NastępnyNastępny poradnik
Planowanie szybkości uczenia się
Techniczne
PRZEWODNIK techniczny
Harmonogramowanie GPU i orkiestracja klastrów
Planowanie procesora graficznego decyduje, które zadania będą uruchamiane na jakich akceleratorach i kiedy, natomiast orkiestracja koordynuje te zadania w całym klastrze maszyn.
Posłuchaj tego przewodnikaOpowiadane przez sztuczną inteligencję · ~2 min
Na tej stronie2 minuty czytania
Przegląd
Together they keep expensive GPUs busy, fair, and reliable for many users and workloads.
Głębokie nurkowanie
We wspólnym klastrze AI dziesiątki użytkowników konkurują o rzadkie procesory graficzne, z których każdy może kosztować dziesiątki tysięcy dolarów. Harmonogram dopasowuje wymagania każdego zadania (liczba procesorów graficznych, pamięć, topologia) do dostępnego sprzętu, wymusza priorytety i sprawiedliwe przydziały, a kolejki działają, gdy klaster jest pełny. Orkiestracja idzie dalej: umieszcza kontenery, montuje dane, obsługuje awarie, ponownie uruchamia zawieszone procesy robocze i łączy rozproszone szkolenia z wieloma węzłami. Kubernetes z wtyczką do urządzenia NVIDIA i dodatkami takimi jak Volcano czy Kueue obsługuje planowanie grupowe, w którym wszyscy pracownicy rozproszonego zadania muszą zaczynać razem, w przeciwnym razie nikt tego nie zrobi. Dobre planowanie uwzględnia także topologię połączeń GPU, kolokując szeregi wymagające szybkiej komunikacji NVLink, aby uniknąć powolnych wąskich gardeł między węzłami.
Implementacja w świecie rzeczywistym
Laboratorium badawcze korzysta z przydziałów sprawiedliwego podziału, więc żaden pojedynczy zespół nie może przejąć wszystkich procesorów graficznych, podczas gdy inni czekają w kolejce.
Kubernetes z grupą Volcano planuje zadanie szkoleniowe z 32 procesorami graficznymi, dzięki czemu każdy pracownik zaczyna od razu, zapobiegając zakleszczeniom związanym z częściową alokacją.
Osoba planująca wyprzedza eksperyment o niskim priorytecie, wyznacza mu punkty kontrolne i zwalnia procesory graficzne do pilnego ponownego szkolenia produkcyjnego.
Rozmieszczenie uwzględniające topologię powoduje umieszczenie ośmiu szeregów w jednym węźle podłączonym do NVLink, aby przyspieszyć redukcję gradientu.
Przyszłość planowania GPU i orkiestracji klastrów
Osoby planujące są coraz mądrzejsze w zakresie ułamkowych i dzielonych czasowo procesorów graficznych, pakowania bin z uwzględnieniem MIG i wywłaszczania, które wyznacza punkty kontrolne zadań w celu odzyskania pojemności do zadań o wyższym priorytecie. Oczekuj głębszej integracji z optymalizacją energii i kosztów, ponownym wykorzystaniem wydajności punktowej i automatycznym planowaniem zespołów w celu elastycznego szkolenia, które zwiększa lub zmniejsza liczbę pracowników. W miarę skalowania klastrów do dziesiątek tysięcy procesorów graficznych niezbędna staje się orkiestracja odporna na awarie, która wytrzymuje częste awarie sprzętu.
Wdrażanie tego w praktykę
Dlaczego to ma znaczenie
- Koszt i budżet. Decyzje dotyczące architektury wpływają na wydajność i koszty operacyjne przez lata.
- Jaśniejsze decyzje. Edukacja techniczna pomaga zespołom wybrać odpowiedni stos, a nie tylko najnowszy.
- Kontrola jakości. Lepsze wybory inżynieryjne zmniejszają liczbę incydentów związanych z niezawodnością w produkcji.
Uważaj na
- Optymalizacja jednego testu porównawczego może ukryć szersze słabości systemu.
- Koszty infrastruktury i utrzymania są często niedoszacowane.
- W miarę jak systemy stają się coraz bardziej złożone, luki w bezpieczeństwie i obserwowalności mogą się zwiększać.
Kolejne kroki
- Przed wdrożeniem zdefiniuj docelowe opóźnienia, jakość i koszty.
- Test porównawczy w realistycznych warunkach obciążenia i danych.
- Monitorowanie przyrządu pod kątem błędów, dryftu i wpływu użytkownika.
- Przed skalowaniem przygotuj ścieżki wycofywania zmian i reakcji na incydenty.
Odkrywaj dalej
Darmowy newsletter
Otrzymuj codzienne podsumowanie AI
Trzy zweryfikowane historie AI każdego poranka w dni robocze, napisane prostym angielskim. Bezpłatne na zawsze, bez reklam.
Jedno e‑mail każdego dnia roboczego. Wypisz się jednym kliknięciem. Nigdy nie sprzedajemy ani nie udostępniamy Twojego adresu.
Sprawdź się
Take the GPU Scheduling and Cluster Orchestration quiz
Natychmiastowa informacja zwrotna na każde pytanie oraz udostępnialny certyfikat z weryfikowalnym ID po zaliczeniu kursu.
Wspieraj darmową edukację AI. AI Understanding jest organizacją non-profit 501(c)(3) — bez reklam, bez płatnej ściany, zawsze. Przekaż darowiznę
Często zadawane pytania
What is GPU Scheduling and Cluster Orchestration?
Planowanie procesora graficznego decyduje, które zadania będą uruchamiane na jakich akceleratorach i kiedy, natomiast orkiestracja koordynuje te zadania w całym klastrze maszyn. Razem sprawiają, że drogie procesory graficzne są zajęte, sprawiedliwe i niezawodne dla wielu użytkowników i obciążeń.
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.
Co próbuje zoptymalizować planowanie uwzględniające topologię?
Kolokuje rangi wymieniające dane, dzięki czemu korzystają z łączy o dużej przepustowości, co całkowicie zmniejsza opóźnienia w komunikacji.
Który dodatek jest powszechnie używany w Kubernetes do planowania wsadowego i grupowego zadań AI?
Volcano (i Kueue) dodają możliwości planowania wsadowego i grupowego, których brakuje zwykłemu Kubernetesowi w przypadku obciążeń AI.
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.
Ucz się dalej
Powiązane przewodniki
Wybrano więcej przewodników na ten temat