深度学习是一种人工智能技术，它通过模拟人脑的神经网络结构，使计算机能够从数据中学习复杂的模式和特征。这种技术在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。通过深度学习，机器能够识别和预测数据中的模式，从而在各种任务中做出智能决策。本文将探讨如何利用 GPU 资源池化技术，针对计算需求较低的深度学习推理任务，有效降低深度学习成本。

深度学习的模型推理与模型训练有何不同？

在深入剖析 GPU 资源池化技术的价值之前，我们首先需要明确，在深度学习过程的各个阶段，研究人员都需执行不同的任务，而这些任务的完成效率和质量，很大程度上取决于他们与神经网络及 GPU 资源的交互方式。这些任务流程可划分为四个阶段：数据准备、模型构建、模型训练和模型推理。

数据准备：这一阶段涵盖了数据清洗、规整与理解等关键步骤，为后续构建高效且准确的模型奠定坚实基础。在此阶段，数据的质量和准备程度是模型能否实现最佳性能的关键因素。研究人员需精心策划，确保数据质量，以便模型能够从中提取有效特征。

模型构建：这是研究人员创建深度学习模型的重要阶段，涉及模型的设计、编码与调试等。在这一阶段，研究人员会利用 GPU 进行频繁的模型测试和优化。但此阶段 GPU 的使用往往不是持续不断的，可能会存在间歇性的空闲期。

模型训练：模型构建完成后，便进入了计算密集度极高的训练阶段。在这个阶段，深度学习模型将被赋予权重，使其能够精确地将输入数据映射到预期的输出结果。为了提升模型的性能，研究人员会利用庞大的数据集进行训练，这一过程往往会持续较长的时间。GPU 因其强大的并行计算能力而成为了训练深度学习模型的首选工具，通过充分利用 GPU 的算力，研究人员可以显著提高模型的训练速度。

模型推理：在深度学习的推理阶段，已经训练好的模型将被用于对新的数据进行预测或分类。推理负载分为在线和离线两类，根据具体应用场景和需求，研究人员会灵活选择适合的推理方式。无论是哪种推理方式，GPU 都能提供强大的计算能力支持，确保模型能够高效地完成推理任务。

离线推理和在线推理有什么区别？

离线推理：在离线场景下，训练好的模型会基于上次训练完成后得到的新数据来运行。以社交平台的照片处理为例，每天有数百万张照片上传到社交平台，平台会使用已训练好的模型对这些照片进行批量处理，如标记、分类和整理这些照片。这是一项典型的离线推理工作，模型会使用新的数据（在本例中为照片），让训练好的模型进行推理，根据推理结果为照片添加标签。在这种场景下，延迟等实时性指标通常不是优先考虑的因素，推理过程可以在预定的时间或计算资源空闲时进行。

在线推理：在线场景下，则侧重于实时数据处理，即模型基于当前需要处理的数据立即进行推理。这类场景通常出现在对时间敏感的应用中，如在线交易欺诈检测。在交易发生时，模型需要立即对交易数据进行推理分析，以判断交易是否存在欺诈风险，并据此做出批准或拒绝的决定。在线推理要求模型具备快速响应的能力，以确保在极短的时间内完成推理过程并返回结果。

总而言之，模型训练过程涉及的是计算高度密集型负载，往往需要跨多个 GPU 并行执行，其复杂度显著高于模型推理任务。模型推理负载相对“轻量”，对 GPU 显存的消耗远低于训练过程。在项目的生命周期中，尽管存在大量时间用于运行并发的训练负载（尤其是在进行超参数优化等阶段），但同样也存在较长时间的 GPU 资源相对闲置期。我们希望能够尽可能将 GPU 资源的利用率达到100%。

在同一 GPU 上运行多个负载（无论是本地还是云端部署）

对于在线和离线推理负载而言，往往只需要少量的算力和显存资源，但传统的做法会给每个推理任务都分配一张完整的 GPU 卡，导致多达 80% 的 GPU 算力闲置。借助 d.run 的 GPU 池化技术，多个推理负载能够在同一张 GPU 卡上运行。d.run 可以动态地自动调整推理负载的规模，进行合理的资源调度编排，使其在多个 GPU 节点和集群上高效运行。

大幅削减 GPU 成本

通过使用 d.run，多个推理任务可以在同一张 GPU 卡上运行，这将显著节省本地 GPU 基础设施的成本，在云端基础设施上，更是可以实现成本的成倍削减。例如，假设四个推理任务同时运行，传统上它们会各自独占一张 GPU 卡进行运算，即使这些 GPU 卡的算力都并未得到充分利用。相比之下，通过采用 d.run 的算力资源调度与优化技术，这些推理任务能够在同一张 GPU 卡上被高效地管理和并行执行，从而可降低近 75% 的 GPU 成本。这种方式不仅减少了对物理 GPU 数量的需求，还简化了运维管理的复杂性，使得资源分配策略更加灵活多变，实现成本效益最大化。

高效共享资源

过去研究人员在等待其他团队的推理负载完成时，因为无法即时访问 GPU 只能先暂时离开，即使这些正在运行的推理负载并未完全利用 GPU 的全部计算能力。这种等待不仅浪费了宝贵的研究时间，也制约了科研项目的快速推进。而随着 d.run 资源池化技术的引入，这一困境已成为过去式。现在，研究人员能够共享 GPU 的访问权限，实现在单个 GPU 上高效并行运行多个负载。d.run 资源池化技术将 GPU 资源打造成了一个高效、灵活且可共享的资源池。在这个资源池中，研究人员不再受限于传统的“一对一” GPU 分配模式，而是能够根据需要，动态地共享 GPU 的访问权限，实现多个推理负载在同一 GPU 上的高效并行运行。有了 d.run 的资源池化技术，每一份算力都能得到充分的发挥，研发工作得以更快地完成，并迅速进入市场，研究人员也能更好地、有效地共享昂贵的资源。

Last update: 2024-7-14