SıradakiSonraki rehber
Storage for AI Training Clusters
Teknik
Teknik KILAVUZ
Yapay Zeka Eğitim Kümeleri için Slurm
Slurm, işleri yüksek performanslı bilgi işlem kümelerinde planlayan ve çalıştıran açık kaynaklı bir iş yükü yöneticisidir ve büyük yapay zeka eğitimleri için varsayılan bir seçim haline gelmiştir.
Bu kılavuzu dinleyinAI tarafından anlatılan · ~2 min
Bu sayfada2 dakika okuma
Genel Bakış
It matters because it reliably distributes massive training runs across thousands of GPUs.
Derin Dalış
Slurm (Kaynak Yönetimi için Basit Linux Yardımcı Programı), süper bilgi işlemden doğmuştur ve şu anda dünyanın en büyük yapay zeka eğitim kümelerinin çoğuna güç vermektedir. Kullanıcılar toplu komut dosyalarını sbatch ile gönderir, düğümler ve GPU'lar gibi kaynakları --gres=gpu:8 gibi yönergelerle talep eder ve Slurm kuyruklarını sıralar, öncelikleri belirler ve işi başlatır. Srun başlatıcısı, PyTorch DDP ve NCCL gibi dağıtılmış çerçevelerle doğal olarak eşleşen düğümler arasında koordineli süreçler üretir. Slurm, kaynak muhasebesini izler, adil paylaşım ve bölüm sınırlarını uygular ve küçük işleri boşluklara yerleştirmek için dolgu planlamasını yönetir. Ekipler, sınır modeli eğitimi için binlerce GPU'yu yönetmek, düğüm arızalarından sonra kontrol noktalarından yeniden başlamak ve birkaç hafta süren uzun çalışmalar için özel kapasite ayırmak için Slurm'a güveniyor.
Gerçek Dünya Uygulaması
Bir sınır laboratuvarı, yüzlerce düğüm talep eden tek bir örnek komut dosyasıyla binlerce GPU'da çok haftalı bir eğitim çalıştırması başlatır.
Bir araştırmacı, PyTorch DDP deneyi için bir düğümde sekiz GPU'yu yakalamak üzere 'srun --gres=gpu:8' komutunu gönderir.
Dolgu planlama, boşta kalan GPU'lara kısa bir değerlendirme işi yerleştirirken, büyük bir ayrılmış eğitim çalıştırması başlamayı bekler.
Bir düğüm çalışma ortasında başarısız olduğunda Slurm işi yeniden kuyruğa alır ve baştan başlamak yerine en son kontrol noktasından devam eder.
Yapay Zeka Eğitim Kümeleri için Slurm'un Geleceği
Slurm, bulut patlatma, Pyxis ve Enroot aracılığıyla konteyner desteği ve daha sıkı GPU uyumlu özellikler eklemeye devam ediyor. Yapay zeka kümeleri 100.000'den fazla GPU'ya doğru ölçeklendikçe, daha güçlü hata toleransı, otomatik kontrol noktası yeniden başlatma entegrasyonu ve hatalardan sonra yeniden boyutlandırılan elastik işler bekleyebilirsiniz. Artık birçok kuruluş Slurm'u Kubernetes'in yanında veya altında çalıştırıyor ve hibrit zamanlayıcılar, daha da büyük eğitim çalışmaları için HPC tarzı verimliliği bulutta yerel esneklikle birleştirmeyi amaçlıyor.
Uygulamaya koymak
Neden önemli?
- Maliyet ve bütçe. Mimari kararlar yıllarca performansı ve işletme maliyetini etkiler.
- Daha net kararlar. Teknik eğitim, ekiplerin yalnızca en yenisini değil, doğru yığını seçmesine de yardımcı olur.
- Kalite kontrolü. Daha iyi mühendislik seçenekleri, üretimdeki güvenilirlik olaylarını azaltır.
Dikkat edin
- Bir kıyaslamayı optimize etmek daha geniş sistem zayıflıklarını gizleyebilir.
- Altyapı ve bakım maliyetleri genellikle hafife alınır.
- Sistemler karmaşıklaştıkça güvenlik ve gözlemlenebilirlik boşlukları büyüyebilir.
Sonraki adımlar
- Uygulamadan önce gecikmeyi, kaliteyi ve maliyet hedeflerini tanımlayın.
- Gerçekçi yük ve veri koşulları altında kıyaslama yapın.
- Hatalar, sapmalar ve kullanıcı etkisi için cihaz izleme.
- Ölçeklendirmeden önce geri alma ve olay müdahale yollarını hazırlayın.
Keşfetmeye Devam Edin
Ücretsiz bülten
Günlük AI brifingini alın
Hafta içi her sabah sade İngilizce yazılmış, doğrulanmış üç yapay zeka hikayesi. Sonsuza kadar ücretsiz, reklam yok.
Hafta içi her gün bir e-posta. Tek tıklamayla aboneliğinizi iptal edin. Adresinizi asla satmayız veya paylaşmayız.
Kendinizi test edin
Take the Slurm for AI Training Clusters quiz
Her yanıtla ilgili anında geri bildirim ve bir kursu geçtiğinizde doğrulanabilir bir kimliğe sahip paylaşılabilir bir sertifika.
Ücretsiz AI eğitimini destekleyin. AI Understanding, bir 501(c)(3) kâr amacı gütmeyen kuruluştur; hiçbir zaman reklam yoktur, ödeme duvarı yoktur. Bağış yap
Sık sorulan sorular
What is Slurm for AI Training Clusters?
Slurm, işleri yüksek performanslı bilgi işlem kümelerinde planlayan ve çalıştıran açık kaynaklı bir iş yükü yöneticisidir ve büyük yapay zeka eğitimleri için varsayılan bir seçim haline gelmiştir. Bu önemlidir çünkü devasa eğitim çalışmalarını binlerce GPU'ya güvenilir bir şekilde dağıtır.
Kullanıcılar Slurm'a toplu iş göndermek için genellikle hangi komutu kullanır?
sbatch, bir işin kaynaklarını ve komutlarını açıklayan bir toplu komut dosyasını Slurm kuyruğuna gönderir.
Bir Slurm işi GPU'ları nasıl ister?
Genel Kaynak (GRES) sistemi, işlerin GPU'ları açıkça istemesine olanak tanır; örneğin --gres=gpu:8.
Merkezi planlama kararlarını hangi Slurm bileşeni verir?
slurmctld, işleri zamanlayan denetleyici arka plan programıdır; slurmd ise görevleri başlatmak için her düğümde çalışır.
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.
Slurm'da dolgu planlamasının amacı nedir?
Dolgu, ayrılmış işleri geri itmediği sürece daha küçük işleri planlama boşluklarına sığdırarak kullanımı artırır.
Öğrenmeye devam et
İlgili kılavuzlar
Bu konu için daha fazla rehber seçildi