NVIDIA MPS是除MIG外，算力隔离最好的。它将多个CUDA Context合并到一个CUDA Context中，省去Context Switch的开销并在Context内部实现了算力隔离，但也致额外的故障传播。MIG和MPS优缺点都非常明显，实际工程中用的并不普遍。采用API转发的多任务GPU时间分片的实现模式相对容易实现和应用最广。AI应用通过GPU调用层次，...
NVIDIA MPS是除MIG外，算力隔离最好的。它将多个CUDA Context合并到一个CUDA Context中，省去Context Switch的开销并在Context内部实现了算力隔离，但也致额外的故障传播。MIG和MPS优缺点都非常明显，实际工程中用的并不普遍。采用API转发的多任务GPU时间分片的实现模式相对容易实现和应用最广。利用AI应用对GPU的调用层...
如果事件数据为编号74的XID错误，如eventData.EventData == XID_ERROR_74，则说明发生了NVLink Error，自动触发报警并cordon节点 如果事件数据为编号109的XID错误，如eventData.EventData == XID_ERROR_109，则说明发生了Context Switch Timeout Error，自动触发报警并cordon节点 如果想监控其它类型的XID错误，也可按上述...
NVIDIA MPS是除MIG外,算力隔离最好的。它将多个CUDA Context合并到一个CUDA Context中,省去Context Switch的开销并在Context内部实现了算力隔离,但也致额外的故障传播。MIG和MPS优缺点都非常明显,实际工程中用的并不普遍。采用API转发的多任务GPU时间分片的实现模式相对容易实现和应用最广。 利用AI应用对GPU的调用层次...
12、GPU Context是什么?有什么作用? 13、造成渲染瓶颈的问题很可能有哪些?该如何避免或优化它们? 如果阅读完本文,能够非常清晰地回答以上所有问题,那么,恭喜你掌握到本文的精髓了! 二、GPU概述 2.1 GPU是什么? GPU全称是Graphics Processing Unit,图形处理单元。它的功能最初与名字一致,是专门用于绘制图像和处理图...
GPU Context代表了GPU计算的状态。 在GPU中拥有自己的虚拟地址。 GPU 中可以并存多个活跃态下的Context。 GPU Channel 任何命令都是由CPU发出。 命令流(command stream)被提交到硬件单元,也就是GPU Channel。 每个GPU Channel关联一个context,而一个GPU Context可以有多个GPU channel。
GPU Context:- GPU Context代表了GPU计算的状态。 - 在GPU中拥有自己的虚拟地址。 - GPU 中可以并存多个活跃态下的Context。 由于SIMT技术的引入,导致很多同一个SM内的很多Core并不是独立的,当它们当中有部分Core需要访问到纹理、常量缓存和全局内存时,就会导致非常大的卡顿(Stall)。
GLES2DecoderImpl类的成员变量group_指向的ContextGroup对象描述的是一个资源共享组,调用这个ContextGroup对象的成员函数mailbox_manager获得的MailboxManager对象用来管理当前正在使用的OpenGL上下文所属的OpenGL上下文共享组的那些被Mailbox引用的纹理对象。这意味着在同一个OpenGL上下文共享组的不同OpenGL上下文,可以直接访问与...
除了MIG,算力隔离表现最优秀的,是 MPS —— 它通过将多个进程的 CUDA Context,合并到一个 CUDA Context 中,省去了 Context Switch 的开销,也在 Context 内部实现了算力隔离。如前所述,MPS 的致命缺陷,是把许多进程的 CUDA Context 合并成一个,从而导致了额外的故障传播。所以尽管它的算力隔离效果极好,但长期以...
腾讯在内核劫持类GPU共享方向上,也推出了资源隔离方案qGPU(qos GPU)[8]。从架构图中就可以看出,qGPU和同属于内核劫持方案的cGPU类似。但值得注意的是,qGPU效仿Nvidia vGPU在必要时context switch,实现了强算力隔离,这也是其名字的由来。出于某些考虑未有开源。