多机训练中网络传输效率提升踩坑记录 最近在优化多机训练性能时，遇到了网络传输瓶颈问题。通过排查和测试，总结了几个关键的优化点。 问题现象 使用Horovod进行4机8卡分布式训练时，训练速度远低于预期，经监控发现GPU利用率很高但网络带宽使...

对比分析：不同GPU架构适配效果 在大模型微服务化改造过程中，GPU架构适配一直是DevOps工程师面临的核心挑战。本文基于实际项目经验，对比了NVIDIA A100、H100与AMD MI250x在模型训练和推理阶段的性能表现。 测试环境...

基于TensorRT的大模型推理性能提升方案 在大模型部署实践中，TensorRT作为 NVIDIA 官方的推理优化器，在实际应用中能够带来显著的性能提升。本文分享一个可复现的优化流程。 1. 环境准备 bash 安装必要依赖 pip in...

大模型推理延迟控制：异步响应与缓存机制踩坑记录 最近在为一个大模型推理服务做性能优化时，踩了不少坑，分享一下异步响应和缓存机制的实际应用经验。 问题背景 我们的大模型API在高并发场景下延迟飙升，初步排查发现主要瓶颈在于模型推理耗时过长。尝...

系统安全调优：Linux内核中进程调度器安全配置 在Linux系统安全防护体系中，进程调度器作为核心组件之一，直接影响系统的资源分配和访问控制。本文将深入探讨如何通过内核参数调优来增强调度器的安全性。 调度器安全配置要点 1. 实时优先级限...

TensorFlow Serving微服务负载均衡策略的动态调整 最近在将TensorFlow Serving部署到生产环境时，遇到了一个典型的微服务架构问题：如何动态调整负载均衡策略以应对不同模型的访问压力。 问题背景 我们使用Docke...

PyTorch模型分布式训练效率提升方案 在大规模深度学习项目中，合理配置分布式训练环境能显著提升训练效率。本文将通过实际案例展示如何优化PyTorch分布式训练。 1. 使用torch.nn.parallel.DistributedDat...

LLM测试环境的监控与告警 在开源大模型测试与质量保障社区中，我们深知测试环境稳定性的关键作用。本文将分享如何建立有效的监控与告警机制，确保大模型测试过程中的环境健康。 监控要点 首先需要关注以下核心指标： GPU内存使用率（超过85%触发...

最近在做大规模模型训练时，遇到了一个令人头疼的问题——内存碎片化。这个问题在分布式训练中尤其突出，尤其是在使用多个GPU进行并行训练时。 问题现象 ：在训练一个70B参数的大模型时，单个节点的GPU显存使用率达到了95%以上，但训练过程中频...

在多GPU环境下进行混合精度训练时，我们发现了一些关键的性能调优点。 问题背景 ：在使用PyTorch DDP训练大模型时，混合精度训练虽然能加速训练过程，但实际效果并不理想。通过系统性排查，我们总结了以下经验。 核心调优步骤 ： 1. 设...