📄️ 通用大模型和推理大模型区别
深入解析通用大模型与推理大模型的核心区别、应用场景和选择策略。从GPT、Claude到DeepSeek,帮助开发者和用户选择最适合的AI工具,提升工作效率和问题解决能力。
📄️ 常见AI模型训练推理框架对比
对比分析常见的大模型训练和推理框架,包括TensorFlow、PyTorch、TensorRT-LLM、vLLM、ONNX Runtime、Triton等,详细介绍各框架的优缺点及其在训练和推理方面的支持情况
📄️ NFD&GFD技术介绍
本文详细介绍Kubernetes中的Node Feature Discovery (NFD)和GPU Feature Discovery (GFD)技术,包括其基本概念、背景、作用、实现原理及支持的标签列表,帮助用户更好地理解和使用这些技术进行高效的资源调度。
📄️ GPU Operator技术介绍
本文详细介绍NVIDIA GPU Operator的主要作用、组件构成、与GPU DevicePlugin的区别、Kubernetes兼容性以及部署方法,帮助用户在Kubernetes环境中更轻松地管理GPU资源。
📄️ GPU DCGM-Exporter监控方案
本文详细介绍GPU DCGM-Exporter监控方案,提供完整的监控指标列表和Prometheus配置示例,帮助用户构建高效的GPU监控系统。
📄️ GPU Share MPS&MIG具体操作步骤
详细介绍NVIDIA GPU共享技术MPS和MIG的原理、优缺点、适用场景以及在Kubernetes环境中的具体配置和操作步骤,帮助用户实现GPU资源的高效利用
📄️ PD(Prefill&Decode)分离介绍
深入探讨LLM推理中的PD(Prefill&Decode)分离技术,分析其原理、指标、优势及实现方案,提升大模型推理性能和用户体验
📄️ RDMA技术架构深度解析
全面深入地介绍RDMA(Remote Direct Memory Access)技术原理、架构实现和应用场景。详细解析InfiniBand、RoCE、iWARP三种主要RDMA实现方案,探讨CPU Offload、Kernel Bypass、Zero Copy等关键特性如何实现超低延迟和高带宽的网络通信,广泛应用于高性能计算、深度学习训练和数据中心网络优化
📄️ NVIDIA Dynamo: 分布式AI推理的高效引擎
介绍NVIDIA Dynamo,一个分布式AI推理的高效引擎,分析其架构设计、组件功能及工作原理,了解如何通过PD分离、智能路由和分布式KV缓存管理等技术提升大模型推理性能
📄️ AI模型训练推理常见业务场景痛点
梳理AI模型训练推理中的常见业务场景,包括资源批量调度、碎片化处理、多租户隔离、弹性资源管理、优先级调度、异构资源调度、训推动态平衡、分布式通信优化、成本分析和容错恢复等核心问题及解决方案