kv_cache_size=3.91GiB gpu_memory_utilization=0.9 可以看出来基本占满了,gpu_memory_utilization默认开到了0.9,这个参数的高低代表了在使用GPU时,分配给模型和缓存的内存比例。果将 gpu_memory_utilization 设置为较高的值,这意味着模型可以使用更多的GPU内存。这通常会提高模型的性能,因为可以缓存更多的数据和中间结...
python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model Qwen/Qwen1.5-72B-Chat \ --tensor-parallel-size 8 \ --trust-remote-code \ --enable-prefix-caching \ # 开启vLLM Automatic Prefix Caching --enforce-eager \ --gpu-memory-utilization 0.9 0x09 Prefix Caching优化相关的其他论文 Prefix Ca...
网上查跟data_loader和num_workers有关,找不到相关的code,求问怎么把gpu跑满?liuzhejun commented Mar 23, 2020 单进程的DataParallel是不可能把GPU跑满的,可以使用多进程分布式训练,速度可以翻几倍,详情见:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/ddp_tutorial.html Owner Morizeyao commented Mar 27, 2020 ...
GPUMemoryUtilization GPU显存利用率 [0, 1],即利用率为0%~100%。 GPUDecoderUtilization GPU硬件解码器利用率 [0, 1],即利用率为0%~100%。 GPUEncoderUtilization GPU硬件编码器利用率 [0, 1],即利用率为0%~100%。 通过控制台配置弹性伸缩策略 前提条件: 创建服务 创建GPU函数 登录函数计算控制台,在左...
m-LoRA在单GPU设置中展示了对GPU利用率、内存使用和训练吞吐量的显著优化。与Huggingface的PEFT(一种领先的参数高效微调库)相比,m-LoRA在GPU内存使用方面实现了53%的节约,特别是在NVIDIA A100 80GB GPU上训练多个LLaMA-7B模型时。 gpu-memory-utilization
gpu_mut2 Numeric 60 Y () (GPU memory utilization of 3rd GPU) gpu_mtotal0 Numeric 60 Y () (Memory total of 1st GPU) gpu_mtotal1 Numeric 60 Y () (Memory total of 2nd GPU) gpu_mtotal2 Numeric 60 Y () (Memory total of 3rd GPU) ...
3 --min-free-memory 5GiB --max-gpu-utilization 60 6,5,4 # 使用 `nvisel` 设置 `CUDA_...
当renameByDefault设置为false(默认值)时,将应用以下输出。主要考虑因素如下: nvidia.com/gpu.count:标签报告计算机中的物理GPU数量。 nvidia.com/gpu.product:标签在产品名称后包含一个-SHARED后缀。 nvidia.com/gpu.replicas:标签与报告的容量匹配。 node-role.kubernetes.io/control-plane= node.kubernetes.io/exclu...
GPU Utilization GPU的平均利用率为27%。 ⑤ Allocated GPU Memory 已分配的GPU显存值占总显存值的32.3%。 ⑥ Used GPU Memory 当前使用的GPU显存值占总显存值的26.3%。 ⑦ Allocated Computing Power 0号GPU卡已分配30%算力。 说明 只有在节点开启算力分配的情况下,节点已分配的算力比例(Allocated Computing Power...
Also, the reason for this request is we are finding high GPU utilization with a low number of ...