你已經(jīng)建立了你的深度學(xué)習(xí)推理模型并將它們部署到 NVIDIA Triton Inference Serve 最大化模型性能。 你如何進(jìn)一步加快你的模型的運(yùn)行速度？ 進(jìn)入 NVIDIA模型分析器 ，一個(gè)收集模型計(jì)算需求的工具。

沒(méi)有這些信息，在理解在GPU上運(yùn)行多少模型方面就存在知識(shí)差距。 通過(guò)收集冷熱儲(chǔ)存需求，您可以使用它們通知模型的調(diào)度，以獲得幾個(gè)好處：

最大化模型吞吐量—確保放置在每個(gè)GPU上的模型總和不超過(guò)可用內(nèi)存和GPU利用率的特定閾值，例如100%。這樣可以最大限度地提高硬件的吞吐量。

優(yōu)化硬件使用—檢查GPU內(nèi)存需求，以便在較少硬件上運(yùn)行更多型號(hào)。您可以使用此數(shù)據(jù)來(lái)確定每個(gè)GPU可以加載的最大模型數(shù)，而不是優(yōu)化吞吐量，從而減少所需的硬件，或者權(quán)衡吞吐量的權(quán)衡。

提高了可靠性—通過(guò)了解在GPU上加載的模型不會(huì)超出其能力，消除內(nèi)存不足錯(cuò)誤。

此外，還有兩個(gè)關(guān)鍵的非調(diào)度好處：

有效的模式—比較和對(duì)比不同的模型，將計(jì)算需求作為一個(gè)額外的數(shù)據(jù)點(diǎn)來(lái)衡量模型的性能。這有助于生成更輕量級(jí)的模型，并減少推理所需的內(nèi)存量。

更好的硬件尺寸—使用內(nèi)存需求確定運(yùn)行模型所需的確切硬件數(shù)量。

總之，理解推理模型的計(jì)算要求提供了從模型創(chuàng)建和硬件大小到模型的可靠、高效運(yùn)行的大量好處。 下面我們來(lái)看看ModelAnalyzer，看看它如何為最高性能的推理解決方案做出貢獻(xiàn)。

獲取模型分析器Docker容器

在使用推理服務(wù)器容器之前，必須安裝一些軟件，如Docker。 有關(guān)更多信息，請(qǐng)參見(jiàn) 安裝Docker和NVIDIA Docke 一節(jié)進(jìn)去 NVIDIA Docker：GPU服務(wù)器應(yīng)用程序部署容易.

模型分析器作為Helm圖表、Docker容器或獨(dú)立命令行接口運(yùn)行。 對(duì)于本教程，您可以從源代碼the構(gòu)建Docker容器 triton-inference-server/model_analyzer Github回購(gòu)。

git clone https://github.com/triton-inference-server/model_analyzer.git
cd model_analyzer
docker build -t memory-analyzer

要為您的模型運(yùn)行容器，請(qǐng)確保端口8000、8001和8002可用。 然后，運(yùn)行以下命令，替換大寫(xiě)參數(shù)：

docker run -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock /
-v /ABSOLUTE/PATH/TO/MODELS:ABSOLUTE/PATH/TO/MODELS /
-v /ABSOLUTE/PATH/TO/EXPORT/DIRECTORY:/results --net=host /
memory-analyzer:ANALYZER-VERSION /
--batch BATCH-SIZES /
--concurrency CONCURRENCY-VALUES /
--model-names MODEL-NAMES /
--triton-version TRITON-VERSION /
--model-folder /ABSOLUTE/PATH/TO/MODELS /
--export --export-path /results/

這里有一個(gè)示例命令供參考：

docker run -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock /
-v /home/user/models: /home/user/models /
-v /home/user/results:/results --net=host /
memory-analyzer:latest /
--batch 1,2,4 /
--concurrency 1,2,4 /
--model-names chest_xray,covid19_xray/
--triton-version 20.02-py3 /
--model-folder /home/user/models /
--export --export-path /results/

容器完成后，每個(gè)模型、批處理大小和并發(fā)值的度量將導(dǎo)出到您選擇的目錄中。 信息是通過(guò)在系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)收集度量來(lái)收集的，因此在一個(gè)孤立的GPU或僅運(yùn)行模型分析器的系統(tǒng)上運(yùn)行它是理想的。

使用計(jì)算需求進(jìn)行優(yōu)化

下面是如何使用這些度量來(lái)優(yōu)化系統(tǒng)性能。 我們討論了兩個(gè)使用醫(yī)學(xué)推斷模型的案例研究：

第一個(gè)案例研究探討了如何將間歇性運(yùn)行的系統(tǒng)的硬件最小化，例如需要在最小硬件上運(yùn)行許多模型的低成本醫(yī)療提供商。

第二個(gè)案例研究探討了使用最少的硬件來(lái)最大化這些相同模型的吞吐量，例如在一致的基礎(chǔ)上運(yùn)行許多模型的大型急診室。

這兩個(gè)案例研究都是手動(dòng)完成這些步驟的，因此我們最后討論了將模型元數(shù)據(jù)納入自動(dòng)調(diào)度的下一步。 對(duì)于這兩項(xiàng)研究，為了簡(jiǎn)化分析，我們使用總結(jié)的數(shù)據(jù)，對(duì)每個(gè)模型使用2的模型批處理大小和4的并發(fā)。

表1。 只運(yùn)行TritonServer的內(nèi)存使用。

表2。 每個(gè)運(yùn)行模型的內(nèi)存使用情況。

通常，有幾種潛在的方法：

每個(gè)GPU放置一個(gè)模型。 這意味著這9種型號(hào)的9個(gè)GPU。 例如，如果要在DGX上運(yùn)行，這種方法將需要兩個(gè)不能充分利用的DGX。

把所有的模型放在一個(gè)GPU上。 這只需要一個(gè)GPU，但會(huì)導(dǎo)致“內(nèi)存不足”錯(cuò)誤。

在每個(gè)GPU上放置任意數(shù)量的模型。 這涉及到以前方法的問(wèn)題。 如果每個(gè)GPU放置兩個(gè)模型，則只需要5個(gè)GPU。 然而，記憶錯(cuò)誤仍然是一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)，例如，如果你把肝臟分割和腦腫瘤分割模型放在一個(gè)GPU上。 同時(shí)，其他GPU沒(méi)有得到充分或最佳的利用，例如當(dāng)您將乳房和胸部x射線分類(lèi)放在一個(gè)GPU上時(shí)。

另一種選擇是什么？

案例研究：盡量減少間歇系統(tǒng)的硬件

想象一下，你有一個(gè)系統(tǒng)，你知道它只會(huì)斷斷續(xù)續(xù)地出現(xiàn)，所以你想在最少的硬件上安裝盡可能多的模型。 在這種情況下，GPU內(nèi)存是瓶頸。 您可以為T(mén)riton Server減去309MB的內(nèi)存，以單獨(dú)獲得模型的GPU內(nèi)存，然后查看在GPU上的一個(gè)服務(wù)器上可以容納多少模型。

表3顯示，可以匹配的模型只使用四個(gè)16GB GPU與以下配置，這協(xié)調(diào)了最小的GPU可能為這些模型，需要53GB的內(nèi)存。

表3。 最小硬件的示例配置。

使用這種配置，您的GPU數(shù)量最少，同時(shí)保證沒(méi)有內(nèi)存錯(cuò)誤。 這是一個(gè)很好的設(shè)置，用于間歇性地運(yùn)行模型，當(dāng)吞吐量不需要達(dá)到最大值時(shí)。

案例研究：最大限度地提高一致的、關(guān)鍵的系統(tǒng)的性能

對(duì)于此設(shè)置，最大吞吐量是優(yōu)先級(jí)，因此必須確保吞吐量不會(huì)因?yàn)樗心Ｊ降牟l(fā)負(fù)載而下降。 查看所有指標(biāo)，以確保內(nèi)存利用率、GPU利用率和GPU內(nèi)存總量不超過(guò)機(jī)器的計(jì)算資源。

As total GPU utilization adds up to 491% and would therefore require a minimum of five GPUs, compared to total memory utilization (332%, or four GPUs) or total GPU memory (52 GB, or four GPUs), GPU utilization is the bottleneck and a great place to start.

表4假設(shè)GPU利用率閾值為100%，并顯示了一個(gè)只有6個(gè)16GB GPU的示例配置。

表4。 最大吞吐量的示例配置。

這與每個(gè)模型的批處理大小和并發(fā)值相同。 通過(guò)調(diào)整，使用不同的批處理大小和并發(fā)值來(lái)最大化吞吐量，內(nèi)存和GPU利用率會(huì)有更高的變化，從而節(jié)省更多的資源。 此外，如果您的系統(tǒng)可以犧牲一些吞吐量，您可以使用更少的硬件，只需占用內(nèi)存或GPU利用率的100。

進(jìn)一步用例：自動(dòng)調(diào)度

雖然這兩個(gè)案例研究顯示了優(yōu)化系統(tǒng)運(yùn)行的手工操作，但最有可能的用例是將這些數(shù)據(jù)自動(dòng)納入調(diào)度。 調(diào)度規(guī)則將放在計(jì)算需求之上，例如在模型運(yùn)行時(shí)不要使用超過(guò)80%的GPU或80%的GPU內(nèi)存。 這樣的規(guī)則是你的模式，模型的使用計(jì)算元數(shù)據(jù)收集。

有了計(jì)算機(jī)需求，您就可以確定什么對(duì)您最重要，并從硬件中獲得最大的性能。

結(jié)局推論

使用Triton Server工具M(jìn)odel Analyzer，您可以輕松高效地描述您的模型，使您能夠最大限度地提高硬件的性能。 無(wú)論您使用命令行接口、Docker容器還是Helm圖表，ModelAnalyzer都會(huì)收集模型的計(jì)算需求，允許您最大化性能并最小化運(yùn)行模型所需的硬件。

正如將9個(gè)GPU減少到4個(gè)或6個(gè)GPU的案例研究所顯示的，將這些數(shù)據(jù)合并到您的調(diào)度中是非常強(qiáng)大的。 對(duì)數(shù)據(jù)的進(jìn)一步探索提供了對(duì)批處理大小和并發(fā)如何影響模型的洞察，使您能夠使用Triton Server以最大的性能運(yùn)行模型。

Model Analyzer 是開(kāi)源的，在GitHub上可用。

關(guān)于作者

關(guān)于大衛(wèi)·亞斯特雷姆斯基
大衛(wèi)·亞斯特雷姆斯基是NVIDIA的軟件實(shí)習(xí)生，從事克拉拉部署工作。 他是一名碩士學(xué)位學(xué)生，在賓夕法尼亞大學(xué)學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)科學(xué)，對(duì)醫(yī)療AI充滿(mǎn)熱情，未來(lái)人人都能獲得高質(zhì)量的醫(yī)療保健。

審核編輯 黃昊宇