Upangaji wa GPU na Ochestration ya Nguzo
Upangaji wa GPU huamua ni kazi zipi zinazoendeshwa kwa kutumia viongeza kasi na lini, huku uratibu huratibu kazi hizi kwenye kundi zima la mashine.
Muhtasari
Together they keep expensive GPUs busy, fair, and reliable for many users and workloads.
Dive ya kina
Katika kundi la AI lililoshirikiwa, watumiaji wengi hushindana kupata GPU adimu ambazo zinaweza kugharimu makumi ya maelfu ya dola kila moja. Kipanga ratiba kinalingana na mahitaji ya kila kazi (idadi ya GPU, kumbukumbu, topolojia) na maunzi yanayopatikana, hutekeleza vipaumbele na ugavi wa haki, na foleni hufanya kazi wakati nguzo imejaa. Ochestration inakwenda mbali zaidi: huweka makontena, huweka data, hushughulikia kushindwa, huwasha upya wafanyakazi walioanguka, na kuunganisha pamoja mafunzo ya kusambazwa kwa nodi nyingi. Kubernetes akiwa na programu-jalizi ya kifaa cha NVIDIA na nyongeza kama vile Volcano au Kueue hushughulikia upangaji wa magenge, ambapo wafanyakazi wote wa kazi iliyosambazwa lazima waanze pamoja au wasifanye. Ratiba nzuri pia inaheshimu topolojia ya muunganisho wa GPU, safu za kutafuta mahali pamoja ambazo zinahitaji mawasiliano ya haraka ya NVLink ili kuepusha vikwazo vya polepole vya njia panda.
Ufahamu wa Kiufundi
GPU hufichuliwa kama rasilimali zinazoweza kuhesabika, zisizoweza kugawanywa, kwa hivyo wapangaji ratiba huzifuatilia kama nambari kamili badala ya mizunguko ya CPU inayoweza kushirikiwa. Ratiba ya magenge (au ushirikiano) ni muhimu: kazi ya mafunzo iliyosambazwa na mikwamo 64 ya safu ikiwa ni GPU 60 pekee zimetolewa, kwa hivyo mpangaji ratiba lazima atenge kila kitu au hakuna. Uwekaji unaofahamu Topolojia husoma mipangilio ya NVLink na InfiniBand ili kuweka safu za mawasiliano karibu, na kupunguza muda wa kupunguza kila kitu ambao unatawala mafunzo ya miundo mikubwa.
Athari za kimkakati
Cost and budget
Maamuzi ya usanifu huendesha utendaji na gharama ya uendeshaji kwa miaka.
Maamuzi ya wazi zaidi
Elimu ya kiufundi husaidia timu kuchagua safu sahihi, sio tu mpya zaidi.
Quality control
Chaguo bora za uhandisi hupunguza matukio ya kuaminika katika uzalishaji.
Mustakabali wa Upangaji wa GPU na Ochestration ya Nguzo
Waratibu wanazidi kuwa nadhifu kuhusu GPU za sehemu na zinazoshirikiwa wakati, upakiaji wa mapipa unaofahamu MIG, na uzuiaji ambao huzuia kazi ili kurudisha uwezo wa kazi iliyopewa kipaumbele zaidi. Tarajia muunganisho wa kina na uboreshaji wa nishati na gharama, utumiaji upya wa pahali pa kutokea, na upangaji kiotomatiki wa magenge kwa mafunzo dhabiti ambayo hukua au kupunguza hesabu za wafanyikazi. Vikundi vinapoongezeka hadi makumi ya maelfu ya GPU, ochestration inayostahimili hitilafu ambayo huendelea na hitilafu za mara kwa mara za maunzi inakuwa muhimu.
Utekelezaji wa Ulimwengu Halisi
Maabara ya utafiti hutumia viwango vya ugavi wa haki kwa hivyo hakuna timu moja inayoweza kubeba GPU zote huku wengine wakisubiri kwenye foleni.
Kubernetes pamoja na genge la Volcano-hupanga kazi ya mafunzo ya 32-GPU ili kila mfanyakazi aanze mara moja, kuzuia mikwamo ya mgao kwa sehemu.
Mpangaji ratiba hutangulia jaribio la kipaumbele cha chini, hulidhibiti, na huacha GPU kwa ajili ya utekelezaji wa haraka wa kutoa mafunzo upya.
Uwekaji unaofahamu kuhusu Topolojia huweka safu nane kwenye nodi moja iliyounganishwa na NVLink ili kuharakisha kupunguza kila kitu.
Hatari & Walinzi
Kuboresha kiwango kimoja kunaweza kuficha udhaifu mkubwa wa mfumo.
Gharama za miundombinu na matengenezo mara nyingi hupunguzwa.
Mapengo ya usalama na uonekanaji yanaweza kukua kadiri mifumo inavyozidi kuwa ngumu.
Ramani ya Utekelezaji
Bainisha muda, ubora na malengo ya gharama kabla ya utekelezaji.
Benchmark chini ya mzigo halisi na hali ya data.
Ufuatiliaji wa ala kwa makosa, kuteleza, na athari za mtumiaji.
Tayarisha njia za urejeshaji na majibu ya matukio kabla ya kuongeza ukubwa.
Endelea Kuchunguza
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
Mwongozo unaofuata
Kupanga Kiwango cha Kujifunza
Maswali yanayoulizwa mara kwa mara
What is GPU Scheduling and Cluster Orchestration?
Upangaji wa GPU huamua ni kazi zipi zinazoendeshwa kwa kutumia viongeza kasi na lini, huku uratibu huratibu kazi hizi kwenye kundi zima la mashine. Kwa pamoja huweka GPU za bei ghali zenye shughuli nyingi, za haki, na zinazotegemewa kwa watumiaji wengi na mizigo ya kazi.
Kwa nini ratiba ya genge ni muhimu kwa kazi za mafunzo zilizosambazwa?
Mafunzo yaliyosambazwa yanahitaji safu zote kukimbia kwa wakati mmoja; ratiba ya magenge ya yote au-hakuna chochote huzuia mgao wa sehemu ambao hutegemea.
Je, GPU kawaida huwekwaje kama rasilimali na wapangaji ratiba?
GPU kawaida huchukuliwa kama vitengo vizima vinavyoweza kuhesabika, tofauti na hisa za CPU ambazo zinaweza kukatwa kiholela.
Je, upangaji wa ufahamu wa topolojia hujaribu kuboresha nini?
Inapata safu zinazobadilishana data ili watumie viungo vya upelekaji data wa hali ya juu, hivyo basi kupunguza muda wa mawasiliano.
Ni programu jalizi gani inayotumika kwa kawaida na Kubernetes kwa kundi na kupanga ratiba ya kazi za AI?
Volcano (na Kueue) huongeza kundi na uwezo wa kupanga ratiba ambao vanilla Kubernetes inakosa kwa mzigo wa kazi wa AI.
Uzuiaji unatumika kwa nini katika kipanga ratiba cha GPU?
Kizuizi husitisha au kuzuia kazi zilizopewa kipaumbele cha chini ili kazi ya dharura, yenye kipaumbele cha juu iweze kudai GPU.