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.
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.
Техническая информация
Графические процессоры представлены как исчисляемые неделимые ресурсы, поэтому планировщики отслеживают их как целые числа, а не как общие циклы ЦП. Групповое (или совместное) планирование имеет решающее значение: распределенное задание обучения с 64 рангами заходит в тупик, если предоставлено только 60 графических процессоров, поэтому планировщик должен выделять все или ничего. Размещение с учетом топологии считывает макеты NVLink и InfiniBand, чтобы поддерживать связь между рядами и минимизировать задержку, которая доминирует при обучении на больших моделях.
Стратегическое воздействие
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.
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.
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.
Риски и ограничения
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.
Дорожная карта реализации
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
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the GPU Scheduling and Cluster Orchestration quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Следующее руководство
Планирование скорости обучения
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.
Почему планирование групп важно для распределенных учебных работ?
Распределенное обучение требует одновременной работы всех рангов; групповой график «все или ничего» предотвращает зависание частичных выделений.
Как планировщики обычно моделируют графические процессоры как ресурс?
Графические процессоры обычно рассматриваются как счетные целые единицы, в отличие от долей ЦП, которые можно разделить произвольно.
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.
Для чего используется вытеснение в планировщике графического процессора?
Вытеснение приостанавливает или устанавливает контрольные точки для задач с более низким приоритетом, поэтому срочная работа с более высоким приоритетом может потребовать использования графических процессоров.