개요
이 두 가지를 함께 사용하면 많은 사용자와 워크로드에 대해 고가의 GPU를 사용성, 공정성 및 안정성을 유지할 수 있습니다.
심층 분석
공유 AI 클러스터에서는 수십 명의 사용자가 각각 수만 달러에 달하는 희소한 GPU를 놓고 경쟁합니다. 스케줄러는 각 작업의 요구 사항(GPU 수, 메모리, 토폴로지)을 사용 가능한 하드웨어와 일치시키고 우선 순위와 공평한 공유 할당량을 적용하며 클러스터가 가득 차면 대기열이 작동합니다. 오케스트레이션은 더 나아가 컨테이너를 배치하고, 데이터를 탑재하고, 오류를 처리하고, 충돌이 발생한 작업자를 다시 시작하고, 다중 노드 분산 교육을 연결합니다. NVIDIA 장치 플러그인과 Volcano 또는 Kueue와 같은 추가 기능이 포함된 Kubernetes는 분산 작업의 모든 작업자가 함께 시작해야 하거나 아무도 시작하지 않는 갱 예약을 처리합니다. 또한 좋은 스케줄링은 GPU 상호 연결 토폴로지를 존중하여 느린 노드 간 병목 현상을 방지하기 위해 빠른 NVLink 통신이 필요한 순위를 동일 위치에 배치합니다.
실제 구현
연구실에서는 공정한 공유 할당량을 사용하므로 다른 팀이 대기열에서 기다리는 동안 단일 팀이 모든 GPU를 독점할 수 없습니다.
Volcano가 포함된 Kubernetes는 32개의 GPU 훈련 작업을 집단적으로 예약하여 모든 작업자가 한 번에 시작하도록 하여 부분 할당 교착 상태를 방지합니다.
스케줄러는 우선순위가 낮은 실험을 선점하고 이를 체크포인트하며 긴급한 프로덕션 재교육 실행을 위해 GPU를 확보합니다.
토폴로지 인식 배치는 NVLink 연결 노드 하나에 8개 랭크를 함께 배치하여 그래디언트 전체 감소 속도를 높입니다.
GPU 스케줄링 및 클러스터 오케스트레이션의 미래
스케줄러는 부분 및 시간 공유 GPU, MIG 인식 빈 패킹, 우선 순위가 더 높은 작업을 위한 용량을 회수하기 위해 작업을 검사하는 선점에 대해 더욱 똑똑해지고 있습니다. 에너지 및 비용 최적화, 현물 용량 재사용, 직원 수를 늘리거나 줄이는 탄력적 교육을 위한 자동 갱 스케줄링과의 심층적인 통합을 기대하세요. 클러스터가 수만 개의 GPU로 확장됨에 따라 빈번한 하드웨어 오류를 견디는 내결함성 오케스트레이션이 필수적이 되었습니다.
실천에 옮기기
왜 중요한가요?
- 비용 및 예산. 아키텍처 결정은 수년 동안 성능과 운영 비용을 결정합니다.
- 더 명확한 결정들. 기술 교육은 팀이 최신 스택뿐만 아니라 올바른 스택을 선택하는 데 도움이 됩니다.
- 품질 관리. 더 나은 엔지니어링 선택은 생산 시 신뢰성 사고를 줄입니다.
조심하세요
- 하나의 벤치마크를 최적화하면 더 광범위한 시스템 약점을 숨길 수 있습니다.
- 인프라 및 유지 관리 비용은 종종 과소평가됩니다.
- 시스템이 더욱 복잡해짐에 따라 보안 및 관찰 가능성의 격차가 커질 수 있습니다.
다음 단계
- 구현하기 전에 지연 시간, 품질, 비용 목표를 정의하세요.
- 현실적인 로드 및 데이터 조건에서 벤치마킹합니다.
- 오류, 드리프트 및 사용자 영향에 대한 계측기 모니터링.
- 확장하기 전에 롤백 및 사고 대응 경로를 준비하세요.
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자주 묻는 질문
GPU 스케줄링 및 클러스터 오케스트레이션이란 무엇입니까?
GPU 스케줄링은 어떤 작업이 어떤 가속기에서 언제 실행되는지 결정하는 반면, 오케스트레이션은 전체 시스템 클러스터에서 이러한 작업을 조정합니다. 이 두 가지를 함께 사용하면 많은 사용자와 워크로드에 대해 고가의 GPU를 사용성, 공정성 및 안정성을 유지할 수 있습니다.
Why coordinate resource admission for a fixed-size distributed training worker group?
Gang-style admission helps obtain the needed worker group. It does not prove all partial allocations deadlock or provide exact simultaneous process starts.
How does Kubernetes normally express a device-plugin GPU resource request?
Device plugins advertise countable resources. Configured MIG or sharing mechanisms affect which resources are exposed.
토폴로지 인식 스케줄링은 무엇을 최적화하려고 합니까?
데이터를 교환하는 순위를 같은 위치에 배치하여 고대역폭 링크를 사용함으로써 모든 통신 지연 시간을 단축합니다.
AI 작업의 일괄 및 집단 예약을 위해 Kubernetes와 함께 일반적으로 사용되는 추가 기능은 무엇입니까?
Volcano(및 Kueue)는 바닐라 Kubernetes가 AI 워크로드에 부족한 배치 및 갱 스케줄링 기능을 추가합니다.
What must a training application provide if a preempted job should resume its previous progress?
Preemption reclaims resources; it does not inherently save training progress. Checkpointing and restart logic are needed for continuation.