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.
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.
Hiểu biết kỹ thuật
GPU được hiển thị dưới dạng tài nguyên có thể đếm được, không chia được nên người lập lịch theo dõi chúng như số nguyên thay vì chu kỳ CPU có thể chia sẻ. Lập lịch nhóm (hoặc đồng) là rất quan trọng: một công việc đào tạo phân tán có 64 cấp độ bế tắc nếu chỉ cấp 60 GPU, vì vậy người lập lịch trình phải phân bổ tất cả hoặc không có gì. Vị trí nhận biết cấu trúc liên kết đọc bố cục NVLink và InfiniBand để giữ cho các cấp bậc liên lạc luôn chặt chẽ, giảm thiểu độ trễ hoàn toàn chi phối hoạt động đào tạo mô hình lớn.
Tác động chiến lược
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.
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.
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.
Rủi ro & lan can
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.
Lộ trình thực hiện
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
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the GPU Scheduling and Cluster Orchestration quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Hướng dẫn tiếp theo
Lập kế hoạch tỷ lệ học tập
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.
Tại sao việc lập lịch trình nhóm lại quan trọng đối với các công việc đào tạo phân tán?
Đào tạo phân tán cần tất cả các cấp chạy đồng thời; một lịch trình tất cả hoặc không có gì ngăn cản việc phân bổ một phần bị treo.
GPU thường được lập lịch mô hình hóa như một tài nguyên như thế nào?
GPU thường được coi là toàn bộ đơn vị có thể đếm được, không giống như phần chia sẻ CPU có thể được cắt tùy ý.
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.
Quyền ưu tiên được sử dụng để làm gì trong bộ lập lịch GPU?
Quyền ưu tiên tạm dừng hoặc kiểm tra các công việc có mức độ ưu tiên thấp hơn để công việc khẩn cấp, có mức độ ưu tiên cao hơn có thể yêu cầu GPU.