HPC 零散笔记集合
1. 概念：带宽(Bandwidth) vs 延迟(Latency)
定义如下：
- 带宽(Bandwidth)：单位时间内能传输的数据量，通常以 GB/s 或 TB/s 表示。
- 延迟(Latency)：发出一次内存访问请求到数据返回所需的时间，通常以 ns（纳秒）或 时钟周期 表示。
在不同的应用场景下，强调的性能指标不同。比如在AI训练中，需要持续搬运大量数据，比如大量密集的GEMM计算，即此时是计算密集型。另外，CPU/GPU 的算力极强。这种情况下，带宽经常成为性能瓶颈。
而针对推理场景，由于其访问数据是随机访问的 KV-Cache，细粒度、低复用，带宽利用率低。这种情形下，等待数据的时间，即延迟成为性能瓶颈。推理与训练的对比如下：
| 对比项 | 训练 | 推理（Decode 阶段） |
|---|---|---|
| Batch size | 大（数百~数千） | 小（1~几十） |
| 数据访问模式 | 连续大块读写 | 逐 token 随机小块访问 |
| 计算强度 | 高（Compute-bound） | 低（Memory-bound） |
| KV Cache 访问 | 无 | 每步都要读取历史 KV |
带宽 vs 延迟区别总结：
| 指标 | 带宽 | 延迟 |
|---|---|---|
| 衡量什么 | 数据吞吐量（多宽） | 访问响应时间（多快） |
| 单位 | GB/s, TB/s | ns, 时钟周期 |
| 决定因素 | 总线宽度、内存并行度 | 物理距离、内存层级 |
| 训练瓶颈 | ✅ 主要瓶颈 | 次要（大 batch 可掩盖） |
| 推理瓶颈 | 次要 | ✅ 主要瓶颈（小 batch / decode） |
| 代表硬件 | HBM（大容量高带宽） | 片上 SRAM（小容量低延迟） |
2. nvidia-smi 工具使用
查询以及设置功耗、频率：
# 查询 GPU 功耗
nvidia-smi -q -d POWER
# 查询 GPU 支持的频率
nvidia-smi -q -d SUPPORTED_CLOCKS
# 设置 GPU 以最高速度运行
nvidia-smi -q -d PERFORMANCE
# 一秒间隔查询 GPU 使用情况
nvidia-smi dmon
# 一秒间隔查询 GPU 进程
nvidia-smi pmon
Enjoy Reading This Article?
Here are some more articles you might like to read next: