Modal은 선형 계획법(LP) 알고리즘을 사용하여 변동성이 심한 GPU 시장에 대응합니다. Modal의 리소스 솔버 시스템은 실시간 수요, 가격, 가용성을 분석하여 GPU 인스턴스 수를 동적으로 조정함으로써 최적의 가격으로 고객의 요구를 충족합니다. 다양한 GPU 유형, CPU, RAM, 지역적 제약과 같은 제약 조건이 있더라도 시스템은 몇 초 만에 리소스를 할당하고 가격 차이를 활용하여 연간 수백만 달러의 비용을 절감합니다. 이는 빠른 확장을 보장하는 동시에 휴리스틱과 Google의 강력한 GLOP 솔버를 사용하여 시스템의 안정성과 신뢰성을 확보합니다. 고객은 클라우드 리소스 관리의 복잡성 없이 원활한 확장성을 누릴 수 있습니다.
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본 문서는 GPU 활용률의 세 가지 수준, 즉 GPU 할당 활용률, GPU 커널 활용률, 모델 FLOP/s 활용률에 대해 자세히 설명합니다. 저자는 높은 비용과 성능 민감도를 고려하여 GPU 활용률을 극대화하는 것이 중요함을 강조합니다. 본 문서에서는 경제적 제약, DevOps 제약, 호스트 오버헤드 등 각 수준의 활용률에 영향을 미치는 요소를 분석하고, Modal 플랫폼을 사용한 GPU 할당 효율 개선, 커널 코드 최적화, 산술 연산 강도 향상 등의 최적화 전략을 제안합니다. 마지막으로, 본 문서에서는 업계의 GPU 활용률 현황과 모범 사례를 공유하여 개발자에게 귀중한 경험과 지침을 제공합니다.
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Modal은 CEO를 (거의) 대체할 수 있는 Slack 봇인 DoppelBot을 만들었습니다. 팀의 Slack 메시지를 사용하여 OpenLLaMa 모델을 미세 조정하여 CEO의 의사소통 스타일을 모방합니다. Modal의 서버리스 플랫폼에 구축되어 데이터 수집, 미세 조정, 추론, Slack 이벤트 처리 등 모든 프로세스가 효율적입니다. 오픈소스 코드를 통해 작업 공간에 쉽게 배포하고 사용자 정의할 수 있습니다. 효율적인 미세 조정을 위한 LoRA와 여러 작업 공간 지원으로 팀 협업과 생산성 향상을 위한 새로운 접근 방식을 제공합니다. 이 기사에서는 기능과 배포 단계를 자세히 설명합니다.
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Modal 팀은 GPU 문서의 단편적인 특성을 해결하기 위해 포괄적인 GPU 용어집을 만들었습니다. 이 대화형 온라인 사전은 CUDA 아키텍처부터 nvcc 컴파일러 플래그까지 스택의 다양한 수준에 걸친 개념을 연결합니다. 사용자는 하이퍼링크를 사용하여 이동하거나 선형으로 읽을 수 있습니다. 용어집은 장치 하드웨어(CUDA 아키텍처, 스트리밍 멀티프로세서 등), 장치 소프트웨어(CUDA 프로그래밍 모델, PTX 등), 호스트 소프트웨어(CUDA C++, NVIDIA 드라이버 등)를 다루며 개발자에게 포괄적이고 이해하기 쉬운 GPU 지식 리소스를 제공합니다.
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