glake

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优化GPU内存与IO传输

GLake优化了GPU内存管理和IO传输,解决了AI大模型训练和推理中的内存和传输瓶颈。通过GPU虚拟和物理内存管理及多GPU、多路径和多任务优化,提高了硬件资源利用率,最高可将训练吞吐量提高4倍,推理内存降低3倍,IO传输加速3至12倍。GLake易于集成,无需代码修改,且提供内存优化、多路径IO传输提升、和数据去重等功能,为AI训练与推理提供高效、安全的解决方案。

GLake优化GPU内存AI训练IO传输Github开源项目

GLake 项目介绍

背景介绍

随着人工智能模型的规模不断增长,GPU内存容量和IO传输带宽在满足AI大模型训练与推理需求方面面临着极大挑战。GLake项目正是为了解决这些瓶颈而生的。它是一款底层加速库,专注于优化GPU内存管理和IO传输。通过有效利用底层硬件资源,GLake大幅提升了训练吞吐量、节省推理内存和加速IO传输。

项目动机

GPU内存瓶颈

尽管GPU以其高计算能力和并发能力著称,但其内存容量却是限制其性能的瓶颈。特别是对于要求高内存容量的大模型而言,GPU的发展速度远不足以满足需求。

IO传输瓶颈

随着GPU计算能力和CPU-GPU IO带宽的发展不匹配,传输墙的问题越来越严重。尽管有定制化互联NVLink,GPU间带宽高于PCIe,但在大型模型推理中,GPU内存带宽仍是性能瓶颈。

项目架构

GLake采用层次化架构设计,主要面向PyTorch和NVIDIA GPUs进行测试和验证。

  • 硬件接口:包括NV GPU及其互联,支持NVLink、P2P等技术,未来还将支持国内AI卡及新兴互联技术。
  • GPU内存池:提供全球化和异构化的内存池,具备内存碎片优化、多流和多进程内存复用、安全等特性。
  • 核心优化层:提供增值优化功能,包括全局分配、多通道并发等。
  • 扩展层:结合深度学习框架和VGPU,提供集成解决方案。
  • 应用和生态:目前聚焦于AI训练与推理,未来将支持图计算、图形渲染等场景。

项目特色

  • 高效性:通过两层GPU内存管理和全局优化,实现内存池化、多GPU共享等,CPU-GPU传输速度提升3~12倍。
  • 易用性:核心功能对模型训练和推理透明,无需修改代码,同时提供在线内存碎片查询。
  • 开放性与可扩展性:提供可配置的策略,例如压缩、数据验证等。
  • 安全性:内置GPU内存越界检测机制,帮助进行故障诊断。

主要成效

  1. GLake将内存碎片率降低至27%,节省了25G GPU内存,并将10B模型的训练吞吐量提升近4倍。
  2. 在推理中,通过消除进程间和模型间的重复内存,节省了3倍的内存。
  3. 将CPU-GPU IO传输速度提升3倍。

未来规划

GLake将继续发展以下功能:

  • LLM KV缓存管理
  • 缓存预取优化
  • 分层管理不同设备和内存类型的数据移动
  • 数据重删在推理和无服务器环境中保持单一内存副本
  • 内存调试增强越界和段错误调试能力
  • 增加加速器支持与更广泛的场景应用

社区支持

GLake提供微信群支持,欢迎感兴趣的朋友加入讨论。通过微信联系获取更多信息。

GLake项目旨在突破当前GPU内存和传输瓶颈,为AI模型训练及推理提供一套高效、易用及安全的解决方案。同时,我们欢迎社区的意见反馈和参与,不断改进和扩展项目功能。

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