การตั้งเวลา GPU และการจัดคลัสเตอร์
การตั้งเวลา GPU จะตัดสินใจว่างานใดจะทำงานบนตัวเร่งความเร็วตัวใดและเมื่อใด ในขณะที่การประสานประสานงานเหล่านี้ทั่วทั้งคลัสเตอร์ของเครื่อง
ภาพรวม
Together they keep expensive GPUs busy, fair, and reliable for many users and workloads.
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
ผลกระทบเชิงกลยุทธ์
ต้นทุนและงบประมาณ
การตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรมขับเคลื่อนประสิทธิภาพและต้นทุนการดำเนินงานเป็นเวลาหลายปี
การตัดสินใจที่ชัดเจนยิ่งขึ้น
การศึกษาด้านเทคนิคช่วยให้ทีมเลือกกลุ่มที่เหมาะสม ไม่ใช่แค่กลุ่มใหม่ล่าสุด
การควบคุมคุณภาพ
ตัวเลือกทางวิศวกรรมที่ดีกว่าจะช่วยลดเหตุการณ์ด้านความน่าเชื่อถือในการผลิต
อนาคตของการกำหนดเวลา GPU และการจัดคลัสเตอร์
ผู้วางกำหนดการเริ่มชาญฉลาดมากขึ้นเกี่ยวกับ GPU แบบแบ่งส่วนและแบ่งเวลา การบรรจุถังขยะแบบรับรู้ MIG และการสำรองที่จุดตรวจสอบงานเพื่อเรียกคืนความจุสำหรับงานที่มีลำดับความสำคัญสูงกว่า คาดหวังการผสานรวมที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นกับการเพิ่มประสิทธิภาพด้านพลังงานและต้นทุน การใช้ซ้ำตามความจุเฉพาะจุด และการกำหนดเวลากลุ่มอัตโนมัติสำหรับการฝึกอบรมแบบยืดหยุ่นที่จะเพิ่มหรือลดจำนวนพนักงาน เมื่อคลัสเตอร์ขยายขนาดเป็นหมื่น GPU การจัดการที่ทนทานต่อข้อผิดพลาดซึ่งรอดพ้นจากความล้มเหลวของฮาร์ดแวร์บ่อยครั้งจึงกลายเป็นสิ่งจำเป็น
การใช้งานจริงในโลกแห่งความเป็นจริง
ห้องปฏิบัติการวิจัยใช้โควต้าส่วนแบ่งที่ยุติธรรม ดังนั้นจึงไม่มีทีมใดสามารถจัดการ GPU ทั้งหมดได้ในขณะที่ทีมอื่นๆ รออยู่ในคิว
Kubernetes และกลุ่ม Volcano จัดตารางงานฝึกอบรม 32-GPU เพื่อให้พนักงานทุกคนเริ่มทำงานพร้อมกัน ป้องกันการหยุดชะงักของการจัดสรรบางส่วน
ผู้จัดกำหนดการจะยึดการทดสอบที่มีลำดับความสำคัญต่ำ ตรวจจุด และปล่อย GPU เพื่อดำเนินการฝึกอบรมการผลิตอย่างเร่งด่วน
ตำแหน่งที่รับรู้โทโพโลยีจะจัดตำแหน่งแปดอันดับร่วมกันบนโหนดที่เชื่อมต่อกับ NVLink หนึ่งโหนดเพื่อเร่งความเร็วการลดระดับการไล่ระดับสีทั้งหมด
ความเสี่ยงและรั้ว
การเพิ่มประสิทธิภาพเกณฑ์มาตรฐานหนึ่งรายการสามารถซ่อนจุดอ่อนของระบบในวงกว้างได้
ต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานและการบำรุงรักษามักถูกประเมินต่ำไป
ช่องว่างด้านความปลอดภัยและความสามารถในการสังเกตสามารถเพิ่มขึ้นได้เมื่อระบบมีความซับซ้อนมากขึ้น
แผนงานการดำเนินงาน
กำหนดเป้าหมายเวลาแฝง คุณภาพ และต้นทุนก่อนนำไปใช้งาน
เกณฑ์มาตรฐานภายใต้สภาวะโหลดและข้อมูลจริง
การตรวจสอบเครื่องมือเพื่อหาข้อผิดพลาด การเบี่ยงเบน และผลกระทบต่อผู้ใช้
เตรียมเส้นทางการย้อนกลับและการตอบสนองต่อเหตุการณ์ก่อนปรับขนาด
สำรวจต่อไป
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
คำแนะนำต่อไป
การจัดตารางอัตราการเรียนรู้
คำถามที่พบบ่อย
What is GPU Scheduling and Cluster Orchestration?
การตั้งเวลา GPU จะตัดสินใจว่างานใดจะทำงานบนตัวเร่งความเร็วตัวใดและเมื่อใด ในขณะที่การประสานประสานงานเหล่านี้ทั่วทั้งคลัสเตอร์ของเครื่อง พวกเขาร่วมกันทำให้ GPU ราคาแพงยุ่ง ยุติธรรม และเชื่อถือได้สำหรับผู้ใช้และปริมาณงานจำนวนมาก
เหตุใดการจัดตารางเวลากลุ่มจึงมีความสำคัญสำหรับงานฝึกอบรมแบบกระจาย?
การฝึกอบรมแบบกระจายต้องการให้ทุกอันดับทำงานพร้อมกัน ตารางแก๊งทั้งหมดหรือไม่มีเลยป้องกันการจัดสรรบางส่วนที่ค้าง
โดยทั่วไปแล้ว GPU จะถูกจำลองเป็นทรัพยากรโดยตัวกำหนดเวลาอย่างไร
โดยปกติแล้ว GPU จะถือว่าเป็นหน่วยทั้งหมดที่นับได้ ต่างจากการแบ่งใช้ CPU ที่สามารถแบ่งส่วนได้ตามใจชอบ
การกำหนดเวลาที่รับรู้โทโพโลยีพยายามปรับให้เหมาะสมอย่างไร
โดยจะจัดตำแหน่งร่วมกันในการแลกเปลี่ยนข้อมูล ดังนั้นพวกเขาจึงใช้ลิงก์ที่มีแบนด์วิดธ์สูง ซึ่งช่วยลดความหน่วงในการสื่อสารลงทั้งหมด
ส่วนเสริมใดที่มักใช้กับ Kubernetes สำหรับการจัดกำหนดการงาน AI แบบกลุ่มและกลุ่ม
Volcano (และ Kueue) เพิ่มความสามารถในการจัดกำหนดการแบบกลุ่มและแบบกลุ่มซึ่ง Vanilla Kubernetes ขาดสำหรับปริมาณงาน AI
การขอใช้ล่วงหน้าในตัวกำหนดตารางเวลา GPU คืออะไร
การขอหยุดชั่วคราวหรือจุดตรวจสอบงานที่มีลำดับความสำคัญต่ำกว่า ดังนั้นงานที่มีลำดับความสำคัญสูงกว่าจึงสามารถอ้างสิทธิ์ใน GPU ได้