SelanjutnyaPanduan berikutnya
Storage for AI Training Clusters
Teknis
PANDUAN Teknis
Slurm untuk Cluster Pelatihan AI
Slurm adalah pengelola beban kerja sumber terbuka yang menjadwalkan dan menjalankan pekerjaan pada klaster komputasi berkinerja tinggi, dan telah menjadi pilihan default untuk pelatihan AI skala besar.
Dengarkan panduan iniDiceritakan oleh AI · ~2 min
Di halaman ini2 menit membaca
Ikhtisar
It matters because it reliably distributes massive training runs across thousands of GPUs.
Menyelam Lebih Dalam
Slurm (Utilitas Linux Sederhana untuk Manajemen Sumber Daya) berasal dari superkomputer dan sekarang mendukung banyak klaster pelatihan AI terbesar di dunia. Pengguna mengirimkan skrip batch dengan sbatch, meminta sumber daya seperti node dan GPU dengan arahan seperti --gres=gpu:8, dan antrean Slurm, memprioritaskan, dan meluncurkan pekerjaan. Peluncur srunnya menghasilkan proses terkoordinasi di seluruh node, yang berpasangan secara alami dengan kerangka kerja terdistribusi seperti PyTorch DDP dan NCCL. Slurm melacak penghitungan sumber daya, menerapkan batas pembagian yang adil dan partisi, serta menangani penjadwalan pengisian ulang untuk memasukkan pekerjaan kecil ke dalam kesenjangan. Untuk pelatihan model frontier, tim mengandalkan Slurm untuk mengelola ribuan GPU, memulai ulang dari pos pemeriksaan setelah kegagalan node, dan mencadangkan kapasitas khusus untuk pengoperasian multi-minggu yang panjang.
Implementasi Dunia Nyata
Lab perbatasan meluncurkan pelatihan multi-minggu yang dijalankan di ribuan GPU dengan satu skrip sbatch yang meminta ratusan node.
Seorang peneliti mengirimkan 'srun --gres=gpu:8' untuk mengambil delapan GPU pada satu node untuk eksperimen DDP PyTorch.
Penjadwalan pengisian ulang menempatkan tugas evaluasi singkat ke dalam GPU yang menganggur sementara proses pelatihan cadangan dalam jumlah besar menunggu untuk dimulai.
Setelah sebuah node gagal di tengah proses, Slurm akan mengantri ulang pekerjaan tersebut dan melanjutkan dari pos pemeriksaan terbaru alih-alih memulai dari awal.
Masa Depan Slurm untuk Klaster Pelatihan AI
Slurm terus menambahkan cloud-burst, dukungan container melalui Pyxis dan Enroot, dan fitur-fitur GPU-aware yang lebih ketat. Seiring dengan skala klaster AI yang mencapai lebih dari 100.000 GPU, diharapkan terdapat toleransi kesalahan yang lebih kuat, integrasi checkpoint-restart otomatis, dan tugas elastis yang dapat diubah ukurannya setelah terjadi kegagalan. Banyak organisasi sekarang menjalankan Slurm bersama atau di bawah Kubernetes, dan penjadwal hybrid bertujuan untuk menggabungkan efisiensi gaya HPC dengan fleksibilitas cloud-native untuk menjalankan pelatihan yang lebih besar.
Mempraktikkannya
Mengapa itu penting
- Biaya dan anggaran. Keputusan arsitektur mendorong kinerja dan biaya pengoperasian selama bertahun-tahun.
- Keputusan yang lebih jelas. Pendidikan teknis membantu tim memilih tumpukan yang tepat, bukan hanya yang terbaru.
- Kontrol kualitas. Pilihan teknik yang lebih baik mengurangi insiden keandalan dalam produksi.
Hati-hati
- Mengoptimalkan satu tolok ukur dapat menyembunyikan kelemahan sistem yang lebih luas.
- Biaya infrastruktur dan pemeliharaan sering kali diremehkan.
- Kesenjangan keamanan dan kemampuan observasi dapat tumbuh seiring dengan semakin kompleksnya sistem.
Langkah selanjutnya
- Tentukan target latensi, kualitas, dan biaya sebelum penerapan.
- Tolok ukur dalam kondisi beban dan data yang realistis.
- Pemantauan instrumen untuk kesalahan, penyimpangan, dan dampak pengguna.
- Siapkan jalur rollback dan respons insiden sebelum melakukan penskalaan.
Terus Menjelajah
Buletin gratis
Dapatkan pengarahan AI harian
Tiga cerita AI terverifikasi setiap pagi hari kerja, ditulis dalam bahasa Inggris sederhana. Gratis selamanya, tanpa iklan.
Satu email setiap hari kerja. Berhenti berlangganan dalam satu klik. Kami tidak pernah menjual atau membagikan alamat Anda.
Uji diri Anda sendiri
Take the Slurm for AI Training Clusters quiz
Umpan balik instan untuk setiap jawaban, dan sertifikat yang dapat dibagikan dengan ID yang dapat diverifikasi setelah Anda lulus kursus.
Mendukung pendidikan AI gratis. AI Understanding adalah organisasi nirlaba 501(c)(3) — tanpa iklan, tanpa paywall, selamanya. Berikan sumbangan
Pertanyaan yang sering diajukan
What is Slurm for AI Training Clusters?
Slurm adalah pengelola beban kerja sumber terbuka yang menjadwalkan dan menjalankan pekerjaan pada klaster komputasi berkinerja tinggi, dan telah menjadi pilihan default untuk pelatihan AI skala besar. Hal ini penting karena dapat mendistribusikan pelatihan besar-besaran ke ribuan GPU dengan andal.
Perintah apa yang biasanya digunakan pengguna untuk mengirimkan pekerjaan batch ke Slurm?
sbatch mengirimkan skrip batch yang menjelaskan sumber daya dan perintah untuk suatu pekerjaan ke antrian Slurm.
Bagaimana cara pekerjaan Slurm meminta GPU?
Sistem Generic Resource (GRES) memungkinkan pekerjaan meminta GPU secara eksplisit, misalnya --gres=gpu:8.
Komponen Slurm manakah yang membuat keputusan penjadwalan terpusat?
slurmctld adalah daemon pengontrol yang menjadwalkan pekerjaan, sementara slurmd berjalan di setiap node untuk meluncurkan tugas.
Why can srun help launch distributed training tasks inside a Slurm allocation?
srun launches task steps in the allocation and exposes Slurm task information; distributed frameworks may still require explicit rendezvous settings.
Apa tujuan penjadwalan backfill di Slurm?
Pengisian ulang meningkatkan pemanfaatan dengan memasukkan pekerjaan yang lebih kecil ke dalam kesenjangan penjadwalan selama pekerjaan tersebut tidak menunda pekerjaan yang sudah dipesan.
Teruslah belajar
Panduan terkait
Panduan lainnya dipilih untuk topik ini