主要观点总结
本文探讨了机器学习工作负载中CPU的使用情况，介绍了CPU核心需求和内存使用的计算方法，以及一些可能影响性能的因素。文章还讨论了如何选择适当的CPU核心数量，以及在使用Deepspeed等框架时需要注意的CPU卸载问题。
关键观点总结
关键观点1: CPU核心需求
每个加速器和DataLoader工作进程都需要专用的CPU核心。根据任务类型（如语言模型、计算机视觉模型等）和是否进行动态转换，选择合适的CPU核心数量。
关键观点2: CPU内存使用
通常每个节点的CPU内存应至少与GPU内存相当。主要使用场景包括加载模型权重、保存模型权重、使用框架如Deepspeed时的参数和优化器状态卸载等。
关键观点3: 影响性能的因素
NUMA亲和性、超线程等技术可能会影响性能。了解这些因素并相应调整配置，可以提高机器学习效率。
关键观点4: DataLoader的注意事项
使用mmap模式时可能会出现内存使用误判。了解这种情况并正确评估内存使用情况，以避免性能问题。
文章预览
我的课程笔记，欢迎关注：https://github.com/BBuf/how-to-optim-algorithm-in-cuda/tree/master/cuda-mode 本篇文档的来源：https://github.com/stas00/ml-engineering 。这篇文档主要探讨了机器学习工作负载中CPU的使用情况。它详细介绍了CPU核心需求的计算方法,强调每个加速器和DataLoader工作进程都需要专用的CPU核心。文档还讨论了CPU内存的使用,指出通常每个节点的CPU内存应至少与GPU内存相当,并列举了主要的内存使用场景。此外,文档还提到了NUMA亲和性、超线程等可能影响性能的因素,以及使用mmap模式时可能出现的内存使用误判。 CPU 截至本文撰写时,机器学习工作负载并不会大量使用CPU,因此本章内容不多。随着CPU的发展越来越像GPU,这种情况可能会改变,所以我预计本章内容会随着CPU的演进而发展。 你需要多少CPU核心 每1个加速器需要: 1个CPU核心用于与加速器绑定的进程 每个 DataL
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