ДалееСледующее руководство
Планирование скорости обучения
Технический
Техническое РУКОВОДСТВО
Планирование графического процессора и оркестровка кластера
Планирование графического процессора решает, какие задания, на каких ускорителях и когда выполняются, а оркестровка координирует эти задания по всему кластеру машин.
Прослушайте это руководствоОзвучено ИИ · ~2 min
На этой странице2 минуты чтения
Обзор
Together they keep expensive GPUs busy, fair, and reliable for many users and workloads.
Глубокое погружение
В общем кластере ИИ десятки пользователей конкурируют за дефицитные графические процессоры, каждый из которых может стоить десятки тысяч долларов. Планировщик сопоставляет требования каждого задания (количество графических процессоров, памяти, топологии) с доступным оборудованием, обеспечивает соблюдение приоритетов и квот справедливого распределения, а очереди работают, когда кластер заполнен. Оркестрация идет дальше: она размещает контейнеры, монтирует данные, обрабатывает сбои, перезапускает вышедшие из строя рабочие процессы и объединяет распределенное обучение с несколькими узлами. Kubernetes с плагином устройства NVIDIA и надстройками, такими как Volcano или Kueue, обеспечивает групповое планирование, при котором все работники распределенного задания должны начинать работу вместе, иначе никто не делает этого. Хорошее планирование также учитывает топологию соединений графических процессоров, совместно размещая ранги, которым требуется быстрая связь NVLink, чтобы избежать медленных узких мест между узлами.
Реальная реализация
Исследовательская лаборатория использует справедливые квоты, поэтому ни одна команда не может завладеть всеми графическими процессорами, пока другие ждут в очереди.
Kubernetes с группой Volcano планирует задание по обучению 32 графических процессоров, чтобы каждый рабочий процесс запускался одновременно, предотвращая взаимоблокировки частичного распределения.
Планировщик упреждает эксперимент с низким приоритетом, проверяет его и освобождает графические процессоры для срочного переобучения производства.
При размещении с учетом топологии восемь рядов размещаются на одном узле, подключенном к NVLink, что ускоряет постепенное снижение градиента.
Будущее планирования графических процессоров и кластерной оркестрации
Планировщики становятся все более разумными в использовании графических процессоров с дробным разделением времени, пакетной упаковкой с поддержкой MIG и вытеснением, которое устанавливает контрольные точки для заданий, чтобы освободить ресурсы для более приоритетных задач. Ожидайте более глубокой интеграции с оптимизацией энергопотребления и затрат, повторным использованием точечных мощностей и автоматическим планированием групп для гибкого обучения, которое увеличивает или сокращает количество сотрудников. Поскольку кластеры масштабируются до десятков тысяч графических процессоров, становится необходимым отказоустойчивая оркестровка, способная выдерживать частые аппаратные сбои.
Применение на практике
Почему это важно
- Стоимость и бюджет. Архитектурные решения влияют на производительность и эксплуатационные расходы на протяжении многих лет.
- Более четкие решения. Техническое образование помогает командам выбрать правильный стек, а не только самый новый.
- Контроль качества. Лучший инженерный выбор снижает вероятность возникновения проблем с надежностью на производстве.
Следите за
- Оптимизация одного теста может скрыть более широкие недостатки системы.
- Затраты на инфраструктуру и техническое обслуживание часто недооцениваются.
- Пробелы в безопасности и наблюдаемости могут увеличиваться по мере усложнения систем.
Следующие шаги
- Определите целевые показатели задержки, качества и стоимости перед внедрением.
- Тестирование при реалистичной нагрузке и условиях данных.
- Мониторинг прибора на наличие ошибок, дрейфа и влияния пользователя.
- Перед масштабированием подготовьте пути отката и реагирования на инциденты.
Продолжайте исследовать
Бесплатная рассылка
Получайте ежедневный AI-обзор
Три проверенных AI-истории каждое утро буднего дня, написанные простым английским. Бесплатно навсегда, без рекламы.
Одно электронное письмо каждый будний день. Отписаться в один клик. Мы никогда не продаем и не передаем ваш адрес.
Проверьте себя
Take the GPU Scheduling and Cluster Orchestration quiz
Мгновенная обратная связь по каждому ответу и общий сертификат с проверяемым идентификатором после прохождения курса.
Поддержите бесплатное образование в области искусственного интеллекта. AI Understanding — это некоммерческая организация 501(c)(3). Никакой рекламы и платного доступа. Сделать пожертвование
Часто задаваемые вопросы
What is GPU Scheduling and Cluster Orchestration?
Планирование графического процессора решает, какие задания, на каких ускорителях и когда выполняются, а оркестровка координирует эти задания по всему кластеру машин. Вместе они обеспечивают занятость дорогих графических процессоров, справедливость и надежность для многих пользователей и рабочих нагрузок.
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.
Что пытается оптимизировать планирование с учетом топологии?
Он объединяет ряды, обменивающиеся данными, таким образом, чтобы они использовали каналы с высокой пропускной способностью, полностью сокращая задержку связи.
Какое дополнение обычно используется с Kubernetes для пакетного и группового планирования заданий ИИ?
Volcano (и Kueue) добавляют возможности пакетного и группового планирования, которых нет в ванильном Kubernetes для рабочих нагрузок ИИ.
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.
Продолжайте учиться
Связанные руководства
Другие руководства, выбранные по этой теме