第三章 浅谈GPU虚拟化技术（三）GPU SRIOV及vGPU调度
GPU SRIOV原理
谈起GPU SRIOV那么这个世界上就只有两款产品：S7150和MI25。 VF调度
 
AMD GPU SRIOV从硬件的角度看就是一个对GPU资源的分时复用的过程。因此其运行方式也是与GPU分片虚拟化类似。SRIOV的调度信息后续重点介绍。 GPU SRIOV的调度系统
 分时复用
 
VF的调度是GPU虚拟化中的重点，涉及到如何服务VM，和如何确保GPU资源的公平分片。 
GPU SRIOV也是一个分时复用的策略。 GPU分时复用与CPU在进程间的分时复用是一样的概念。一个简单的调度就是把一个GPU的时间按照特定时间段分片，每个VM拿到特定的时间片。在这些时间片段中，这个VM享用GPU的硬件的全部资源。 而有些方案则会严格要求在特定时间片结束的时候切换，强行打断当前GPU的执行，并交予下一个时间片的所有者。这种方式确保GPU资源被平均分摊到不同VM。AMD的GPU SRIOV采用的后一种方式。

虚拟GPU_vmware gpu

阿里云郑晓：浅谈GPU虚拟化技术（第一章） GPU虚拟化发展史 
阿里云郑晓：浅谈GPU虚拟化技术（第二章）GPU虚拟化方案之——GPU直通模式
今天一个小伙伴@我说：“你浅谈一下，没点技术背景的，估计都看不懂…”，醍醐灌顶啊，面向公众的文章不是学术论文，应以普及基本概念为主。所以我决定在接下来的文章力求写的让吃瓜群众能看懂，专业人士能读完也会有很大感触和启迪。至于技术细节，大致就忽略不提了。

虚拟GPU_vmware gpu

图片一、GPU架构发展历史 1999年,英伟达发布第一代GPU架构GeForce 256,标志着GPU时代的开始。 随后,英伟达推出了Tesla、Fermi、Kepler、Maxwell、Pascal、Volta、Turing和Ampere等GPU架构,不断增强GPU的计算能力和程序性,推动GPU在图形渲染、人工智能和高性能计算等领域的应用 GPU核心的运行方式与CPU略有不同，在GPU核心中，CPU将数据和指令传送到GPU中去，GPU再将数据加载到GPU的内存中，并利用内部的流处理器执行计算任务。执行完成后，将计算结果传回CPU中。 最近几年,英伟达还在GPU中加入了张量核心和RT核心,可以支持 AI和神经网络计算等新型工作负载。可以看出,英伟达显卡在GPU应用和体系结构上不断创新,推动着整个GPU技术发展。 六、多模态构成 英伟达GPU通过流处理器、张量核心和RT核心实现了多模态设计,可以支持多种工作负载:1) 流处理器用于支持传统的图形渲染和通用GPU计算,代表了英伟达GPU的渲染和计算能力。

【玩转 GPU】英伟达GPU架构演变

1999年,英伟达发布第一代GPU架构GeForce 256,标志着GPU时代的开始。随后,英伟达推出了Tesla、Fermi、Kepler、Maxwell、Pascal、Volta、Turing和Ampere等GPU架构,不断增强GPU的计算能力和程序性,推动GPU在图形渲染、人工智能和高性能计算等领域的应用。

【玩转 GPU】英伟达GPU架构演变

但应用在 GPU 场景，还是存在以下不足：
集群 GPU 资源缺少全局视角。没有直观方式可获取集群层面 GPU 信息，比如 Pod / 容器与 GPU 卡绑定关系、已使用 GPU 卡数等。 由于 GPU 卡相对昂贵，并且某些 AI 负载吃不满单张 GPU 算力，GPU Sharing 技术应运而生。 问题二：无法支持多 GPU 后端
除分配挂载整卡的方式外，TKE qGPU、vCUDA、gpu share、GPU 池化 等 GPU 共享技术越来越被用户采用。 对 GPU 成本的关注，对 GPU 资源的整体把控，对 GPU 不同后端的精准使用，都成为了客户能用好 GPU 算力的前提条件。 ，可以是一块本地 GPU 物理卡、一个 GPU 切片资源（ GPU 算力 / 显存 的组合）、一个远端 GPU 设备。

使用 Elastic GPU 管理 Kubernetes GPU 资源

徐蓓，腾讯云容器技术专家，腾讯云异构计算容器负责人，多年云计算一线架构设计与研发经验，长期深耕 Kubernetes、在离线混部与 GPU 容器化领域，Kubernetes KEP Memory QoS 作者，Kubernetes 积极贡献者。 当前存在问题 GPU 具备大量核心和高速内存，擅长并行计算，非常适合训练和运行机器学习模型。由于近几年 AI 技术愈发成熟，落地场景越来越多，对 GPU 的需求呈井喷趋势。而在资源管理调度平台上，Kubernetes 已成为事实标准。所以很多客户选择在 Kubern

使用 Elastic GPU 管理 Kubernetes GPU 资源

大数据时代对计算速度提出了更高的要求，GPU处理器应运而生。那么，如何选择GPU呢？为了让大家了解不同应用场景下的GPU云服务器选型，我们邀请腾讯云大茹姐姐创作了这篇深度好文。 在深入了解不同应用场景下的GPU云服务器选型推荐之前，我们先来了解一下CPU和GPU、GPU和vGPU之间的差异。 CPU和GPU硬件结构对比
GPU vs vGPU
GPU云服务器提供了直通型GPU和虚拟化的vGPU，可以满足计算密集型场景和图形加速场景下的不同算力需求。 GN10X/GN10Xp、GN8、GN7等整卡实例均采用GPU直通技术；
vGPU是指虚拟化GPU，支持GPU资源的更细粒度划分，如1/2、1/4以及1/8 GPU。 GPU实例简介
腾讯云CVM针对不同应用场景，推出搭配不同GPU卡的实例类型，如下表所示，GPU实例以NVIDIA Tesla系列为主，满足不同应用场景下的算力需求。

奔涌吧，GPU! GPU选型全解密

为了让大家了解不同应用场景下的GPU云服务器选型 我们邀请腾讯云大茹姐姐创作了这篇深度好文 要看完呐~~↓↓↓ 随着云计算、大数据和人工智能技术的飞速发展，算法越来越复杂，待处理的数据量呈指数级增长，当前的X86处理器的数据处理速度，已经不足以满足深度学习、视频转码的海量数据处理需求，大数据时代对计算速度提出了更高的要求，至此，GPU处理器应运而生。
 腾讯云根据GPU的应用场景，已推出多款GPU实例，如GN10X/GN10Xp（NVIDIA Tesla V100）、GN7（NVIDIA Tesla

奔涌吧，GPU! GPU选型全解密

GPU管线涵盖了渲染流程的几何阶段和光栅化阶段，但对开发者而言，只有对顶点和片段着色器有可编程控制权，其他一律不可编程。在顶点着色器阶段输出每一顶点对应的纹理坐标，然后经过光栅化阶段对三角网格的3个顶点各自纹理坐标进行插值运算后便得到其覆盖片元的纹理坐标，从而在片元着色器中进行纹理采样。这里篇幅原因不一一分析每种测试操作，大家可以通过看书了解对应的用途。下面举混合操作来分析一下。

GPU渲染流水线，是硬件真正体现渲染概念的操作过程，也是最终将图元画到2D屏幕上的阶段。 GPU管线涵盖了渲染流程的几何阶段和光栅化阶段，但对开发者而言，只有对顶点和片段着色器有可编程控制权，其他一律不可编程。如下图：
?
简单总结GPU管线，这阶段中主要是对图元进行操作。 正因这独立性，GPU可以并行化处理每一个顶点，提高处理速度。
顶点着色器最重要的功能是执行顶点的坐标变换和逐顶点光照。 这样设计的好处是能减少一些不必要的绘制，并减少对GPU的浪费。
回到正题，片段着色器同上述的顶点着色器，只是它作用的对象是每一片段，对其进行着色贴图。 推荐阅读：
GPU的工作原理
两段小视频轻松理解CPU & GPU的工作原理
GPU内存分级

GPU渲染之OpenGL的GPU管线

GPU渲染流水线，是硬件真正体现渲染概念的操作过程，也是最终将图元画到2D屏幕上的阶段。GPU管线涵盖了渲染流程的几何阶段和光栅化阶段，但对开发者而言，只有对顶点和片段着色器有可编程控制权，其他一律不可编程。如下图：

GPU渲染之OpenGL的GPU管线

我们的实验硬件环境配置为：GPU计算型GN7|GN7.5XLARGE80(配置一颗NVIDIA T4),80内存。操作系统为 Windows Server 2019 数据数据中心版 64位 中文版。 腾讯云的GPU产品计算型GN7，使用在gpu上的效果不错，代码运行速率高，基本上各项功能都非常好，所以我觉得非常适合来做这项工作。 总之，gpu效能很不错。

gpu使用

我们的实验硬件环境配置为：GPU计算型GN7|GN7.5XLARGE80(配置一颗NVIDIA T4),80内存。操作系统为 Windows Server 2019 数据数据中心版 64位 中文版。开发环境位Python 3.9,采用的深度学习框架为paddlepaddle百度飞桨框架。
 
 为了研究电力系统负荷在历史的系统负荷、经济状况、 气象条件和社会事件等因素的影响，并对未来一段时间的系统负荷做出预测，我们对电力负荷的各种数据进行了处理。该任务属于时间序列领域，。传统的电力负荷预测方法，比如回归分析法、灰色模型、支持向量机原理等，都无法较高精度得预测地区用电负荷。对于此，我们通过python进行预测，采用lstm模型预测多变量背景下长短期电力负荷，同时采用BG分割算法，检测出量级突变的电力负荷。

gpu使用

例如， matmul具有CPU和GPU内核。如果您希望特定的操作在您选择的设备上运行，而不是自动选择with tf.device 的设备，则可以使用创建设备上下文，使该上下文中的所有操作具有相同的设备分配。TensorFlow在会话上提供两个配置选项来控制。第一个是allow_growth选项，它试图根据运行时分配分配只有GPU内存：它开始分配很少的内存，随着Sessions的运行和更多的GPU内存的需要，我们扩展了TensorFlow所需的GPU内存区域处理。

在TensorFlow中，支持的设备类型是CPU和GPU。它们被表示为strings。例如：
"/cpu:0"：机器的CPU
"/gpu:0"你的机器的GPU，如果你有一个。 "/gpu:1"你的机器的第二个GPU等
 如果TensorFlow操作既具有CPU和GPU实现，则在将操作分配给设备时，GPU设备将被赋予优先级。例如， matmul具有CPU和GPU内核。 在用设备的系统cpu:0和 gpu:0，gpu:0将选择运行matmul。 允许GPU内存增长
 默认情况下，TensorFlow将几乎所有GPU的GPU内存映射 CUDA_VISIBLE_DEVICES到该进程的可见内容。 如果要真正限制TensorFlow进程可用的GPU内存量，这是非常有用的。
 在多GPU系统上使用单个GPU
 如果您的系统中有多个GPU，则默认情况下将选择具有最低ID的GPU。

使用GPU

该文章介绍了如何使用多个GPU进行训练，包括TensorFlow、PyTorch和MXNet等框架。文章首先介绍了多GPU训练的基础知识和技术，然后详细讲解了如何配置和管理多GPU训练环境，并通过实际案例演示了如何使用多GPU进行训练。

使用GPU

= optim.SGD(net.parameters(), lr=1e-3)
criteon = nn.CrossEntropyLoss().to(device)
# 同样将loss部分的计算转移到GPU 上去
同样的，数据部分也可以转移到GPU上去
data, target = data.to(device), target.to(device)

GPU accelerated

可以使用该代码来查看当前环境是否支持CUDA
import torch
print(torch.cuda.is_available())
# 返回True代表支持，False代表不支持
具体在神经网络中，该这样使用
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim


device = torch.device('cuda:0')
# 'cuda:0'当中的0为想要使用显卡的编号
# 这里的0表示使用的是第一张显卡
net = ML

GPU accelerated

TFRecord的形式上传到谷歌的对象存储服务上被TPU服务器访问
在国内就是很麻烦
因为这些问题，所以业务上，尤其是训练上，往往我们还是会依赖更传统的选择：GPU
----
用GPU进行深度学习，那么 GPU在哪？ GPU大体上可以有下面几种方式：
第一种，自己购买GPU服务器。当然了，很多时候个人要求不高，或者工作相对简单的时候，一台有独立显卡的中高端游戏笔记本，可能就已经足够完成这个工作了。 ----
这里我介绍一下最近我在使用的第四种GPU来源：MistGPU
MistGPU是一个共享AI计算平台，提供简单易用的AI计算服务。用户可以在上面使用GPU服务器训练AI模型，按时间计费。 排除一些缺点，如果只考虑性价比的话，MistGPU真是现在GPU训练服务中最高的。这种将大量的GPU资源拆散成碎片再零售的方法，既保证了用户快速使用，也保证了成本相对低廉。

GPU在哪？

自从2006年深度学习开始展露头角，到2012年前后彻底爆发，再到现在算法已经趋于成熟（某种极限），那么有一些问题已经比较明朗了。

GPU在哪？

这是图解系列之GPU

关注阅读更多图解
?
要说GPU就绕不开CPU。
以前CPU要做所有的工作，但是后来发现有一类工作，它比较简单并且需要大量的重复性操作，各操作之间又没有关联性。 于是CPU就找了一堆GPU来干这些大量重复性的简单工作。
由于图形渲染任务具有高度的并行性，所以GPU一开始就是做图形渲染的工作。
? GPU内部有数量众多的计算单元，每个计算单元内只有非常简单的控制逻辑。尽管每一个单元的计算能力不如CPU，但人多力量大呀。
CPU是顺序执行的：

?
GPU是并行执行的：
? 下面我们看一下GPU的工作原理。
GPU的工作都是CPU安排的，包括图形渲染。 GPGPU其实是对GPU的一种优化，让GPU更加的具有易用性和通用型，GPU应用于AI就是GPU通用属性的一个方向，类似的方向有很多:挖矿、AI训练、HPC高性能计算等。

图解GPU

以前CPU要做所有的工作，但是后来发现有一类工作，它比较简单并且需要大量的重复性操作，各操作之间又没有关联性。

图解GPU

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