СледваСледващо ръководство
Съхранение за AI обучителни клъстери
технически
Техническо РЪКОВОДСТВО
Slurm за клъстери за обучение на AI
Slurm е мениджър на работното натоварване с отворен код, който планира и изпълнява задачи на високопроизводителни изчислителни клъстери и се превърна в избор по подразбиране за голямо обучение на AI.
Чуйте това ръководствоAI-разказан · ~2 min
На тази страница2 минути четене
Преглед
It matters because it reliably distributes massive training runs across thousands of GPUs.
Дълбоко гмуркане
Slurm (Simple Linux Utility for Resource Management) произхожда от суперкомпютрите и сега захранва много от най-големите клъстери за обучение на AI в света. Потребителите изпращат групови скриптове с sbatch, изискват ресурси като възли и графични процесори с директиви като --gres=gpu:8 и Slurm поставя на опашка, приоритизира и стартира работата. Неговият srun launcher ражда координирани процеси между възли, които се съчетават естествено с разпределени рамки като PyTorch DDP и NCCL. Slurm проследява отчитането на ресурсите, налага ограничения за справедливо споделяне и разделяне и управлява планирането на обратно запълване, за да постави малки задачи в пропуски. За обучение по граничен модел екипите разчитат на Slurm за управление на хиляди графични процесори, рестартиране от контролни точки след повреди на възли и запазване на специален капацитет за дълги многоседмични изпълнения.
Внедряване в реалния свят
Гранична лаборатория стартира многоседмично обучение на хиляди GPU с един пакетен скрипт, изискващ стотици възли.
Изследовател изпраща 'srun --gres=gpu:8', за да вземе осем графични процесора на един възел за експеримент на PyTorch DDP.
Графикът за запълване поставя кратка задача за оценка в неактивни GPU, докато голямо резервирано обучение чака да започне.
След като даден възел се провали по време на изпълнение, Slurm поставя задачата отново в опашка и тя се възобновява от последната контролна точка, вместо да започне отначало.
Бъдещето на Slurm за клъстери за обучение на AI
Slurm продължава да добавя разрушаване на облак, поддръжка на контейнери чрез Pyxis и Enroot и по-строги функции, съобразени с GPU. Тъй като AI клъстерите се мащабират към повече от 100 000 графични процесора, очаквайте по-висока толерантност към грешки, автоматична интеграция за рестартиране на контролни точки и еластични задания, които преоразмеряват след отказ. Много организации сега управляват Slurm заедно или под Kubernetes, а хибридните програмисти за планиране се стремят да комбинират ефективност в стила на HPC с гъвкавост в облака за все по-големи обучителни серии.
Прилагайки го на практика
Защо има значение
- Разходи и бюджет. Архитектурните решения стимулират производителността и оперативните разходи в продължение на години.
- По-ясни решения. Техническото образование помага на екипите да изберат правилния стек, а не само най-новия.
- Контрол на качеството. По-добрият инженерен избор намалява инцидентите, свързани с надеждността в производството.
Внимавайте за
- 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.
Следващи стъпки
- 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
Безплатен бюлетин
Получавайте дневния AI бюлетин
Три проверени AI истории всяка делнична сутрин, написани на достъпен език. Безплатно завинаги, без реклами.
Един имейл всеки делничен ден. Отписване с едно кликване. Никога не продаваме и не споделяме вашия имейл адрес.
Тествайте себе си
Take the Slurm for AI Training Clusters quiz
Незабавна обратна връзка за всеки отговор и сертификат за споделяне с подлежащ на проверка идентификационен номер, след като преминете курс.
Подкрепете безплатното AI образование. AI Understanding е 501(c)(3) с нестопанска цел — без реклами, без платен достъп, никога. Направете дарение
Често задавани въпроси
What is Slurm for AI Training Clusters?
Slurm е мениджър на работното натоварване с отворен код, който планира и изпълнява задачи на високопроизводителни изчислителни клъстери и се превърна в избор по подразбиране за голямо обучение на AI. Има значение, защото надеждно разпределя масивни тренировки в хиляди GPU.
Каква команда обикновено използват потребителите, за да изпратят групова работа на Slurm?
sbatch изпраща пакетен скрипт, който описва ресурсите и командите за задание в опашката Slurm.
Как работа на Slurm изисква графични процесори?
Системата за общи ресурси (GRES) позволява на заданията да изискват GPU изрично, например --gres=gpu:8.
Кой компонент на Slurm взема централните решения за планиране?
slurmctld е демонът на контролера, който планира задания, докато slurmd работи на всеки възел, за да стартира задачи.
Защо srun може да помогне за стартиране на разпределени задачи за обучение в разпределение на Slurm?
srun стартира стъпките на задачата в разпределението и излага информация за задачата Slurm; разпределените рамки може все още да изискват изрични настройки за среща.
Каква е целта на планирането на запълване в Slurm?
Backfill подобрява използването чрез поставяне на по-малки задания в празнини в планирането, стига те да не изтласкват резервирани задания.
Продължавай да учиш
Свързани ръководства
Още ръководства, избрани за тази тема