关于本地局域部署算力 #737

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11735802362cs · 2025-05-28T13:02:47+08:00

11735802362cs commented

2025-05-28 13:02:47 +08:00

如果我有10张4090，想要在本公司局部使用这个算力，然后部署本地模型使用，我该如何着手呢？一点思路没有，请老师给与指导或者参考。
本课程中的所有云部署/本地部署，都没有涉及到这中部署策略的使用方法。

如果我有10张4090，想要在本公司局部使用这个算力，然后部署本地模型使用，我该如何着手呢？一点思路没有，请老师给与指导或者参考。本课程中的所有云部署/本地部署，都没有涉及到这中部署策略的使用方法。

12019701659cs commented

2025-05-28 22:35:26 +08:00

可参考：

硬件环境准备
服务器和机架设计：确保你的服务器机箱可以容纳这些显卡，或者需要配置专用的GPU服务器。一般来说，至少需要一个支持多GPU的服务器（比如带有多个PCIe槽的机架服务器），每个显卡之间需要有良好的散热系统。
GPU资源管理：确保每个GPU都有足够的电源和冷却，同时避免过度负载。可以使用NVIDIA的GPU监控工具（如nvidia-smi）来实时监控GPU的状态。
设置多GPU环境
操作系统和驱动：安装Linux（比如Ubuntu）作为操作系统，因为它在高性能计算任务中表现优异。安装NVIDIA驱动和CUDA Toolkit，确保系统能够识别所有的显卡。
CUDA和cuDNN安装：下载并安装CUDA和cuDNN，它们是深度学习框架使用GPU加速的必备工具。
GPU库和工具：安装NVIDIA的nvidia-docker工具，用于容器化部署和资源管理。你可以通过Docker来管理不同的环境，使得模型部署更加灵活。
选择深度学习框架
根据你的项目需求，选择一个支持多GPU加速的深度学习框架。
多GPU并行训练与推理
数据并行：数据并行是最常见的多GPU加速方法。使用PyTorch的torch.nn.DataParallel（适用于单机多GPU）或torch.nn.parallel.DistributedDataParallel（适用于多机多GPU）来并行化训练。

模型并行：如果模型特别大，你可以将模型的不同部分分配到不同的GPU上进行计算。

混合精度训练：为了提高计算效率，可以使用混合精度训练（FP16），这可以显著加速训练过程，并减少显存使用。

部署和调度
容器化部署：使用Docker或Kubernetes来进行容器化部署。

模型推理：如果是推理任务，可以使用NVIDIA的TensorRT来加速推理，TensorRT能在GPU上进行高效的优化，并支持混合精度推理。

分布式部署：如果部署模型时有多个节点或机器，可以通过NVIDIA的NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）和horovod来实现分布式训练和推理。

监控和优化
性能监控：使用NVIDIA的nvidia-smi和nvidia-docker来实时监控GPU的使用情况。你还可以利用Prometheus和Grafana来做更细致的性能监控和日志记录。

负载均衡：在多GPU环境下，需要确保负载均衡，以防某些GPU被过度使用，而其他GPU空闲。可以使用框架自带的工具或手动调整数据分配方式来优化性能。

维护与更新
定期更新驱动和库：保持CUDA、cuDNN、NVIDIA驱动和深度学习框架的更新，以获得更好的性能和更少的bug。

自动化脚本：编写自动化脚本来部署、更新和监控你的环境，确保系统长期稳定运行。

可参考： 1. 硬件环境准备服务器和机架设计：确保你的服务器机箱可以容纳这些显卡，或者需要配置专用的GPU服务器。一般来说，至少需要一个支持多GPU的服务器（比如带有多个PCIe槽的机架服务器），每个显卡之间需要有良好的散热系统。 GPU资源管理：确保每个GPU都有足够的电源和冷却，同时避免过度负载。可以使用NVIDIA的GPU监控工具（如nvidia-smi）来实时监控GPU的状态。 2. 设置多GPU环境操作系统和驱动：安装Linux（比如Ubuntu）作为操作系统，因为它在高性能计算任务中表现优异。安装NVIDIA驱动和CUDA Toolkit，确保系统能够识别所有的显卡。 CUDA和cuDNN安装：下载并安装CUDA和cuDNN，它们是深度学习框架使用GPU加速的必备工具。 GPU库和工具：安装NVIDIA的nvidia-docker工具，用于容器化部署和资源管理。你可以通过Docker来管理不同的环境，使得模型部署更加灵活。 3. 选择深度学习框架根据你的项目需求，选择一个支持多GPU加速的深度学习框架。 4. 多GPU并行训练与推理数据并行：数据并行是最常见的多GPU加速方法。使用PyTorch的torch.nn.DataParallel（适用于单机多GPU）或torch.nn.parallel.DistributedDataParallel（适用于多机多GPU）来并行化训练。模型并行：如果模型特别大，你可以将模型的不同部分分配到不同的GPU上进行计算。混合精度训练：为了提高计算效率，可以使用混合精度训练（FP16），这可以显著加速训练过程，并减少显存使用。 5. 部署和调度容器化部署：使用Docker或Kubernetes来进行容器化部署。模型推理：如果是推理任务，可以使用NVIDIA的TensorRT来加速推理，TensorRT能在GPU上进行高效的优化，并支持混合精度推理。分布式部署：如果部署模型时有多个节点或机器，可以通过NVIDIA的NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）和horovod来实现分布式训练和推理。 6. 监控和优化性能监控：使用NVIDIA的nvidia-smi和nvidia-docker来实时监控GPU的使用情况。你还可以利用Prometheus和Grafana来做更细致的性能监控和日志记录。负载均衡：在多GPU环境下，需要确保负载均衡，以防某些GPU被过度使用，而其他GPU空闲。可以使用框架自带的工具或手动调整数据分配方式来优化性能。 7. 维护与更新定期更新驱动和库：保持CUDA、cuDNN、NVIDIA驱动和深度学习框架的更新，以获得更好的性能和更少的bug。自动化脚本：编写自动化脚本来部署、更新和监控你的环境，确保系统长期稳定运行。

11735802362cs commented

2025-06-02 13:27:55 +08:00

涉及很多技术知识，我都是空白，是否过类似的课程？这方面的相关岗位应该不是AI 开发工程师的范畴，属于AI系统运维方面吧？

11735802362cs closed this issue

2025-06-04 14:07:17 +08:00

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