Планиране на GPU и оркестрация на клъстери
Графикът на GPU решава кои задачи да се изпълняват на кои ускорители и кога, докато оркестрацията координира тези задачи в цял клъстер от машини.
Преглед
Together they keep expensive GPUs busy, fair, and reliable for many users and workloads.
Дълбоко гмуркане
В споделен AI клъстер десетки потребители се състезават за оскъдни графични процесори, които могат да струват десетки хиляди долари всеки. Планировчикът съпоставя изискванията на всяко задание (брой GPU, памет, топология) с наличния хардуер, налага приоритети и квоти за справедливо споделяне, а опашките работят, когато клъстерът е пълен. Оркестрацията отива по-далеч: поставя контейнери, монтира данни, обработва повреди, рестартира сривени работни устройства и съединява разпределено обучение с множество възли. Kubernetes с плъгина за устройство на NVIDIA и добавки като Volcano или Kueue се справят с груповото планиране, при което всички работници на разпределена работа трябва да започнат заедно или никой. Доброто планиране също така зачита топологията на взаимно свързване на GPU, съвместно локализирайки рангове, които се нуждаят от бърза NVLink комуникация, за да се избегнат бавни тесни места между възли.
Техническа информация
Графичните процесори са изложени като преброими, неделими ресурси, така че планировчиците ги проследяват като цели числа, а не като споделени цикли на процесора. Груповото (или съвместното) планиране е от решаващо значение: разпределено задание за обучение с 64 ранга блокира, ако са предоставени само 60 GPU, така че планировчикът трябва да разпредели всичко или нищо. Разположението, съобразено с топологията, чете оформленията на NVLink и InfiniBand, за да поддържа комуникационните рангове близки, минимизирайки напълно намаленото забавяне, което доминира в обучението на големи модели.
Стратегическо въздействие
Cost and budget
Архитектурните решения стимулират производителността и оперативните разходи в продължение на години.
Clearer decisions
Техническото образование помага на екипите да изберат правилния стек, а не само най-новия.
Quality control
По-добрият инженерен избор намалява инцидентите, свързани с надеждността в производството.
Бъдещето на планирането на GPU и оркестрацията на клъстерите
Планировчиците стават по-интелигентни по отношение на частичните и споделените във времето графични процесори, опаковането в контейнери, съобразено с MIG, и изпреварването, което проверява задания за контролни точки, за да възстанови капацитета за работа с по-висок приоритет. Очаквайте по-дълбока интеграция с оптимизиране на енергията и разходите, повторно използване на капацитет на място и автоматично планиране на група за еластично обучение, което увеличава или намалява броя на работниците. Тъй като клъстерите се мащабират до десетки хиляди GPU, устойчивата на грешки оркестрация, която оцелява при чести хардуерни повреди, става от съществено значение.
Внедряване в реалния свят
Изследователска лаборатория използва квоти за справедливо споделяне, така че нито един екип не може да вземе всички графични процесори, докато други чакат на опашката.
Kubernetes с група Volcano планира обучителна работа за 32 GPU, така че всеки работник да започне наведнъж, предотвратявайки задънени блокировки при частично разпределение.
Планировчикът изпреварва експеримент с нисък приоритет, поставя го в контролни точки и освобождава GPU за спешно изпълнение на преквалификация на производството.
Разположението, съобразено с топологията, съвместно локализира осем ранга на един свързан с NVLink възел, за да ускори цялостното намаляване на градиента.
Рискове и предпазни огради
Оптимизирането на един бенчмарк може да скрие по-широки системни слабости.
Разходите за инфраструктура и поддръжка често се подценяват.
Пропуските в сигурността и видимостта могат да нарастват, когато системите стават по-сложни.
Пътна карта за изпълнение
Определете целите за латентност, качество и разходи преди внедряването.
Бенчмарк при реалистични условия на натоварване и данни.
Мониторинг на инструмента за грешки, отклонение и въздействие върху потребителя.
Подгответе пътеките за връщане назад и реакция на инцидент преди мащабиране.
Продължете да изследвате
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the GPU Scheduling and Cluster Orchestration quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Next guide
Планиране на скоростта на обучение
Frequently asked questions
What is GPU Scheduling and Cluster Orchestration?
Графикът на GPU решава кои задачи да се изпълняват на кои ускорители и кога, докато оркестрацията координира тези задачи в цял клъстер от машини. Заедно те поддържат скъпите графични процесори заети, справедливи и надеждни за много потребители и работни натоварвания.
Защо груповото планиране е важно за работните места с разпределено обучение?
Разпределеното обучение изисква всички рангове да работят едновременно; груповият график "всичко или нищо" предотвратява частични разпределения, които висят.
Как GPU обикновено се моделират като ресурс от планировчиците?
Графичните процесори обикновено се третират като преброими цели единици, за разлика от дяловете на процесора, които могат да бъдат нарязани произволно.
Какво се опитва да оптимизира планирането с топология?
Той съвместно локализира рангове, които обменят данни, така че да използват връзки с висока честотна лента, намалявайки напълно забавянето на комуникацията.
Коя добавка обикновено се използва с Kubernetes за партидно и групово планиране на задачи с изкуствен интелект?
Volcano (и Kueue) добавят възможности за партидно и групово планиране, които липсват на ванилия Kubernetes за натоварвания на AI.
За какво се използва изпреварването в планировчика на GPU?
Превантивното спиране или контролни точки на задачи с по-нисък приоритет, така че спешната работа с по-висок приоритет може да изисква графичните процесори.