面向分布式集群的GPU性能分析与建模方法：现状及展望

摘要

随着人工智能与高性能计算的快速发展，模型复杂度和数据规模持续增长，使得单个GPU难以应对大规模计算任务.因此，分布式GPU集群已成为现代深度学习与科学计算任务的重要基础设施.为了充分发挥此类系统的计算潜力，高效的性能分析与建模方法在识别系统瓶颈、优化资源利用以及指导系统设计决策方面显得尤为关键.本文系统综述了分布式集群环境中GPU性能分析与建模的前沿方法.首先深入剖析了当前主流GPU架构及其内部机制，解释其在并行计算任务中高效性的来源.随后介绍了常用的性能指标与分析工具，为架构师与运维工程师根据具体应用需求选择合适的分析框架提供实践指导.文章进一步探讨了包括瓶颈识别、故障归因及细粒度性能刻画在内的先进建模方法.最后，本文讨论了该领域仍存在的挑战，并展望了未来构建更精准、可扩展且可解释的GPU性能分析方法的发展方向.

关键词

GPU性能分析方法 / 分布式集群 / 深度学习训练及推理 / 性能建模