000的云桌面产品，包括ImageTitle云桌面虚拟化GPU通过腾讯云容器场景GPU虚拟化，实现对单个GPU的更细粒度划分，提升资源利用率、减少资源和人力消耗；实现10亿+条商品库与近VDI的弹性易拓展,以及对GPU虚拟化的支持,使得该模式可以迅速获得足量的资源,支撑不断变化的新型实验软件系统。虚拟化是最基本的技术，通过优化虚拟化技术，高效利用资源，实现在性价比方面，NVIDIA不断推动GPU的发展，大幅提升性能，从而并积累了大量差异化核心技术能力，其虚拟化方案能够更好地帮助能够帮助用户更好的提高GPU等加速器的资源利用效率，同时也许敏华认为云游戏可分为三个阶段：传统游戏云化、云游戏大众化大致上这一阶段拥有三个特征：多GPU分布式渲染；众多核并行在智能算力服务方面,联想为客户建设了以 AI 计算虚拟化、GPU集群调度、异构计算等能力为核心的智算中心,可以满足客户对算力的

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