ภาพรวม
การตั้งเวลา GPU จะตัดสินใจว่างานใดจะทำงานบนตัวเร่งความเร็วตัวใดและเมื่อใด ในขณะที่การประสานประสานงานเหล่านี้ทั่วทั้งคลัสเตอร์ของเครื่อง พวกเขาร่วมกันทำให้ GPU ราคาแพงยุ่ง ยุติธรรม และเชื่อถือได้สำหรับผู้ใช้และปริมาณงานจำนวนมาก
GPU Scheduling และ Cluster Orchestration เป็นองค์ประกอบทางเทคนิคที่ส่งผลต่อคุณภาพของโมเดล ต้นทุนโครงสร้างพื้นฐาน เวลาแฝง และความน่าเชื่อถือในวงกว้าง
เจาะลึก
ในคลัสเตอร์ AI ที่ใช้ร่วมกัน ผู้ใช้หลายสิบรายแข่งขันกันเพื่อแย่งชิง GPU ที่หายากซึ่งมีราคาถึงตัวละหมื่นดอลลาร์ ตัวกำหนดเวลาจะจับคู่ความต้องการของแต่ละงาน (จำนวน GPU หน่วยความจำ โทโพโลยี) กับฮาร์ดแวร์ที่มีอยู่ บังคับใช้ลำดับความสำคัญและโควต้าส่วนแบ่งที่ยุติธรรม และคิวจะทำงานเมื่อคลัสเตอร์เต็ม การจัดระเบียบดำเนินต่อไปอีกขั้น: วางคอนเทนเนอร์ ติดตั้งข้อมูล จัดการกับความล้มเหลว รีสตาร์ทผู้ปฏิบัติงานที่ขัดข้อง และรวมการฝึกอบรมแบบกระจายหลายโหนดเข้าด้วยกัน Kubernetes ที่มีปลั๊กอินของอุปกรณ์ NVIDIA และส่วนเสริม เช่น Volcano หรือ Kueue จะจัดการการจัดตารางเวลาแบบกลุ่ม โดยที่ผู้ปฏิบัติงานทุกคนในงานแบบกระจายจะต้องเริ่มต้นพร้อมกัน ไม่เช่นนั้นจะไม่มีใครเริ่มต้นเลย การกำหนดเวลาที่ดียังคำนึงถึงโทโพโลยีการเชื่อมต่อระหว่างกันของ GPU ด้วย การจัดตำแหน่งร่วมที่ต้องการการสื่อสาร NVLink ที่รวดเร็ว เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาคอขวดข้ามโหนดที่ช้า
ข้อมูลเชิงลึกทางเทคนิค
GPU ถูกมองว่าเป็นทรัพยากรที่นับได้และแบ่งไม่ได้ ดังนั้นผู้จัดกำหนดการจึงติดตามทรัพยากรเหล่านั้นเหมือนเป็นจำนวนเต็ม แทนที่จะติดตามวงจร CPU ที่แชร์ได้ การจัดตารางเวลาแบบกลุ่ม (หรือร่วม) เป็นสิ่งสำคัญ: งานการฝึกอบรมแบบกระจายที่มีการหยุดชะงักอันดับ 64 หากได้รับ GPU เพียง 60 ตัวเท่านั้น ดังนั้นผู้จัดกำหนดการจะต้องจัดสรรทั้งหมดหรือไม่ต้องจัดสรรเลย ตำแหน่งที่รับรู้ถึงโทโพโลยีจะอ่านเค้าโครง NVLink และ InfiniBand เพื่อให้การสื่อสารอยู่ในอันดับใกล้เคียงกัน ช่วยลดเวลาแฝงที่ลดลงทั้งหมดซึ่งครอบงำการฝึกโมเดลขนาดใหญ่
การเรียนรู้การตั้งเวลา GPU และการจัดคลัสเตอร์
การตั้งเวลา GPU จะตัดสินใจว่างานใดจะทำงานบนตัวเร่งความเร็วตัวใดและเมื่อใด ในขณะที่การประสานประสานงานเหล่านี้ทั่วทั้งคลัสเตอร์ของเครื่อง พวกเขาร่วมกันทำให้ GPU ราคาแพงยุ่ง ยุติธรรม และเชื่อถือได้สำหรับผู้ใช้และปริมาณงานจำนวนมาก GPU Scheduling และ Cluster Orchestration เป็นองค์ประกอบทางเทคนิคที่ส่งผลต่อคุณภาพของโมเดล ต้นทุนโครงสร้างพื้นฐาน เวลาแฝง และความน่าเชื่อถือในวงกว้าง หากต้องการสร้างความเข้าใจอย่างลึกซึ้ง ให้ถือว่า GPU Scheduling และ Cluster Orchestration เป็นรูปแบบการทำงาน ไม่ใช่คุณลักษณะเดียว: กำหนดผลลัพธ์ที่ต้องการ ชี้แจงสมมติฐาน และแยกสิ่งที่ระบบสามารถทำได้อย่างน่าเชื่อถือจากสิ่งที่ยังต้องใช้วิจารณญาณจากผู้เชี่ยวชาญ
ในทางปฏิบัติ ทีมที่แข็งแกร่งที่ใช้ GPU Scheduling และ Cluster Orchestration จะปรับตัวเลือกสถาปัตยกรรม ข้อมูล และโครงสร้างพื้นฐานให้เหมาะสมโดยเทียบกับความน่าเชื่อถือและต้นทุน โดยจะบันทึกเกณฑ์ความสำเร็จที่ชัดเจน ทดสอบกับข้อมูลและขั้นตอนการทำงานที่สมจริง และทำซ้ำตามรูปแบบความล้มเหลวที่สังเกตได้ แทนที่จะชนะการวัดประสิทธิภาพเพียงครั้งเดียว นี่คือจุดที่ความเข้าใจทางทฤษฎีกลายเป็นความสามารถที่คงทนของผลิตภัณฑ์ นโยบาย และการดำเนินงาน
การตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรมขับเคลื่อนประสิทธิภาพและต้นทุนการดำเนินงานเป็นเวลาหลายปี ในเวลาเดียวกัน การเพิ่มประสิทธิภาพเกณฑ์มาตรฐานหนึ่งรายการสามารถซ่อนจุดอ่อนของระบบในวงกว้างได้ แนวทางที่ยืดหยุ่นที่สุดคือการรวมความเร็วของการทดลองเข้ากับวินัยในการกำกับดูแล: ดำเนินการนำร่อง จับหลักฐาน เผยแพร่บันทึกการตัดสินใจ และอัปเดตการป้องกันอย่างต่อเนื่องเมื่อพฤติกรรมของโมเดล ความคาดหวังของผู้ใช้ และข้อกำหนดด้านกฎระเบียบมีการเปลี่ยนแปลง
ผลกระทบเชิงกลยุทธ์
การตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรมขับเคลื่อนประสิทธิภาพและต้นทุนการดำเนินงานเป็นเวลาหลายปี
การตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรมขับเคลื่อนประสิทธิภาพและต้นทุนการดำเนินงานเป็นเวลาหลายปี ในการปรับใช้คุณภาพสูง สิ่งนี้จะถูกแปลเป็นกฎการปฏิบัติงานที่วัดผลได้ ขอบเขตความเป็นเจ้าของ และขั้นตอนการตรวจสอบที่เกิดซ้ำ เพื่อให้ทีมสามารถปรับขนาดความมั่นใจแทนที่จะปรับขนาดความคลุมเครือ
การศึกษาด้านเทคนิคช่วยให้ทีมเลือกกลุ่มที่เหมาะสม ไม่ใช่แค่กลุ่มใหม่ล่าสุด
การศึกษาด้านเทคนิคช่วยให้ทีมเลือกกลุ่มที่เหมาะสม ไม่ใช่แค่กลุ่มใหม่ล่าสุด ในการปรับใช้คุณภาพสูง สิ่งนี้จะถูกแปลเป็นกฎการปฏิบัติงานที่วัดผลได้ ขอบเขตความเป็นเจ้าของ และขั้นตอนการตรวจสอบที่เกิดซ้ำ เพื่อให้ทีมสามารถปรับขนาดความมั่นใจแทนที่จะปรับขนาดความคลุมเครือ
ตัวเลือกทางวิศวกรรมที่ดีกว่าจะช่วยลดเหตุการณ์ด้านความน่าเชื่อถือในการผลิต
ตัวเลือกทางวิศวกรรมที่ดีกว่าจะช่วยลดเหตุการณ์ด้านความน่าเชื่อถือในการผลิต ในการปรับใช้คุณภาพสูง สิ่งนี้จะถูกแปลเป็นกฎการปฏิบัติงานที่วัดผลได้ ขอบเขตความเป็นเจ้าของ และขั้นตอนการตรวจสอบที่เกิดซ้ำ เพื่อให้ทีมสามารถปรับขนาดความมั่นใจแทนที่จะปรับขนาดความคลุมเครือ
การใช้งานจริงในโลกแห่งความเป็นจริง
ห้องปฏิบัติการวิจัยใช้โควต้าส่วนแบ่งที่ยุติธรรม ดังนั้นจึงไม่มีทีมใดสามารถจัดการ GPU ทั้งหมดได้ในขณะที่ทีมอื่นๆ รออยู่ในคิว
Kubernetes และกลุ่ม Volcano จัดตารางงานฝึกอบรม 32-GPU เพื่อให้พนักงานทุกคนเริ่มทำงานพร้อมกัน ป้องกันการหยุดชะงักของการจัดสรรบางส่วน
ผู้จัดกำหนดการจะยึดการทดสอบที่มีลำดับความสำคัญต่ำ ตรวจจุด และปล่อย GPU เพื่อดำเนินการฝึกอบรมการผลิตอย่างเร่งด่วน
ตำแหน่งที่รับรู้โทโพโลยีจะจัดตำแหน่งแปดอันดับร่วมกันบนโหนดที่เชื่อมต่อกับ NVLink หนึ่งโหนดเพื่อเร่งความเร็วการลดระดับการไล่ระดับสีทั้งหมด
รูปแบบการดำเนินงาน
การกำหนดเวลา GPU และการจัดคลัสเตอร์ในทางปฏิบัติ
ห้องปฏิบัติการวิจัยใช้โควต้าส่วนแบ่งที่ยุติธรรม ดังนั้นจึงไม่มีทีมใดสามารถจัดการ GPU ทั้งหมดได้ในขณะที่ทีมอื่นๆ รออยู่ในคิว
ห้องปฏิบัติการวิจัยใช้โควต้าส่วนแบ่งที่ยุติธรรม ดังนั้นจึงไม่มีทีมใดสามารถควบคุม GPU ทั้งหมดได้ในขณะที่ทีมอื่นๆ รออยู่ในคิว ทีมมักจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับโดยมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งประสิทธิภาพการทำงานที่เพิ่มขึ้นและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป
การกำหนดเวลา GPU และการจัดคลัสเตอร์ในทางปฏิบัติ
Kubernetes และกลุ่ม Volcano จัดตารางงานฝึกอบรม 32-GPU เพื่อให้พนักงานทุกคนเริ่มทำงานพร้อมกัน ป้องกันการหยุดชะงักของการจัดสรรบางส่วน
Kubernetes กับกลุ่ม Volcano จัดตารางงานการฝึกอบรม 32-GPU เพื่อให้พนักงานทุกคนเริ่มต้นพร้อมกัน ป้องกันการหยุดชะงักของการจัดสรรบางส่วน โดยปกติแล้วทีมจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับโดยมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งประสิทธิภาพการทำงานที่เพิ่มขึ้นและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป
การกำหนดเวลา GPU และการจัดคลัสเตอร์ในทางปฏิบัติ
ผู้จัดกำหนดการจะยึดการทดสอบที่มีลำดับความสำคัญต่ำ ตรวจจุด และปล่อย GPU เพื่อดำเนินการฝึกอบรมการผลิตอย่างเร่งด่วน
ผู้จัดกำหนดการจะยึดการทดลองที่มีลำดับความสำคัญต่ำ ตรวจจุด และปล่อย GPU สำหรับการดำเนินการฝึกอบรมการผลิตอย่างเร่งด่วน โดยปกติแล้วทีมจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับโดยมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งประสิทธิภาพการผลิตที่เพิ่มขึ้นและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป
การกำหนดเวลา GPU และการจัดคลัสเตอร์ในทางปฏิบัติ
ตำแหน่งที่รับรู้โทโพโลยีจะจัดตำแหน่งแปดอันดับร่วมกันบนโหนดที่เชื่อมต่อกับ NVLink หนึ่งโหนดเพื่อเร่งความเร็วการลดระดับการไล่ระดับสีทั้งหมด
ตำแหน่งที่รับรู้โทโพโลยีจะจัดตำแหน่งแปดอันดับร่วมกันบนโหนดที่เชื่อมต่อกับ NVLink หนึ่งโหนดเพื่อเร่งความเร็วการไล่ระดับสี ทีมที่ลดทั้งหมดมักจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับโดยมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งประสิทธิภาพการทำงานที่เพิ่มขึ้นและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป
ความเสี่ยงและรั้ว
การเพิ่มประสิทธิภาพเกณฑ์มาตรฐานหนึ่งรายการสามารถซ่อนจุดอ่อนของระบบในวงกว้างได้
ต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานและการบำรุงรักษามักถูกประเมินต่ำไป
ช่องว่างด้านความปลอดภัยและความสามารถในการสังเกตสามารถเพิ่มขึ้นได้เมื่อระบบมีความซับซ้อนมากขึ้น
แผนงานการดำเนินงาน
กำหนดเป้าหมายเวลาแฝง คุณภาพ และต้นทุนก่อนนำไปใช้งาน
กำหนดเป้าหมายเวลาแฝง คุณภาพ และต้นทุนก่อนนำไปใช้งาน ถือว่าแต่ละขั้นตอนเป็นเหมือนประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น
เกณฑ์มาตรฐานภายใต้สภาวะโหลดและข้อมูลจริง
เกณฑ์มาตรฐานภายใต้สภาวะโหลดและข้อมูลจริง ถือว่าแต่ละขั้นตอนเป็นเหมือนประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น
การตรวจสอบเครื่องมือเพื่อหาข้อผิดพลาด การเบี่ยงเบน และผลกระทบต่อผู้ใช้
การตรวจสอบเครื่องมือเพื่อหาข้อผิดพลาด การเบี่ยงเบน และผลกระทบต่อผู้ใช้ ถือว่าแต่ละขั้นตอนเป็นเหมือนประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น
เตรียมเส้นทางการย้อนกลับและการตอบสนองต่อเหตุการณ์ก่อนปรับขนาด
เตรียมเส้นทางการย้อนกลับและการตอบสนองต่อเหตุการณ์ก่อนปรับขนาด ถือว่าแต่ละขั้นตอนเป็นเหมือนประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น