ДаліНаступний посібник
Планування темпів навчання
технічний
Технічний КЕРІВНИЦТВО
Планування GPU та кластерна оркестровка
Планування GPU вирішує, які завдання виконуються на яких прискорювачах і коли, тоді як оркестровка координує ці завдання по всьому кластеру машин.
Послухайте цей посібникШІ-розказаний · ~2 min
На цій сторінці2 хвилини читання
Огляд
Together they keep expensive GPUs busy, fair, and reliable for many users and workloads.
Глибоке занурення
У спільному кластері AI десятки користувачів змагаються за дефіцитні графічні процесори, які можуть коштувати десятки тисяч доларів кожен. Планувальник узгоджує вимоги кожного завдання (кількість графічних процесорів, пам’ять, топологія) з доступним обладнанням, забезпечує пріоритети та квоти справедливого розподілу, а черги працюють, коли кластер заповнений. Оркестровка йде далі: вона розміщує контейнери, монтує дані, обробляє збої, перезапускає збійні робочі процеси та об’єднує багатовузлове розподілене навчання. Kubernetes із плагіном для пристроїв NVIDIA та такими доповненнями, як Volcano або Kueue, керує груповим плануванням, коли всі працівники розподіленої роботи повинні починати разом або жоден. Гарне планування також враховує топологію з’єднання GPU, розміщуючи ранги, які потребують швидкого зв’язку NVLink, щоб уникнути повільних вузьких місць між вузлами.
Реалізація в реальному світі
Дослідницька лабораторія використовує квоти справедливого розподілу, тому жодна команда не може отримати всі графічні процесори, поки інші чекають у черзі.
Kubernetes із групою Volcano планує навчальну роботу з 32 графічним процесором, щоб кожен працівник розпочав роботу одночасно, запобігаючи тупикам часткового розподілу.
Планувальник випереджає експеримент з низьким пріоритетом, визначає його контрольні точки та звільняє графічні процесори для термінового повторного навчання виробництва.
Розміщення з урахуванням топології розташовує вісім рангів на одному вузлі, підключеному за допомогою NVLink, щоб прискорити градієнтне повне зменшення.
Майбутнє планування GPU та кластерної оркестровки
Планувальники стають розумнішими щодо графічних процесорів із дробовим і розподіленим у часі графічних процесорів, упакування в контейнери з підтримкою MIG і випередження, яке перевіряє завдання на контрольних точках, щоб відновити ємність для роботи з вищим пріоритетом. Очікуйте глибшої інтеграції з оптимізацією енергії та витрат, повторним використанням сповільненої ємності та автоматичним плануванням груп для еластичного навчання, яке збільшує чи скорочує кількість працівників. Оскільки кластери масштабуються до десятків тисяч графічних процесорів, відмовостійка оркестровка, яка витримує часті апаратні збої, стає важливою.
Застосування на практиці
Чому це важливо
- Вартість і бюджет. Архітектурні рішення збільшують продуктивність і експлуатаційні витрати протягом багатьох років.
- Чіткіші рішення. Технічна освіта допомагає командам вибрати правильний стек, а не лише найновіший.
- Контроль якості. Кращий інженерний вибір зменшує проблеми з надійністю у виробництві.
Зверніть увагу на
- Оптимізація одного тесту може приховати ширші слабкі сторони системи.
- Витрати на інфраструктуру та обслуговування часто недооцінюються.
- Прогалини в безпеці та спостережуваності можуть зростати в міру ускладнення систем.
Наступні кроки
- Визначте цільові показники затримки, якості та вартості перед впровадженням.
- Тест за реалістичних умов навантаження та даних.
- Моніторинг інструментів на наявність помилок, дрейфу та впливу користувача.
- Перед масштабуванням підготуйте шляхи відкату та реагування на інциденти.
Продовжуйте досліджувати
Безплатний розсилок
Отримуйте щоденне зведення новин про ШІ
Три перевірені історії про ШІ щоробочого ранку, написані простою мовою. Безплатно назавжди, без реклами.
Один лист щотижня з понеділка по п'ятницю. Відписатися в один клік. Ми ніколи не продаємо та не передаємо вашу адресу.
Перевір себе
Take the GPU Scheduling and Cluster Orchestration quiz
Миттєва зворотна связь на кожну відповідь та сертифікат із перевіреним ідентифікатором, яким можна поділитися, після проходження курсу.
Підтримайте безплатну освіту у сфері ШІ. AI Understanding — це некомерційна організація 501(c)(3) — без реклами, без платних стін, назавжди. Зробіть пожертву
Часті запитання
What is GPU Scheduling and Cluster Orchestration?
Планування GPU вирішує, які завдання виконуються на яких прискорювачах і коли, тоді як оркестровка координує ці завдання по всьому кластеру машин. Разом вони забезпечують завантаження дорогих графічних процесорів, чесність і надійність для багатьох користувачів і робочих навантажень.
Why coordinate resource admission for a fixed-size distributed training worker group?
Gang-style admission helps obtain the needed worker group. It does not prove all partial allocations deadlock or provide exact simultaneous process starts.
How does Kubernetes normally express a device-plugin GPU resource request?
Device plugins advertise countable resources. Configured MIG or sharing mechanisms affect which resources are exposed.
Що намагається оптимізувати планування з урахуванням топології?
Він розміщує рядки, які обмінюються даними, щоб вони використовували канали з високою пропускною здатністю, скорочуючи затримку зв’язку.
Яке доповнення зазвичай використовується з Kubernetes для пакетного та групового планування завдань ШІ?
Volcano (і Kueue) додають можливості пакетного та групового планування, яких бракує ванільному Kubernetes для робочих навантажень ШІ.
What must a training application provide if a preempted job should resume its previous progress?
Preemption reclaims resources; it does not inherently save training progress. Checkpointing and restart logic are needed for continuation.
Продовжуйте вчитися
Пов'язані посібники
Інші посібники, вибрані для цієї теми