NastępnyNastępny poradnik
Storage for AI Training Clusters
Techniczne
PRZEWODNIK techniczny
Slum dla klastrów szkoleniowych AI
Slum to menedżer obciążeń typu open source, który planuje i uruchamia zadania w klastrach obliczeniowych o wysokiej wydajności i stał się domyślnym wyborem w przypadku dużych szkoleń AI.
Posłuchaj tego przewodnikaOpowiadane przez sztuczną inteligencję · ~2 min
Na tej stronie2 minuty czytania
Przegląd
It matters because it reliably distributes massive training runs across thousands of GPUs.
Głębokie nurkowanie
Slurm (Simple Linux Utility for Resource Management) wywodzi się z obliczeń superkomputerowych i obecnie obsługuje wiele największych na świecie klastrów szkoleniowych AI. Użytkownicy przesyłają skrypty wsadowe za pomocą sbatch, żądają zasobów, takich jak węzły i procesory graficzne, za pomocą dyrektyw takich jak --gres=gpu:8, a Slurm ustawia kolejki, ustala priorytety i uruchamia pracę. Jego program uruchamiający uruchamia skoordynowane procesy w węzłach, które w naturalny sposób łączą się z rozproszonymi platformami, takimi jak PyTorch DDP i NCCL. Slum śledzi rozliczanie zasobów, egzekwuje sprawiedliwy podział i limity partycji oraz obsługuje planowanie uzupełniania, aby rozmieścić małe zadania w lukach. W przypadku szkolenia w zakresie modeli granicznych zespoły polegają na Slurmie do zarządzania tysiącami procesorów graficznych, restartowania od punktów kontrolnych po awarii węzła i rezerwowania dedykowanej pojemności na długie, wielotygodniowe działania.
Implementacja w świecie rzeczywistym
Laboratorium graniczne rozpoczyna wielotygodniowe szkolenie obejmujące tysiące procesorów graficznych za pomocą jednego skryptu wsadowego żądającego setek węzłów.
Badacz przesyła polecenie „srun --gres=gpu:8”, aby pobrać osiem procesorów graficznych w jednym węźle na potrzeby eksperymentu PyTorch DDP.
Harmonogram uzupełniania umieszcza krótkie zadanie oceny w bezczynnych procesorach graficznych, podczas gdy duży zarezerwowany przebieg szkoleniowy oczekuje na rozpoczęcie.
Gdy węzeł ulegnie awarii w połowie działania, Slurm ponownie umieszcza zadanie w kolejce i wznawia je od ostatniego punktu kontrolnego, zamiast zaczynać od nowa.
Przyszłość slumsów dla klastrów szkoleniowych AI
Slum w dalszym ciągu dodaje obsługę chmur, obsługę kontenerów za pośrednictwem Pyxis i Enroot oraz bardziej rygorystyczne funkcje obsługujące procesor graficzny. W miarę skalowania klastrów AI do ponad 100 000 procesorów graficznych można oczekiwać większej odporności na awarie, automatycznej integracji z ponownym uruchamianiem w punkcie kontrolnym i elastycznych zadań, które zmieniają rozmiar po awarii. Wiele organizacji korzysta obecnie z Slurma obok Kubernetesa lub pod nim, a hybrydowi planiści dążą do połączenia wydajności w stylu HPC z natywną elastycznością chmury w przypadku coraz większych przebiegów szkoleniowych.
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 Slurm for AI Training Clusters 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 Slurm for AI Training Clusters?
Slum to menedżer obciążeń typu open source, który planuje i uruchamia zadania w klastrach obliczeniowych o wysokiej wydajności i stał się domyślnym wyborem w przypadku dużych szkoleń AI. Ma to znaczenie, ponieważ niezawodnie rozdziela masowe przebiegi treningowe na tysiące procesorów graficznych.
Jakiego polecenia zwykle używają użytkownicy do przesyłania zadania wsadowego do Slurma?
sbatch przesyła skrypt wsadowy opisujący zasoby i polecenia dla zadania do kolejki Slurm.
W jaki sposób zadanie Slurm żąda procesorów graficznych?
System zasobów ogólnych (GRES) umożliwia zadaniom bezpośrednie żądanie procesorów graficznych, na przykład --gres=gpu:8.
Który komponent Slurma podejmuje centralne decyzje dotyczące planowania?
slurmctld jest demonem kontrolera, który planuje zadania, podczas gdy slurmd działa na każdym węźle w celu uruchamiania zadań.
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.
Jaki jest cel planowania zasypywania w Slurmie?
Wypełnianie poprawia wykorzystanie, dopasowując mniejsze zadania do luk w harmonogramie, o ile nie powodują one przesunięcia zarezerwowanych zadań.
Ucz się dalej
Powiązane przewodniki
Wybrano więcej przewodników na ten temat