EMS内存池需要占用AI节点多少DRAM内存 EMS数据面镜像部署在用户的CCE容器集群上,EMS镜像运行需要占用AI节点的vCPU、内存等资源,同时EMS用于保存推理KVCache需要额外占用AI节点的内存资源。
表1 DWR典型应用场景 应用场景 场景下支持的能力 视频 视频解析、媒资转码、抽帧截图、添加水印、转封装、审核等 图片 缩略、添加水印、转封装、文字审核、图像审核、人脸识别等 文档 解压、预览等 基因 文件个数统计、模糊搜索、压缩、容量监控通知等 医疗 数据从存储网关到OBS、AI
产品优势 EMS内存存储具有以下优势: 半托管融合部署,降低成本 EMS数据面部署在AI服务器上,采用融合部署,统一纳管AI服务器上空闲的DRAM内存资源,复用DRAM内存资源,提供推理加速服务,降低推理KVCache存储成本。
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为什么需要激活凭证 EMS采用半托管融合部署,EMS数据面部署在用户AI节点上,用户需要使用激活凭证激活EMS后才能开始使用。EMS激活时,EMS数据面会和EMS管理面通信,通过EMS管理面校验并完成用户关联后,用户才能使用EMS。 父主题: EMS控制台使用类问题
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解决方案 针对AI推理场景面临的痛点问题,华为云通过EMS加速推理业务,提升推理业务吞吐,降低推理时延,降低推理资源部署成本。LLM在线推理场景示意图如图1所示。 由于AI服务器内存墙瓶颈,EMS利用AI集群的空闲内存构建分布式内存池,实现显存容量的扩展,突破单机内存的瓶颈。
提升AI训练和推理性能:针对AI场景中的“显存内存墙”问题,EMS利用内存池中的DRAM资源进行扩展,通过DRAM内存容量和带宽的补充,大幅提升AI训练和推理的性能。 产品架构 EMS产品架构主要由三部分组成:领域专用服务SDK、分布式内存池和管理面。
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EMS部署类问题 EMS内存池需要占用AI节点多少DRAM内存
因此,AI服务器能够同时处理的请求数量受限于显存容量。 综上所述,Transformer模型推理中存在严重的AI内存墙问题。为解决这一问题,EMS通过以存代算技术加速AI推理。
与其他服务的关系 图1 EMS与其他服务的关系 表1 EMS与其他服务的关系 服务名称 EMS服务与其他服务的关系 主要交互功能 云容器引擎 (Cloud Container Engine,CCE) EMS数据面镜像基于CCE云容器引擎服务进行安装部署。
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EMS数据面镜像部署在用户的CCE容器集群上,EMS镜像运行需要占用AI节点的vCPU、内存等资源;同时EMS用于保存推理KVCache需要额外占用AI节点的内存资源。
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