ACK AI Profiling：从黑箱到透明的问题剖析
【阅读原文】戳：ACK AI Profiling：从黑箱到透明的问题剖析 01. 背景 Kubernetes 作为 AI 时代下主要的操作系统，承载了绝大多数的 LLM 训练和推理的业务负载，这些 LLM 负载的普及推动了对 AI 训练与推理的精细化性能检测与调优需求，那么如何对一个在线的 AI 业务负载进行精细化的 Profi...
AI Profiling示例参考
本文以Pytorch训练场景和vLLM推理场景为例，对在ACK集群中运行的GPU容器的AI Profiling检测结果进行分析，重点阐述如何通过在线性能检测结果的可视化页面，分析Python进程、CPU调用、系统调用、CUDA库和CUDA核函数的执行过程，定位性能瓶颈，找到性能调优方向，从而提升GPU利用率和应用效率。
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