InayofuataMwongozo unaofuata
Hifadhi ya Makundi ya Mafunzo ya AI
Kiufundi
MWONGOZO wa Kiufundi
Slurm kwa Makundi ya Mafunzo ya AI
Slurm ni meneja wa upakiaji wa chanzo huria ambaye hupanga na kuendesha kazi kwenye makundi ya kompyuta yenye utendaji wa juu, na imekuwa chaguo-msingi kwa mafunzo makubwa ya AI.
Sikiliza mwongozo huuInaonyeshwa na AI · ~2 min
Katika ukurasa huudk 2 kusoma
Muhtasari
It matters because it reliably distributes massive training runs across thousands of GPUs.
Dive ya kina
Slurm (Utility Rahisi ya Linux kwa Usimamizi wa Rasilimali) ilianzia kwenye kompyuta kubwa na sasa inasimamia nguzo nyingi kubwa zaidi za mafunzo za AI duniani. Watumiaji huwasilisha hati za bechi na sbatch, wanaomba nyenzo kama vile nodi na GPU zenye maagizo kama vile --gres=gpu:8, na foleni za Slurm, hutanguliza, na kuzindua kazi. Kizinduzi chake cha srun hutoa michakato iliyoratibiwa katika sehemu zote, ambazo huoanishwa kawaida na mifumo iliyosambazwa kama PyTorch DDP na NCCL. Slurm hufuatilia uhasibu wa rasilimali, hutekeleza ugavi wa haki na mipaka ya kugawa, na hushughulikia upangaji wa kujaza ili kuweka kazi ndogo katika mapungufu. Kwa mafunzo ya kielelezo cha mipaka, timu zinategemea Slurm kudhibiti maelfu ya GPU, kuwasha upya kutoka vituo vya ukaguzi baada ya hitilafu za nodi, na kuhifadhi uwezo maalum kwa ajili ya kukimbia kwa muda mrefu kwa wiki nyingi.
Utekelezaji wa Ulimwengu Halisi
Maabara ya mipakani huzindua mafunzo ya wiki nyingi yanayopitia maelfu ya GPU kwa hati moja ya mkupuo inayoomba mamia ya nodi.
Mtafiti anawasilisha 'srun --gres=gpu:8' ili kunyakua GPU nane kwenye nodi moja kwa jaribio la PyTorch DDP.
Upangaji wa kujaza nyuma huweka kazi fupi ya tathmini kuwa GPU ambazo hazifanyi kazi huku mbio kubwa ya mafunzo iliyohifadhiwa ikisubiri kuanza.
Baada ya nodi kushindwa katikati ya utekelezaji, Slurm huweka kazi tena kwenye foleni na itaanza tena kutoka kwa kituo cha ukaguzi cha hivi punde badala ya kuanza upya.
Mustakabali wa Slurm kwa Makundi ya Mafunzo ya AI
Slurm inaendelea kuongeza kupasuka kwa wingu, usaidizi wa kontena kupitia Pyxis na Enroot, na vipengele vikali vya kufahamu GPU. Vikundi vya AI vinapoongezeka kuelekea GPU 100,000-pamoja, tarajia ustahimilivu mkubwa zaidi wa makosa, muunganisho otomatiki wa kuanzisha upya kituo, na kazi nyororo ambazo hurekebisha ukubwa baada ya kushindwa. Mashirika mengi sasa yanaendesha Slurm kando au chini ya Kubernetes, na wapanga ratiba wa mseto wanalenga kuchanganya ufanisi wa mtindo wa HPC na kubadilika asilia kwa wingu kwa uendeshaji mkubwa zaidi wa mafunzo.
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 Slurm for AI Training Clusters 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
What is Slurm for AI Training Clusters?
Slurm ni meneja wa upakiaji wa chanzo huria ambaye hupanga na kuendesha kazi kwenye makundi ya kompyuta yenye utendaji wa juu, na imekuwa chaguo-msingi kwa mafunzo makubwa ya AI. Ni muhimu kwa sababu inasambaza mafunzo makubwa kwa maelfu ya GPU.
Watumiaji hutumia amri gani kwa kawaida kuwasilisha kazi ya kundi kwa Slurm?
sbatch huwasilisha hati ya bechi inayoelezea rasilimali na amri za kazi kwenye foleni ya Slurm.
Je, kazi ya Slurm inaomba vipi GPU?
Mfumo wa Rasilimali Jenerali (GRES) huruhusu kazi ziombe GPU kwa uwazi, kwa mfano --gres=gpu:8.
Ni sehemu gani ya Slurm hufanya maamuzi kuu ya kuratibu?
slurmctld ni daemon ya kidhibiti ambayo hupanga kazi, wakati slurmd huendesha kila nodi ili kuzindua kazi.
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.
Madhumuni ya kuratibu kujaza tena katika Slurm ni nini?
Ujazaji wa nyuma huboresha utumiaji kwa kuweka kazi ndogo ndogo katika mapengo ya kuratibu mradi tu hazirudishi kazi zilizohifadhiwa.
Endelea kujifunza
Miongozo inayohusiana
Miongozo zaidi imechaguliwa kwa mada hii