ДалееСледующее руководство
Хранилище для обучающих кластеров ИИ
Технический
Техническое РУКОВОДСТВО
Slurm для учебных кластеров по искусственному интеллекту
Slurm — это менеджер рабочей нагрузки с открытым исходным кодом, который планирует и запускает задания в высокопроизводительных вычислительных кластерах. Он стал выбором по умолчанию для большого обучения ИИ.
Прослушайте это руководствоОзвучено ИИ · ~2 min
На этой странице2 минуты чтения
Обзор
It matters because it reliably distributes massive training runs across thousands of GPUs.
Глубокое погружение
Slurm (простая утилита Linux для управления ресурсами) возникла в области суперкомпьютеров и теперь используется во многих крупнейших в мире кластерах обучения искусственному интеллекту. Пользователи отправляют пакетные сценарии с помощью sbatch, запрашивают ресурсы, такие как узлы и графические процессоры, с помощью таких директив, как --gres=gpu:8, и ставят в очередь Slurm, расставляют приоритеты и запускают работу. Его средство запуска запуска запускает скоординированные процессы на узлах, что естественным образом сочетается с распределенными платформами, такими как PyTorch DDP и NCCL. Slurm отслеживает учет ресурсов, обеспечивает соблюдение ограничений справедливого распределения и разделов, а также управляет планированием обратной засыпки для распределения небольших заданий в пробелы. При обучении пограничной модели команды полагаются на Slurm для управления тысячами графических процессоров, перезапуска с контрольных точек после сбоев узлов и резервирования выделенных мощностей для длительных многонедельных запусков.
Реальная реализация
Передовая лаборатория запускает многонедельное обучение на тысячах графических процессоров с помощью одного пакетного сценария, запрашивающего сотни узлов.
Исследователь отправляет команду «srun --gres=gpu:8», чтобы получить восемь графических процессоров на одном узле для эксперимента PyTorch DDP.
Планирование обратного заполнения помещает короткое оценочное задание в простаивающие графические процессоры, в то время как большой зарезервированный обучающий прогон ожидает начала.
После сбоя узла во время выполнения Slurm повторно ставит задание в очередь, и оно возобновляется с последней контрольной точки, а не начинается заново.
Будущее Slurm для кластеров обучения искусственному интеллекту
Slurm продолжает добавлять облачные пакеты, поддержку контейнеров через Pyxis и Enroot, а также более жесткие функции с поддержкой графического процессора. Поскольку кластеры искусственного интеллекта масштабируются до более чем 100 000 графических процессоров, ожидайте более высокой отказоустойчивости, автоматической интеграции с перезапуском контрольных точек и эластичных заданий, размер которых изменяется после сбоев. Многие организации сейчас используют Slurm вместе с Kubernetes или под ним, а гибридные планировщики стремятся объединить эффективность HPC с облачной гибкостью для все более масштабных обучающих запусков.
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 Slurm for AI Training Clusters 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 Slurm for AI Training Clusters?
Slurm — это менеджер рабочей нагрузки с открытым исходным кодом, который планирует и запускает задания в высокопроизводительных вычислительных кластерах. Он стал выбором по умолчанию для большого обучения ИИ. Это важно, поскольку оно надежно распределяет массовые обучающие прогоны по тысячам графических процессоров.
Какую команду обычно используют пользователи для отправки пакетного задания в Slurm?
sbatch отправляет в очередь Slurm пакетный сценарий, описывающий ресурсы и команды для задания.
Как задание Slurm запрашивает графические процессоры?
Система Generic Resource (GRES) позволяет заданиям явно запрашивать графические процессоры, например --gres=gpu:8.
Какой компонент Slurm принимает центральные решения по планированию?
slurmctld — это демон-контроллер, который планирует задания, а slurmd запускается на каждом узле для запуска задач.
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.
Какова цель планирования обратной засыпки в Slurm?
Обратная засыпка улучшает загрузку за счет размещения небольших заданий в пробелах в расписании, если они не отодвигают зарезервированные задания.
Продолжайте учиться
Связанные руководства
Другие руководства, выбранные по этой теме