InayofuataMwongozo unaofuata
Kupanga Kiwango cha Kujifunza
Kiufundi
MWONGOZO wa Kiufundi
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.
Sikiliza mwongozo huuInaonyeshwa na AI · ~2 min
Katika ukurasa huudk 2 kusoma
Muhtasari
Kwa pamoja huweka GPU za bei ghali zenye shughuli nyingi, za haki, na zinazotegemewa kwa watumiaji wengi na mizigo ya kazi.
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.
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.
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.
Kuiweka katika vitendo
Kwa nini ni muhimu
- Gharama na bajeti. 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.
- Udhibiti wa ubora. Chaguo bora za uhandisi hupunguza matukio ya kuaminika katika uzalishaji.
Jihadharini na
- 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.
Hatua zinazofuata
- 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
Jarida halali
Pata taarifa ya kila siku ya AI
Hadithi tatu za AI zilizothibitishwa kila asubuhi ya wiki, zimetengenezwa kwa Kiingereza rahisi. Bila malipo daima, hakuna matangazo.
Barua pepe moja kila siku ya wiki. Jiondoe kwa bonyeza moja. Hatutauza au kushiriki anwani yako.
Jijaribu mwenyewe
Take the GPU Scheduling and Cluster Orchestration quiz
Maoni ya haraka juu ya kila jibu, na cheti kinachoweza kushirikishwa na kitambulisho kinachoweza kuthibitishwa baada ya kupita kozi.
Changia elimu ya AI bila malipo. AI Understanding ni 501(c)(3) isiyo na faida — hakuna matangazo, hakuna kizuizi cha malipo, daima. Toa mchango
Maswali yanayoulizwa mara kwa mara
Upangaji wa GPU na Orchestration ya Nguzo ni nini?
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 kuratibu uandikishaji wa rasilimali kwa kikundi cha wafanyikazi wa mafunzo ya saizi isiyobadilika?
Uandikishaji wa mtindo wa genge husaidia kupata kikundi cha wafanyikazi kinachohitajika. Haidhibitishi mgao wote usio na mwisho au kutoa mwanzo kamili wa mchakato wa wakati mmoja.
Je, Kubernetes huonyeshaje ombi la rasilimali ya GPU ya kifaa-jazimio?
Programu-jalizi za kifaa hutangaza rasilimali zinazohesabika. Mitindo ya MIG iliyosanidiwa au kushiriki huathiri rasilimali ambazo zinafichuliwa.
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.
Je, ni lazima maombi ya mafunzo itoe nini ikiwa kazi iliyotanguliwa inapaswa kuanza tena maendeleo yake ya awali?
Kizuizi kinarudisha rasilimali; haihifadhi maendeleo ya mafunzo. Mantiki ya kuangalia na kuanzisha upya inahitajika kwa ajili ya kuendelea.
Endelea kujifunza
Miongozo inayohusiana
Miongozo zaidi imechaguliwa kwa mada hii