利用率提升
GPU价格昂贵，提升利用率可以显著降低单位算力成本，让投资产生更大价值。
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01利用率测量
关键指标
| 指标 | 说明 | 理想值 |
|---|---|---|
| GPU利用率 | 计算单元活动时间比例 | 70%-90% |
| 显存使用率 | 显存占用比例 | 60%-80% |
| 时间利用率 | GPU被使用的时间比例 | 越高越好 |
| 任务密度 | 同时运行的任务数 | 充分但不过载 |
测量工具
- nvidia-smi：基础工具，实时查看
- DCGM：NVIDIA数据中心GPU管理器
- Prometheus + Grafana：监控和可视化
- wandb/MLflow：机器学习实验跟踪
- 自定义脚本：采集业务相关指标
低利用率的常见原因
典型问题
数据加载瓶颈、任务调度不合理、通信开销大、小任务无法填充、框架未优化
02提升策略
数据加载优化
数据预加载
prefetch，GPU计算时准备下一批
数据格式
TFRecord、WebDataset、Parquet等高效格式
缓存策略
热点数据缓存在高速存储
并行加载
多进程/多线程并行数据加载
批处理优化
| 策略 | 说明 |
|---|---|
| 增大batch size | 在显存允许范围内尽量大 |
| 梯度累积 | 小显存模拟大batch |
| 动态batch | 根据样本长度调整 |
| 任务打包 | 小任务打包一起运行 |
混合部署
- 训练+推理混合：用训练空闲时间跑推理
- 多任务混合：不同任务互补，填充资源空隙
- 开发+生产混合：非高峰期给开发用
- 离线+在线混合：离线任务填在线的低谷
03智能调度
调度策略
Bin Packing
尽可能填满一个节点再用下一个
Gang调度
分布式作业同时调度，避免部分等待
优先级队列
重要任务优先，兼顾公平
时间分片
给不同任务分配时间窗口
资源隔离
| 技术 | 说明 | 适用场景 |
|---|---|---|
| MIG | GPU实例分割 | 小任务隔离 |
| CUDA进程 | 时间复用 | 可以相互抢占 |
| 容器 | 环境隔离 | 不同环境需求 |
| Kubernetes | 完整编排 | 复杂场景 |
弹性和队列管理
- 作业队列：削峰填谷，平滑负载
- 超时设置：防止恶意或失控任务
- 配额管理：不同用户/项目配额
- 自动终止：空闲时自动回收资源
长期优化
- 建立利用率基准，持续跟踪
- 分析低利用率的根因
- A/B测试不同调度策略
- 用户培训，提高使用水平
- 定期复盘和优化