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原文
arXiv 人工智能· Andrew Sheinberg, Samyak Gupta, Kai Li·· 5 小时前AI 评分51

基于细粒度监控揭示 GPU 集群利用率瓶颈与优化空间

Plenty of Room in the Middle: Revealing Opportunities on a GPU Cluster via Fine-Grained Monitoring

AI 导读

研究人员开发了一款基于 NVIDIA DCGM 的 100ms 细粒度监控工具,并在包含 89 个节点、319 块 GPU 的高校集群上完成了深入评测与开源。针对 10 天内 7,399 个作业的数据分析显示,超 70% 的作业显存占用不足 20%,半数作业的 SM 平均利用率低于 5%,且 80% 的作业存在严重的申请时长与实际运行时长不匹配。

来源:arXiv 人工智能 · arxiv.org