ٹیکنیکل گائیڈ
AI ٹریننگ کلسٹرز کے لیے سلم
Slurm ایک اوپن سورس ورک لوڈ مینیجر ہے جو ہائی پرفارمنس کمپیوٹنگ کلسٹرز پر ملازمتوں کو شیڈول اور چلاتا ہے، اور یہ بڑی AI ٹریننگ کے لیے پہلے سے طے شدہ انتخاب بن گیا ہے۔
اس گائیڈ کو سنیں۔اے آئی نے بیان کیا۔ · ~2 min
اس صفحہ پر2 منٹ پڑھیں
جائزہ
It matters because it reliably distributes massive training runs across thousands of GPUs.
گہرا غوطہ
سلرم (سادہ لینکس یوٹیلیٹی فار ریسورس مینجمنٹ) کا آغاز سپر کمپیوٹنگ سے ہوا اور اب یہ دنیا کے سب سے بڑے AI ٹریننگ کلسٹرز کو طاقت دیتا ہے۔ صارفین sbatch کے ساتھ بیچ اسکرپٹس جمع کراتے ہیں، وسائل کی درخواست کرتے ہیں جیسے نوڈس اور GPUs کے ساتھ ہدایات جیسے --gres=gpu:8، اور Slurm quees، ترجیح دیتے ہیں، اور کام کا آغاز کرتے ہیں۔ اس کا srun لانچر تمام نوڈس میں مربوط عمل کو جنم دیتا ہے، جو قدرتی طور پر PyTorch DDP اور NCCL جیسے تقسیم شدہ فریم ورک کے ساتھ جوڑتا ہے۔ سلرم ریسورس اکاؤنٹنگ کو ٹریک کرتا ہے، منصفانہ حصہ داری اور تقسیم کی حدود کو نافذ کرتا ہے، اور چھوٹی ملازمتوں کو خلا میں ڈالنے کے لیے بیک فل شیڈولنگ کو ہینڈل کرتا ہے۔ فرنٹیئر ماڈل ٹریننگ کے لیے، ٹیمیں ہزاروں GPUs کے انتظام کے لیے Slurm پر انحصار کرتی ہیں، نوڈ کی ناکامی کے بعد چیک پوائنٹس سے دوبارہ شروع ہوتی ہیں، اور طویل کثیر ہفتے کی دوڑ کے لیے وقف صلاحیت محفوظ رکھتی ہیں۔
حقیقی دنیا کا نفاذ
ایک فرنٹیئر لیب نے سینکڑوں نوڈس کی درخواست کرنے والے واحد اسبیچ اسکرپٹ کے ساتھ ہزاروں GPUs میں چلائی جانے والی کثیر ہفتہ کی تربیت کا آغاز کیا۔
ایک محقق PyTorch DDP تجربے کے لیے ایک نوڈ پر آٹھ GPUs حاصل کرنے کے لیے 'srun --gres=gpu:8' جمع کراتا ہے۔
بیک فل شیڈیولنگ ایک مختصر تشخیصی کام کو بیکار GPUs میں سلاٹ کرتی ہے جب کہ ایک بڑی محفوظ ٹریننگ رن شروع ہونے کا انتظار کرتی ہے۔
ایک نوڈ کے درمیانی دوڑ میں ناکام ہونے کے بعد، Slurm کام کی درخواست کرتا ہے اور یہ دوبارہ شروع کرنے کے بجائے تازہ ترین چوکی سے دوبارہ شروع ہوتا ہے۔
اے آئی ٹریننگ کلسٹرز کے لیے سلرم کا مستقبل
Slurm کلاؤڈ برسٹنگ، Pyxis اور Enroot کے ذریعے کنٹینر سپورٹ، اور سخت GPU سے آگاہ خصوصیات شامل کرنا جاری رکھے ہوئے ہے۔ جیسا کہ AI کلسٹرز 100,000-plus GPUs کی طرف پیمانہ کرتے ہیں، مضبوط فالٹ ٹولرنس، خودکار چیک پوائنٹ ری اسٹارٹ انضمام، اور لچکدار ملازمتوں کی توقع کرتے ہیں جو ناکامیوں کے بعد سائز تبدیل کرتے ہیں۔ بہت سی تنظیمیں اب Kubernetes کے ساتھ یا اس کے نیچے Slurm چلاتی ہیں، اور ہائبرڈ شیڈولرز کا مقصد HPC طرز کی کارکردگی کو کلاؤڈ مقامی لچک کے ساتھ جوڑنا ہے۔
اسے عملی جامہ پہنانا
یہ کیوں اہمیت رکھتا ہے۔
- لاگت اور بجٹ. فن تعمیر کے فیصلے سالوں تک کارکردگی اور آپریٹنگ لاگت کو آگے بڑھاتے ہیں۔
- واضح فیصلے. تکنیکی تعلیم ٹیموں کو صحیح اسٹیک منتخب کرنے میں مدد کرتی ہے، نہ صرف جدید ترین۔
- کوالٹی کنٹرول. انجینئرنگ کے بہتر انتخاب پیداوار میں قابل اعتماد واقعات کو کم کرتے ہیں۔
پر نگاہ رکھیں
- ایک بینچ مارک کو بہتر بنانا نظام کی وسیع تر کمزوریوں کو چھپا سکتا ہے۔
- بنیادی ڈھانچے اور دیکھ بھال کے اخراجات کو اکثر کم سمجھا جاتا ہے۔
- سیکورٹی اور مشاہداتی فرق بڑھ سکتا ہے کیونکہ نظام زیادہ پیچیدہ ہو جاتا ہے۔
اگلے اقدامات
- نفاذ سے پہلے تاخیر، معیار اور لاگت کے اہداف کی وضاحت کریں۔
- حقیقت پسندانہ بوجھ اور ڈیٹا کی شرائط کے تحت بینچ مارک۔
- غلطیوں، بڑھے ہوئے، اور صارف کے اثرات کے لیے آلے کی نگرانی۔
- اسکیلنگ سے پہلے رول بیک اور واقعہ کے ردعمل کے راستے تیار کریں۔
دریافت کرتے رہیں
مفت نیوز لیٹر
روزانہ AI بریفنگ حاصل کریں
ہر ہفتے کے دن صبح تین تصدیق شدہ AI کہانیاں، سادہ انگریزی میں لکھی گئیں۔ ہمیشہ کے لیے مفت، کوئی اشتہار نہیں۔
ہر ہفتے کے دن ایک ای میل۔ ایک کلک میں ان سبسکرائب کریں۔ ہم کبھی بھی آپ کا پتہ فروخت یا شیئر نہیں کرتے۔
اپنے آپ کو جانچیں۔
Take the Slurm for AI Training Clusters quiz
ہر جواب پر فوری فیڈبیک، اور کورس پاس کرنے کے بعد قابلِ تصدیق ID کے ساتھ شیئر کرنے کے قابل سرٹیفکیٹ۔
مفت AI تعلیم کی حمایت کریں۔ AI Understanding ایک 501(c)(3) غیر منافع بخش ادارہ ہے — کوئی اشتہار نہیں، کوئی پے وال نہیں، کبھی نہیں۔ عطیہ کریں۔
اکثر پوچھے گئے سوالات
What is Slurm for AI Training Clusters?
Slurm ایک اوپن سورس ورک لوڈ مینیجر ہے جو ہائی پرفارمنس کمپیوٹنگ کلسٹرز پر ملازمتوں کو شیڈول اور چلاتا ہے، اور یہ بڑی AI ٹریننگ کے لیے پہلے سے طے شدہ انتخاب بن گیا ہے۔ یہ اہمیت رکھتا ہے کیونکہ یہ ہزاروں GPUs میں بڑے پیمانے پر ٹریننگ کو قابل اعتماد طریقے سے تقسیم کرتا ہے۔
Slurm میں بیچ جاب جمع کرانے کے لیے صارفین عام طور پر کون سی کمانڈ استعمال کرتے ہیں؟
sbatch ایک بیچ اسکرپٹ جمع کرتا ہے جو Slurm قطار میں کام کے وسائل اور کمانڈز کی وضاحت کرتا ہے۔
سلرم جاب GPUs کی درخواست کیسے کرتا ہے؟
جنرک ریسورس (GRES) سسٹم ملازمتوں کو واضح طور پر GPUs کی درخواست کرنے دیتا ہے، مثال کے طور پر --gres=gpu:8۔
Slurm کا کون سا جزو مرکزی نظام الاوقات کے فیصلے کرتا ہے؟
slurmctld ایک کنٹرولر ڈیمون ہے جو ملازمتوں کو شیڈول کرتا ہے، جبکہ slurmd ہر نوڈ پر کام شروع کرنے کے لیے چلتا ہے۔
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.
سلرم میں بیک فل شیڈولنگ کا مقصد کیا ہے؟
بیک فل چھوٹی ملازمتوں کو شیڈولنگ گیپس میں فٹ کر کے استعمال کو بہتر بناتا ہے جب تک کہ وہ محفوظ ملازمتوں کو پیچھے نہ دھکیلیں۔
سیکھتے رہیں
متعلقہ گائیڈز
اس موضوع کے لیے مزید گائیڈز چنے گئے ہیں۔