Tiếp theoHướng dẫn tiếp theo
Lập kế hoạch tỷ lệ học tập
kỹ thuật
HƯỚNG DẪN KỸ THUẬT
Lập kế hoạch GPU và điều phối cụm
Lập kế hoạch GPU quyết định công việc nào sẽ chạy trên bộ tăng tốc nào và khi nào, trong khi việc điều phối sẽ điều phối các công việc này trên toàn bộ cụm máy.
Nghe hướng dẫn nàyAI thuật lại · ~2 min
Trên trang nàyĐọc trong 2 phút
Tổng quan
Together they keep expensive GPUs busy, fair, and reliable for many users and workloads.
Lặn sâu
Trong một cụm AI dùng chung, hàng chục người dùng cạnh tranh để giành được những GPU khan hiếm có thể có giá hàng chục nghìn đô la mỗi chiếc. Bộ lập lịch khớp các yêu cầu của từng công việc (số lượng GPU, bộ nhớ, cấu trúc liên kết) với phần cứng có sẵn, thực thi các ưu tiên và hạn ngạch chia sẻ công bằng cũng như hàng đợi hoạt động khi cụm đầy. Khả năng phối hợp còn đi xa hơn: nó đặt các thùng chứa, gắn kết dữ liệu, xử lý lỗi, khởi động lại các công nhân bị lỗi và kết hợp quá trình đào tạo phân tán nhiều nút lại với nhau. Kubernetes với plugin thiết bị NVIDIA và các tiện ích bổ sung như Volcano hoặc Kueue xử lý việc lập lịch theo nhóm, trong đó tất cả công nhân của một công việc phân tán phải bắt đầu cùng nhau hoặc không ai làm như vậy. Việc lập kế hoạch tốt cũng tôn trọng cấu trúc liên kết GPU, sắp xếp các cấp bậc cần liên lạc NVLink nhanh để tránh tắc nghẽn giữa các nút chậm.
Triển khai trong thế giới thực
Phòng thí nghiệm nghiên cứu sử dụng hạn ngạch chia sẻ công bằng để không một nhóm nào có thể sử dụng tất cả GPU trong khi những nhóm khác phải xếp hàng chờ.
Kubernetes với Volcano gang lên lịch công việc đào tạo 32 GPU để mọi công nhân bắt đầu cùng một lúc, ngăn chặn tình trạng bế tắc phân bổ một phần.
Bộ lập lịch sẽ ưu tiên thử nghiệm có mức độ ưu tiên thấp, kiểm tra thử nghiệm đó và giải phóng GPU cho quá trình đào tạo lại sản xuất khẩn cấp.
Vị trí nhận biết cấu trúc liên kết cùng định vị tám cấp trên một nút được kết nối NVLink để tăng tốc độ giảm toàn bộ độ dốc.
Tương lai của việc lập kế hoạch GPU và điều phối cụm
Người lập lịch trình ngày càng thông minh hơn về GPU phân đoạn và chia sẻ thời gian, đóng gói thùng nhận biết MIG và ưu tiên kiểm tra các điểm công việc để lấy lại công suất cho công việc có mức độ ưu tiên cao hơn. Mong đợi sự tích hợp sâu hơn với khả năng tối ưu hóa năng lượng và chi phí, tái sử dụng công suất tại chỗ và lập kế hoạch nhóm tự động để đào tạo linh hoạt giúp tăng hoặc giảm số lượng công nhân. Khi các cụm có quy mô lên tới hàng chục nghìn GPU, việc điều phối có khả năng chịu lỗi giúp khắc phục các lỗi phần cứng thường xuyên trở nên cần thiết.
Đưa nó vào thực tế
Tại sao nó quan trọng
- Chi phí và ngân sách. Các quyết định về kiến trúc sẽ thúc đẩy hiệu suất và chi phí vận hành trong nhiều năm.
- Quyết định rõ ràng hơn. Giáo dục kỹ thuật giúp các nhóm chọn nhóm phù hợp chứ không chỉ nhóm mới nhất.
- Kiểm soát chất lượng. Lựa chọn kỹ thuật tốt hơn làm giảm sự cố về độ tin cậy trong sản xuất.
coi chừng
- Tối ưu hóa một điểm chuẩn có thể che giấu những điểm yếu của hệ thống rộng hơn.
- Chi phí cơ sở hạ tầng và bảo trì thường được đánh giá thấp.
- Khoảng cách về bảo mật và khả năng quan sát có thể tăng lên khi hệ thống trở nên phức tạp hơn.
Các bước tiếp theo
- Xác định các mục tiêu về độ trễ, chất lượng và chi phí trước khi triển khai.
- Điểm chuẩn trong điều kiện tải và dữ liệu thực tế.
- Giám sát thiết bị về lỗi, độ lệch và tác động của người dùng.
- Chuẩn bị đường dẫn khôi phục và ứng phó sự cố trước khi mở rộng quy mô.
Tiếp tục khám phá
Bản tin miễn phí
Nhận bản tóm tắt AI hàng ngày
Ba câu chuyện AI đã được xác minh vào mỗi buổi sáng các ngày trong tuần, được viết bằng tiếng Anh đơn giản. Miễn phí mãi mãi, không có quảng cáo.
Một email mỗi ngày trong tuần. Hủy đăng ký trong một cú nhấp chuột. Chúng tôi không bao giờ bán hoặc chia sẻ địa chỉ của bạn.
Tự kiểm tra
Take the GPU Scheduling and Cluster Orchestration quiz
Phản hồi tức thì về mọi câu trả lời và chứng chỉ có thể chia sẻ với ID có thể xác minh sau khi bạn vượt qua khóa học.
Hỗ trợ giáo dục AI miễn phí. AI Understanding là tổ chức phi lợi nhuận 501(c)(3) — không bao giờ có quảng cáo, không có tường phí. Hãy quyên góp
Câu hỏi thường gặp
What is GPU Scheduling and Cluster Orchestration?
Lập kế hoạch GPU quyết định công việc nào sẽ chạy trên bộ tăng tốc nào và khi nào, trong khi việc điều phối sẽ điều phối các công việc này trên toàn bộ cụm máy. Chúng cùng nhau giữ cho các GPU đắt tiền hoạt động ổn định, công bằng và đáng tin cậy cho nhiều người dùng và khối lượng công việc.
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.
Lập kế hoạch nhận biết cấu trúc liên kết cố gắng tối ưu hóa điều gì?
Nó cùng định vị các cấp bậc trao đổi dữ liệu để chúng sử dụng các liên kết băng thông cao, cắt giảm hoàn toàn độ trễ liên lạc.
Tiện ích bổ sung nào thường được sử dụng với Kubernetes để lập kế hoạch hàng loạt và nhóm cho các công việc AI?
Volcano (và Kueue) bổ sung khả năng lập kế hoạch theo nhóm và nhóm mà Kubernetes thông thường thiếu cho khối lượng công việc AI.
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.
Tiếp tục học hỏi
Hướng dẫn liên quan
Đã chọn thêm hướng dẫn cho chủ đề này