ДаліНаступний посібник
Сховище для навчальних кластерів AI
технічний
Технічний КЕРІВНИЦТВО
Slurm для навчальних кластерів AI
Slurm — це менеджер робочого навантаження з відкритим вихідним кодом, який планує та виконує завдання на високопродуктивних обчислювальних кластерах, і він став вибором за замовчуванням для навчання великого ШІ.
Послухайте цей посібникШІ-розказаний · ~2 min
На цій сторінці2 хвилини читання
Огляд
It matters because it reliably distributes massive training runs across thousands of GPUs.
Глибоке занурення
Slurm (проста утиліта Linux для управління ресурсами) виникла в суперкомп’ютерах і зараз працює в багатьох найбільших у світі навчальних кластерах ШІ. Користувачі надсилають пакетні сценарії за допомогою sbatch, запитують ресурси, як-от вузли та графічні процесори, за допомогою таких директив, як --gres=gpu:8, і Slurm ставить у чергу, визначає пріоритети та запускає роботу. Його засіб запуску srun породжує скоординовані процеси між вузлами, що природно поєднується з розподіленими фреймворками, такими як PyTorch DDP і NCCL. Slurm відстежує облік ресурсів, встановлює обмеження справедливого розподілу та розподілу, а також керує плануванням заповнення, щоб розподіляти невеликі завдання в прогалини. Для навчання на передовій моделі команди покладаються на Slurm для керування тисячами графічних процесорів, перезапуску з контрольних точок після збою вузла та резервування виділеної ємності для тривалих багатотижневих запусків.
Реалізація в реальному світі
Передова лабораторія запускає багатотижневе навчання на тисячах GPU за допомогою одного пакетного сценарію, який запитує сотні вузлів.
Дослідник надсилає 'srun --gres=gpu:8', щоб отримати вісім графічних процесорів на одному вузлі для експерименту PyTorch DDP.
Планування резервного заповнення розміщує коротке завдання оцінювання в неактивні графічні процесори, поки великий зарезервований навчальний запуск очікує початку.
Після того, як вузол виходить з ладу під час виконання, Slurm знову ставить завдання в чергу, і воно продовжує роботу з останньої контрольної точки замість того, щоб починати спочатку.
Майбутнє Slurm для навчальних кластерів ШІ
Slurm продовжує додавати розрив хмари, підтримку контейнерів через Pyxis і Enroot, а також тісніші функції, що підтримують GPU. Оскільки кластери штучного інтелекту масштабуються до понад 100 000 графічних процесорів, очікуйте кращої відмовостійкості, автоматичної інтеграції контрольної точки з перезапуском і еластичних завдань, які змінюють розмір після збоїв. Зараз багато організацій використовують Slurm разом із Kubernetes або нижче, а гібридні планувальники прагнуть поєднати ефективність у стилі HPC із гнучкістю в хмарі для все більших тренувань.
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 Slurm for AI Training Clusters 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 Slurm for AI Training Clusters?
Slurm — це менеджер робочого навантаження з відкритим вихідним кодом, який планує та виконує завдання на високопродуктивних обчислювальних кластерах, і він став вибором за замовчуванням для навчання великого ШІ. Це важливо, оскільки він надійно розподіляє масові тренування між тисячами графічних процесорів.
Яку команду користувачі зазвичай використовують для надсилання пакетного завдання до Slurm?
sbatch надсилає пакетний сценарій, який описує ресурси та команди для завдання, до черги Slurm.
Як завдання Slurm запитує графічні процесори?
Система Generic Resource (GRES) дозволяє завданням явно запитувати GPU, наприклад --gres=gpu:8.
Який компонент Slurm приймає центральні рішення щодо планування?
slurmctld — це демон контролера, який планує завдання, тоді як slurmd запускається на кожному вузлі для запуску завдань.
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.
Яка мета планування засипки в Slurm?
Заповнення покращує використання, вставляючи менші завдання в розклади планування, якщо вони не відсувають зарезервовані завдання.
Продовжуйте вчитися
Пов'язані посібники
Інші посібники, вибрані для цієї теми