【ml-engineering 翻译系列】计算加速器之cpu

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。

免责声明