在人工智能和深度学习领域，GPU（图形处理器）已成为不可或缺的计算工具。随着深度学习模型的规模和复杂性的增加，单个GPU已经难以满足所有训练需求，GPU共享技术应运而生，成为提高训练效率的重要手段。本文将深度剖析GPU共享技术，并对其进行总结。
一、GPU共享技术概述
GPU共享技术是指在同一张GPU卡上同时运行多个任务。这种技术的核心优势在于提高资源利用率、减少任务排队时间、增强公平性，并降低总任务结束时间。GPU共享的实现涉及多个层面，包括GPU架构、CUDA编程、内存管理、机器学习框架、集群调度、通信协议等。
GPU共享的关键技术
1. 资源隔离
资源隔离是GPU共享技术的基础。它要求共享组件有能力限制任务占据算力（线程/SM）及显存的比例，甚至限制总线带宽。资源隔离的方法通常包括劫持调用和硬隔离两种。
- 劫持调用：通过劫持CUDA Driver API的调用来限制任务对GPU资源的访问。例如，当任务申请的显存超过配置值时，系统会报错。
- 硬隔离：通过物理或逻辑手段将GPU资源划分为多个独立的部分，分配给不同的任务。例如，NVIDIA的MIG（Multi-Instance GPU）技术可以在硬件层面对资源进行隔离。
2. 并行模式
并行模式决定了多个任务如何在GPU上运行。目前主要有两种模式：
- 分时复用：通过划分时间片，让不同的任务在不同的时间片内运行。这种模式实际上是并发的，因为同一时间只有一个任务在跑。
- 合并共享：将多个任务合并成一个上下文，允许它们同时运行，实现真正的并行。这种方法需要更复杂的资源管理和任务调度算法。
GPU共享的优化方法
1. 显存分配优化
深度学习训练需要大量显存，合理分配显存是优化GPU共享的关键。可以通过采用分层内存管理、共享内存池等技术来实现。
2. 线程块分配优化
合理分配线程块可以避免任务之间的互相干扰，提高训练效率。动态线程调度和负载均衡是实现线程块分配优化的重要手段。
3. 计算线程管理优化
优化计算线程的管理可以实现更高效的并行计算。线程池、任务队列等技术可以有效管理计算线程，提高训练速度。
MPS、MIG、AntMan、TGS这四个概念分别属于不同的领域和上下文，下面我将分别进行解读：
二、现有技术方案
一文解读MPS、MIG、AntMan等GPU共享技术
在现代计算领域，尤其是在人工智能和深度学习领域，GPU共享技术已成为提高资源利用率、降低成本的重要手段。本文将深度剖析MPS（Multi-Process Service）、MIG（Multi-Instance GPU）以及AntMan等GPU共享技术，帮助读者更好地理解这些技术的原理和应用。
1、MPS（Multi-Process Service）
概述：
MPS是NVIDIA推出的多进程服务，允许多个CPU进程共享同一GPU context。它通过CUDA API实现，利用GPU上的Hyper-Q能力，允许多个进程并发执行kernel和memcpy操作，从而最大化GPU利用率。
特点：
- 上下文共享：MPS通过共享CUDA context，允许多个进程在同一GPU上并发执行，减少了上下文切换的开销。
- 性能提升：在没有Hyper-Q的GPU上，命令必须顺序执行；而在支持Hyper-Q的GPU上，命令可以并发执行，提高了GPU的利用率和性能。
- 配置灵活：用户可以根据需要配置MPS的资源占用量，如通过
nvidia-cuda-mps-control工具设置默认活动线程百分比等。
应用场景：
MPS适用于需要同时运行多个GPU密集型任务的环境，如深度学习训练、高性能计算等场景。
2、MIG（Multi-Instance GPU）
概述：
MIG是NVIDIA推出的多实例GPU技术，允许将单个物理GPU在硬件级别划分为多个独立的GPU实例。每个实例都拥有自己的专用计算资源、内存和带宽。
特点：
- 硬件级别隔离：MIG通过硬件分区实现资源隔离，每个实例独立运行，互不干扰。
- 高性能隔离：由于资源在硬件级别被隔离，因此MIG实例之间的性能不会相互影响。
- 灵活配置：管理员可以根据工作负载的需求动态地重新配置MIG实例的资源分配。
应用场景：
MIG适用于需要高性能隔离和安全性保障的场景，如AI模型训练和推理服务器、多租户环境等。
3、AntMan（GPU共享框架）
概述：
AntMan是来自阿里PAI的框架层GPU共享方案，它针对高低优任务训练场景设计，旨在保障高优SLA的同时提高资源利用率。
特点：
- 场景适应性：AntMan针对特定场景设计，如高低优任务混合训练场景，能够提供较高的性能及用户灵活性。
- 资源限制：虽然没有直接提供算力按百分比限制的能力，但可以通过框架层的显存限制来管理资源使用。
- 框架集成：AntMan作为框架层的一部分，可以更容易地与现有的深度学习框架集成。
应用场景：
AntMan适用于需要灵活管理资源、保障高优任务SLA的深度学习训练场景。
4、总结与对比
| 技术名称 | MPS | MIG | AntMan |
|---|---|---|---|
| 概述 | 多进程服务，允许多个CPU进程共享同一GPU context | 多实例GPU技术，允许将单个物理GPU划分为多个独立的GPU实例 | 框架层GPU共享方案，针对特定场景设计 |
| 特点 | 上下文共享，性能提升，配置灵活 | 硬件级别隔离，高性能隔离，灵活配置 | 场景适应性，资源限制，框架集成 |
| 应用场景 | 深度学习训练、高性能计算等 | AI模型训练和推理服务器、多租户环境等 | 深度学习训练场景，特别是高低优任务混合训练场景 |
结语
GPU共享技术作为提高深度学习训练效率的关键手段，正逐渐受到业界的重视。通过资源隔离、并行模式优化以及显存和线程管理等手段，GPU共享技术能够在提高资源利用率、减少任务排队时间等方面发挥重要作用。未来，随着技术的不断发展和完善，GPU共享技术将在更多领域展现其巨大的潜力。
希望本篇文章能为相关领域的研究者和开发者提供有价值的参考，共同推动GPU共享技术的发展和应用。
