张连壮-Luban 青云智算平台HAMi实践.pdf

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3、ALL(cuda_library_entry,cuDeviceGet,device,ordinal);return res;ld_preload云原生+AI Meetup 广州站运行架构应用层：使用gpu资源的应用，机器学习，深度学习，各种框架，训练，推理等K8S处理层：该层复制处理k8s的内部资源调度K8S资源层：资源层负责GPU的申请，POD的创建云原生+AI Meetup 广州站GPU 虚拟化技术-昇腾云原生+AI Meetup 广州站GPU 虚拟化技术-海光mask 配置文件cu_mask:xxx计算单元mem:yyy 显存云原生+AI Meetup 广州站调度器云原生+AI Meet

4、up 广州站HAMi exportershared mem 的方式提供数据云原生+AI Meetup 广州站远程调用rcuda：是“西班牙瓦伦西亚理工大学”提供的一个项目，该项目提供二进制免费使用，但是不开源。Bitfusion：vmware 的产品，该产品有详细的文档描述，基本上呢就是 远程调用+显存切分。趋动科技：国内最早期提供远程调用的厂商。云原生+AI Meetup 广州站HAMi 开发部署的实践云原生+AI Meetup 广州站HAMi 安装1.kubectl label nodes nodeid gpu=on2.helm repo add hami-charts https:/pr

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6、unk(CUdeviceptr*address,size_t size)add_gpu_device_memory_usage(getpid(),dev,allocsize,2);return 0;云原生+AI Meetup 广州站HAMi 提高显存计算的准确度pod：宿主机：云原生+AI Meetup 广州站HAMi 显存不准确的规避方法devicePlugin.deviceMemoryScaling=0.8预留部分显存修改libvgpu代码，将计算模式更改成获取模式。云原生+AI Meetup 广州站HAMi