Imọ Itọsọna
Iṣeto GPU ati Ẹgbẹpọ Orchestration
Iṣeto GPU pinnu iru awọn iṣẹ ṣiṣe lori eyiti awọn imuyara ati nigbawo, lakoko ti orchestration ṣe ipoidojuko awọn iṣẹ wọnyi kọja gbogbo iṣupọ awọn ẹrọ.
Gbọ si itọsọna yiiAI-ṣe afihan · ~2 min
Lori iwe yi2 min ka
Akopọ
Papọ wọn jẹ ki awọn GPU ti o gbowolori n ṣiṣẹ, ododo, ati igbẹkẹle fun ọpọlọpọ awọn olumulo ati awọn ẹru iṣẹ.
Jin Dive
Ninu iṣupọ AI ti o pin, awọn dosinni ti awọn olumulo ti njijadu fun awọn GPU ti o ṣọwọn ti o le na ẹgbẹẹgbẹrun awọn dọla dọla kọọkan. Oluṣeto ṣe ibaamu awọn ibeere iṣẹ kọọkan (nọmba awọn GPU, iranti, topology) si ohun elo ti o wa, fi ipa mu awọn pataki pataki ati awọn ipin ipin-itọtọ, ati awọn ila n ṣiṣẹ nigbati iṣupọ ba kun. Orchestration lọ siwaju: o gbe awọn apoti, gbe data, mu awọn ikuna mu, tun bẹrẹ awọn oṣiṣẹ ti o kọlu, ati awọn aranpo papọ ikẹkọ pinpin kaakiri. Kubernetes pẹlu ohun itanna ẹrọ NVIDIA ati awọn afikun bi Volcano tabi Kueue n ṣakoso eto eto onijagidijagan, nibiti gbogbo awọn oṣiṣẹ ti iṣẹ pinpin gbọdọ bẹrẹ papọ tabi ko ṣe. Iṣeto ti o dara tun bọwọ fun GPU interconnect topology, awọn ipo iṣakojọpọ ti o nilo ibaraẹnisọrọ NVLink ni iyara lati yago fun awọn igo agbelebu-ipinnu ti o lọra.
Real-World imuse
Laabu iwadii kan nlo awọn ipin ipin-itọtọ nitorina ko si ẹgbẹ kan le hog gbogbo GPUs lakoko ti awọn miiran duro ni isinyi.
Kubernetes pẹlu onijagidijagan Volcano-ṣeto iṣẹ ikẹkọ 32-GPU nitoribẹẹ gbogbo oṣiṣẹ bẹrẹ ni ẹẹkan, ni idilọwọ awọn titiipa ipin-apakan.
Oluṣeto aṣaju iṣaju idanwo pataki-kekere, ṣe ayẹwo rẹ, o si da awọn GPU laaye fun ṣiṣe isọdọtun iṣelọpọ iyara.
Topology-mọ placement co-locates mẹjọ awọn ipo lori ọkan NVLink asopọ ipade lati mu iyara gradient gbogbo-din.
Ọjọ iwaju ti Iṣeto GPU ati Ẹgbẹpọ Orchestration
Awọn oluṣeto n ni ijafafa nipa ida ati awọn GPU ti o pin akoko, iṣakojọpọ bin-imọ MIG-mọ, ati iṣaju ti awọn iṣẹ ayẹwo lati gba agbara fun iṣẹ pataki-giga. Reti isọpọ jinlẹ pẹlu agbara ati iṣapeye idiyele, ilotunlo agbara iranran, ati ṣiṣe eto onijagidijagan adaṣe fun ikẹkọ rirọ ti o dagba tabi dinku awọn iṣiro oṣiṣẹ. Gẹgẹbi iwọn awọn iṣupọ si ẹgbẹẹgbẹrun GPUs, orchestration ti ifarada ẹbi ti o ye awọn ikuna ohun elo loorekoore di pataki.
Fifi o sinu iwa
Kini idi ti o ṣe pataki
- Iye owo ati isuna. Awọn ipinnu faaji ṣe awakọ iṣẹ ati idiyele iṣẹ fun awọn ọdun.
- Awọn ipinnu diẹ sii. Ẹkọ imọ-ẹrọ ṣe iranlọwọ fun awọn ẹgbẹ lati yan akopọ to tọ, kii ṣe ọkan tuntun nikan.
- Iṣakoso didara. Awọn yiyan imọ-ẹrọ to dara julọ dinku awọn iṣẹlẹ igbẹkẹle ni iṣelọpọ.
Ṣọra fun
- Ṣiṣepe ala-ilẹ kan le tọju awọn ailagbara eto ti o gbooro.
- Awọn ohun elo amayederun ati awọn idiyele itọju nigbagbogbo ni aibikita.
- Aabo ati awọn ela akiyesi le dagba bi awọn eto ṣe di eka sii.
Next awọn igbesẹ
- Ṣetumo lairi, didara, ati awọn ibi-afẹde idiyele ṣaaju imuse.
- Aṣepari labẹ ẹru ojulowo ati awọn ipo data.
- Abojuto ohun elo fun awọn aṣiṣe, fiseete, ati ipa olumulo.
- Mura ipadasẹhin pada ati awọn ipa ọna esi iṣẹlẹ ṣaaju iwọn.
Tesiwaju Ṣiṣawari
Ìwé ìròyìn ọfẹ
Gba ìkànìyàn AI ojoojúmọ́
Ìtàn AI mẹta tó jẹ́rìí ní gbogbo owurọ́ ọjọ́ iṣẹ́, kọ́wé ní Gẹ̀ẹ́sì tó rọrùn. Ọfẹ́ fún gbogbo àkókò, kò sí ìpolówó.
Ìmeèlì kan ní gbogbo ọjọ́ iṣẹ́. Yọkúrò ní ìkànìyàn ní ìkànìyàn kan. A kò ta tàbí pín àdírẹ́sì rẹ.
Ṣe idanwo fun ara rẹ
Take the GPU Scheduling and Cluster Orchestration quiz
Ìdáhùn lẹ́sẹ̀kẹsẹ̀ lórí gbogbo ìdáhùn, àti iwe-ẹ̀rí tó lè pin pẹ̀lú ID tó lè jẹ́rìí lẹ́yìn tí o bá kọ́ ẹ̀kọ́.
Ṣe àtìlẹ́yìn ẹ̀kọ́ AI ọfẹ́. AI Understanding jẹ́ àjọ àìní èrè 501(c)(3) — kò sí ìpolówó, kò sí àkúnya owó, ní gbogbo àkókò. Ṣe ẹbun kan
Awọn ibeere ti a beere nigbagbogbo
Kini Eto Iṣeto GPU ati Ẹgbẹpọ Orchestration?
Iṣeto GPU pinnu iru awọn iṣẹ ṣiṣe lori eyiti awọn imuyara ati nigbawo, lakoko ti orchestration ṣe ipoidojuko awọn iṣẹ wọnyi kọja gbogbo iṣupọ awọn ẹrọ. Papọ wọn jẹ ki awọn GPUs gbowolori n ṣiṣẹ, ododo, ati igbẹkẹle fun ọpọlọpọ awọn olumulo ati awọn ẹru iṣẹ.
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.
Kini eto eto-imọ-imọ-jinlẹ gbiyanju lati mu dara si?
O ṣajọpọ awọn ipo ti o ṣe paṣipaarọ data ki wọn lo awọn ọna asopọ bandiwidi giga-giga, gige lairi ibaraẹnisọrọ gbogbo-dinku.
Iru afikun wo ni a lo nigbagbogbo pẹlu Kubernetes fun ipele ati ṣiṣe eto onijagidijagan ti awọn iṣẹ AI?
Volcano (ati Kueue) ṣafikun ipele ati awọn agbara ṣiṣe eto onijagidijagan ti fanila Kubernetes ko ni fun awọn iṣẹ ṣiṣe 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.
Tesiwaju kikọ
Jẹmọ awọn itọsọna
Awọn itọsọna diẹ sii ti a yan fun koko yii