Запуск нескольких экземпляров модели на одном GPU
Используйте параллельное выполнение, чтобы повысить загрузку ресурсов
«Запуск нескольких экземпляров модели на одном GPU» — бесплатный урок MLOps Academy на CoddyKit. Это урок 3 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения MLOps Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс MLOps Academy содержит 4 уроков всего.
Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.
One Copy Can Stall
With a single model copy, request two must wait while request one runs. Even a fast GPU can sit idle between calls, leaving throughput on the table.
Run Several Copies
Triton can load multiple instances of the same model so several requests execute concurrently and overlap their work on the GPU.
The instance_group Block
You declare copies with an instance_group in config.pbtxt. The count field says how many instances Triton should create for that model.
instance_group {
count: 2
kind: KIND_GPU
}Pick GPU or CPU
The kind field chooses the device. KIND_GPU runs instances on the GPU, while KIND_CPU runs them on the host processor instead.
Place Them on GPUs
You can pin instances to specific cards with a gpus list. This lets one model spread copies across several GPUs in the same server.
instance_group {
count: 2
kind: KIND_GPU
gpus: [ 0, 1 ]
}Why It Helps
While one instance does math, another can load inputs or copy results. This overlap hides idle gaps and lifts overall utilization.
It Pairs With Batching
Instances and dynamic batching work together. Batching fills each call, while multiple instances keep more than one call in flight at once.
Watch the Memory
Each instance holds its own copy of the weights in GPU memory. Too many copies and you run out of VRAM, so raise the count gradually.
More Is Not Always Faster
Past a point, extra instances just compete for the same compute. Throughput plateaus or drops, so the best count comes from measuring, not guessing.
Concurrency in Mind
The right instance count depends on how many requests arrive at once. Match instances to your real concurrency to avoid both stalls and waste.
A Sensible Starting Point
Two instances per GPU is a common starting point. Test with realistic load, then adjust the count up or down based on what you observe.
Quick Check
What does setting count to 2 in an instance_group do?
Recap
You learned to run several model copies via instance_group, pairing instances with batching for parallelism, while watching VRAM and tuning the count by measurement. 🙌
Часто задаваемые вопросы
Урок «Запуск нескольких экземпляров модели на одном GPU» бесплатный?
Да — полный текст урока «Запуск нескольких экземпляров модели на одном GPU» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс MLOps Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс MLOps Academy содержит 4 уроков всего.
Чему я научусь в уроке «Запуск нескольких экземпляров модели на одном GPU»?
Используйте параллельное выполнение, чтобы повысить загрузку ресурсов Ты практикуешь MLOps Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.
Нужен ли мне опыт, чтобы начать MLOps Academy?
Предыдущий опыт не требуется. MLOps Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 3 из 4.
Сколько времени занимает урок «Запуск нескольких экземпляров модели на одном GPU»?
Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.
Можно ли писать и запускать код в этом уроке MLOps Academy?
Да. Каждый урок MLOps Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.
Все уроки этого курса
- Почему GPU требуют пакетной обработки
- Настройка динамической пакетной обработки в Triton
- Запуск нескольких экземпляров модели на одном GPU
- Профилирование и настройка задержки предсказаний