Modalは、線形計画法（LP）アルゴリズムを用いて、変動の激しいGPU市場に対処しています。同社のリソースソルバーシステムは、リアルタイムの需要、価格、可用性を分析し、GPUインスタンスの数を動的に調整することで、最適な価格で顧客のニーズを満たします。様々なGPUの種類、CPU、RAM、地域的な制約といった制約があっても、システムは数秒でリソースを割り当て、価格の差を利用して年間数百万ドルものコスト削減を実現します。これは、高速なスケーリングを保証する一方、ヒューリスティックとGoogleの堅牢なGLOPソルバーを使用して、システムの信頼性と安定性を確保します。顧客は、クラウドリソース管理の複雑さなしで、シームレスなスケーラビリティを享受できます。
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この記事では、GPU利用率の3つのレベル、GPU割り当て利用率、GPUカーネル利用率、モデルFLOP/s利用率について詳しく説明します。著者は、高コストとパフォーマンスへの感度を考慮して、GPU利用率の最大化の重要性を強調しています。この記事では、経済的な制約、DevOpsの制約、ホストオーバーヘッドなど、各レベルの利用率に影響を与える要因を分析し、Modalプラットフォームを使用したGPU割り当て効率の向上、カーネルコードの最適化、算術演算強度の向上などの最適化戦略を提案しています。最後に、この記事では、業界におけるGPU利用率の現状とベストプラクティスを共有し、開発者にとって貴重な経験とガイダンスを提供しています。
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Modalは、CEOを(ほぼ)置き換えられるSlackボット、DoppelBotを作成しました。チームのSlackメッセージを使ってOpenLLaMaモデルをファインチューニングし、CEOのコミュニケーションスタイルを模倣します。Modalのサーバーレスプラットフォーム上に構築されており、データ収集、ファインチューニング、推論、Slackイベント処理といった全プロセスが効率化されています。オープンソースコードにより、ワークスペースへの容易なデプロイとカスタマイズが可能です。効率的なファインチューニングのためのLoRAと、複数ワークスペースのサポートにより、チームコラボレーションと生産性向上のための新しいアプローチを提供します。記事では、機能とデプロイ手順を詳細に説明しています。
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Modalチームは、GPUドキュメントの断片的な性質に対処するために、包括的なGPU用語集を作成しました。このインタラクティブなオンライン辞書は、CUDAアーキテクチャからnvccコンパイラフラグまで、スタックのさまざまなレベルにわたる概念を結び付けています。ユーザーはハイパーリンクを使用して移動するか、線形に読むことができます。用語集は、デバイスハードウェア（CUDAアーキテクチャ、ストリーミングマルチプロセッサなど）、デバイスソフトウェア（CUDAプログラミングモデル、PTXなど）、ホストソフトウェア（CUDA C++、NVIDIAドライバーなど）を網羅しており、開発者にとって包括的で理解しやすいGPU知識のリソースを提供します。
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