Como Construir um Poderoso Cluster de GPU: Um Guia Abrangente

Introdução: O que é um Cluster de GPU?

Um cluster de GPU é um grupo de computadores onde cada nó é equipado com uma ou mais unidades de processamento gráfico (GPUs). Ao aproveitar o poder de múltiplas GPUs trabalhando juntas, esses clusters fornecem capacidades de computação acelerada para tarefas computacionais específicas, como processamento de imagens e vídeos, treinamento de redes neurais e execução de outros algoritmos de aprendizado de máquina.

Os clusters de GPU oferecem várias vantagens-chave:

• Alta Disponibilidade: Se um nó no cluster falhar, a carga de trabalho pode ser automaticamente roteada para outros nós disponíveis, mantendo o tempo de atividade e evitando interrupções.
• Alto Desempenho: Ao distribuir as cargas de trabalho entre vários nós de GPU em paralelo, um cluster pode fornecer muito mais poder computacional do que uma única máquina para tarefas exigentes.
• Balanceamento de Carga: Os trabalhos de entrada são distribuídos uniformemente entre os nós de GPU no cluster, permitindo que ele lide eficientemente com um grande volume de solicitações simultaneamente.

Para saber mais sobre o uso de GPUs para aprendizado de máquina, confira nossos guias aprofundados sobre:

• GPUs para Deep Learning (opens in a new tab) - uma visão geral das GPUs para cargas de trabalho de deep learning
• Treinamento Multi-GPU e Distribuído (opens in a new tab) - técnicas para treinar modelos em várias GPUs

Neste artigo, vamos cobrir:

• Casos de uso comuns para clusters de GPU
• Um guia passo a passo para construir seu próprio cluster de GPU
• Principais considerações e opções de hardware
• Implantação de software para clusters de GPU
• Simplificando o gerenciamento de clusters de GPU com ferramentas como a Run:AI

Casos de Uso de Clusters de GPU

Escalando o Deep Learning

Uma das aplicações mais populares de clusters de GPU é treinar grandes modelos de deep learning em vários nós. O poder computacional agregado permite que você trabalhe com conjuntos de dados e modelos maiores.Conjuntos de dados e arquiteturas de rede neural mais complexas. Alguns exemplos incluem:

• Visão Computacional: Modelos como ResNet e Inception para classificação de imagens, detecção de objetos, etc. muitas vezes têm centenas de camadas convolucionais que exigem matemática de matriz intensiva. Clusters de GPU podem acelerar dramaticamente o treinamento desses modelos em grandes conjuntos de dados de imagens/vídeos.

• Processamento de Linguagem Natural (NLP): Treinar grandes modelos de linguagem como BERT e GPT-3 para tarefas como tradução, geração de texto e IA conversacional requer a ingestão de grandes corpora de texto. Clusters de GPU permitem que você divida os dados de treinamento e paralelize o treinamento do modelo.

Inferência de IA de borda

Além do treinamento em data centers, os clusters de GPU também podem ser distribuídos geograficamente em dispositivos de computação de borda para inferência de IA de baixa latência. Ao unir os GPUs de vários nós de borda em um cluster lógico, você pode gerar previsões em tempo real localmente nos dispositivos de borda, sem a latência de ida e volta de enviar dados para a nuvem ou um data center remoto.

Isso é especialmente útil para aplicativos como veículos autônomos, robótica industrial e análise de vídeo, onde tempos de resposta rápidos são fundamentais. Para um mergulho mais profundo, consulte nosso guia de IA de borda (opens in a new tab).

Como construir um cluster acelerado por GPU

Siga estas etapas para montar um cluster de GPU para seu data center local ou sala de servidores:

Etapa 1: Escolha o hardware certo

O bloco de construção fundamental de um cluster de GPU é o nó individual - um servidor físico com um ou mais GPUs que pode executar cargas de trabalho computacionais. Ao especificar a configuração de cada nó, considere:

• CPU: Além dos GPUs, cada nó precisa de uma CPU, mas qualquer processador moderno será suficiente para a maioria dos casos de uso.
• RAM: Mais memória do sistema é sempre melhor, mas planeje um mínimo de 24 GB de RAM DDR3 por nó.
• Interfaces de rede: Cada nó deve ter pelo menos duas portas de rede - uma para o tráfego do cluster e uma. Para acesso externo, use Infiniband ou 100 GbE para comunicação GPU-to-GPU de alta velocidade.
• Placa-mãe: Certifique-se de que a placa-mãe tenha slots PCI Express suficientes para as GPUs e placas de rede. Normalmente, você precisará de slots x16 para GPUs e slots x8 para Infiniband/Ethernet.
• Fonte de alimentação: As GPUs de data center têm um consumo de energia substancial. Dimensione a fonte de alimentação para suportar o consumo de energia total de todos os componentes sob carga máxima.
• Armazenamento: SSDs são ideais, mas unidades SATA podem ser suficientes, dependendo dos seus requisitos de E/S.
• Forma do GPU: As GPUs vêm em vários formatos e tamanhos. As opções comuns incluem altura total/comprimento total, perfil baixo, resfriamento ativo, resfriamento passivo e resfriamento a líquido. Escolha um formato que se ajuste ao seu chassi de servidor e às restrições de resfriamento.

Etapa 2: Planeje a energia, o resfriamento e o espaço em rack

Dependendo da escala, um cluster de GPU pode exigir uma sala de data center dedicada ou um espaço de co-localização. As principais considerações incluem:

• Espaço em rack: Certifique-se de ter profundidade, altura e largura suficientes em seus racks de servidor para acomodar fisicamente os nós com base nas dimensões do seu chassi escolhido e no formato da GPU.

• Distribuição de energia: Calcule cuidadosamente o consumo total de energia do cluster e provisione circuitos elétricos, PDUs e UPSes adequados. Não se esqueça de considerar o equipamento de resfriamento e a redundância.

• Capacidade de resfriamento: As GPUs geram muito calor. Verifique se o seu sistema de resfriamento pode lidar com a saída térmica do cluster. O resfriamento a líquido pode ser necessário para os implantações de maior densidade.

• Cabeamento de rede: Além da energia, você precisará de links de rede de alta velocidade entre os nós e para o mundo exterior. Consulte as diretrizes do seu fornecedor de switch para tipos de cabos, comprimentos e melhores práticas de instalação.

Etapa 3: Monte e conecte o cluster

Com as instalações preparadas e o hardware adquirido, é hora de construir fisicamente o cluster. Uma arquitetura típica consiste em:

• Nós principais: Um ou mais servidores que.

Configuração de um Cluster de GPUs

Visão Geral

O cluster de GPUs é composto por dois tipos principais de nós:

• Nó principal (head node): Responsável por gerenciar o cluster e hospedar serviços compartilhados, como armazenamento e agendamento. O nó principal é o ponto principal de contato para solicitações de usuários/API externos.

• Nós de trabalho (worker nodes): A maioria dos servidores que realmente executam as cargas de trabalho da GPU. Os nós de trabalho recebem tarefas do nó principal, as executam e retornam os resultados.

Faça a montagem física dos servidores nos racks, conecte os cabos de alimentação aos PDUs e os cabos de rede entre os nós e o switch principal. Tome cuidado para manter o fluxo de ar adequado e a organização dos cabos.

Etapa 4: Implantar a Pilha de Software

Com o hardware em seu lugar, a próxima etapa é instalar os componentes de software necessários:

• Sistema operacional: Use uma distribuição Linux otimizada para servidores, como CentOS, RHEL ou Ubuntu Server. Configure o SO em cada nó, cuidando para alinhar os nomes de host, endereços IP e outras configurações em todo o cluster.

• Drivers de GPU: Instale os drivers de GPU apropriados do fornecedor de hardware (por exemplo, NVIDIA CUDA Toolkit) em cada nó.

• Runtime de contêiner: Para facilitar a portabilidade e a escalabilidade, a maioria dos clusters modernos usa contêineres para empacotar e implantar cargas de trabalho. Configure um runtime de contêiner, como Docker ou Singularity, em cada nó.

• Plataforma de orquestração: Um sistema de orquestração é usado para gerenciar o cluster e agendar o trabalho entre os nós. Opções populares incluem Kubernetes para cargas de trabalho nativas da nuvem e Slurm para HPC tradicional.

• Monitoramento e registro: Implemente um sistema centralizado para coletar logs e métricas de todos os nós. Ferramentas de código aberto, como Prometheus, Grafana e a pilha ELK, são opções comuns.

• Ferramentas de ciência de dados: Pré-instale os frameworks, bibliotecas e ferramentas de aprendizado de máquina necessários para suas cargas de trabalho. Isso pode incluir PyTorch, TensorFlow, Python, Jupyter, etc.

Opções de Hardware para Cluster de GPUs

GPUs de Data Center

As GPUs mais poderosas para clusters em larga escala são os aceleradores de data center da NVIDIA:

• NVIDIA A100: A GPU principal da NVIDIA, baseada na arquitetura Ampere. Oferece.Aqui está a tradução em português deste arquivo markdown. Para o código, não traduzi o código, apenas os comentários. Não adicionei nenhum comentário adicional no início do arquivo.

rs até 312 TFLOPS de desempenho de IA, 40 GB de memória HBM2 e largura de banda de interconexão de 600 GB/s. Suporta Multi-Instance GPU (MIG) para particionar em sete unidades isoladas.

• NVIDIA V100: GPU baseado em Volta com 640 Tensor Cores e 32 GB de memória HBM2. Entrega até 125 TFLOPS e largura de banda NVLink de 300 GB/s.

• NVIDIA T4: Acelerador de inferência de baixo perfil com 320 Tensor Cores Turing, 16 GB de memória GDDR6 e desempenho de 260 TOPS INT8. Otimizado para nós de computação edge.

Aqui está um guia prático expandido de 2000 palavras sobre por que o treinamento multi-GPU é importante e como aproveitar efetivamente as técnicas de paralelismo:

Por que o Treinamento Multi-GPU é Importante para Modelos de IA em Larga Escala

O treinamento de modelos de IA de ponta, como redes neurais profundas com bilhões de parâmetros, é extremamente intensivo em termos computacionais. Uma única GPU, mesmo uma de alta gama, muitas vezes não possui a memória e o poder de processamento necessários para treinar esses modelos massivos em um período de tempo razoável. É aqui que o treinamento multi-GPU entra em cena. Ao aproveitar o poder de múltiplas GPUs trabalhando em paralelo, podemos acelerar drasticamente o treinamento e lidar com modelos de escala e complexidade sem precedentes.

Considere tentar treinar o GPT-3, o famoso modelo de linguagem com 175 bilhões de parâmetros, em uma única GPU. Levaria meses, se não anos! Mas ao dividir o modelo e os dados em, digamos, 1024 GPUs A100, o treinamento pode ser concluído em algumas semanas. Esse é o poder do treinamento multi-GPU - ele torna problemas anteriormente intratáveis ​​em algo viável.

Alguns dos principais benefícios do treinamento multi-GPU incluem:

1. Tempos de treinamento mais rápidos - Distribuir a carga de trabalho computacional permite uma paralelização massiva, reduzindo os tempos de treinamento de meses para dias ou semanas. Esse ciclo de iteração mais curto acelera a pesquisa e a produtização.

2. Capacidade de treinar modelos maiores - Modelos maiores tendem a ter um desempenho melhor, mas exigem uma quantidade enorme de memória e processamento. Dividir em várias GPUs permite treinar modelos com bilhões de parâmetros que nunca seriam possíveis em uma única GPU.3. Escalabilidade - Adicionar mais GPUs permite que você treine modelos ainda maiores ou reduza ainda mais os tempos de treinamento. O treinamento multi-GPU é uma abordagem altamente escalável.

3. Eficiência de custos - Embora a compra de várias GPUs tenha custos iniciais mais altos, a redução no tempo de treinamento o torna mais rentável do que usar uma única GPU por muito mais tempo. Você obtém resultados mais rápido, enquanto ocupa recursos computacionais caros por menos tempo.

Em resumo, o treinamento multi-GPU é essencial para empurrar os limites da IA, permitindo que os pesquisadores treinem de forma prática modelos de ponta em larga escala, de maneira escalável e rentável. É uma mudança de jogo absoluta.

Técnicas de Paralelismo para Treinamento Multi-GPU

Para aproveitar várias GPUs, precisamos dividir o trabalho de uma maneira que permita o processamento paralelo. Existem várias técnicas de paralelismo comumente usadas no treinamento multi-GPU. Cada uma tem seus próprios compromissos e é adequada para diferentes cenários. Vamos mergulhar nos três principais: paralelismo de dados, paralelismo de modelo e paralelismo de pipeline.

Paralelismo de Dados

O paralelismo de dados é a técnica de paralelização mais simples e mais comum. A ideia é fazer com que cada GPU trabalhe em um subconjunto diferente dos dados de treinamento, enquanto compartilha os mesmos parâmetros do modelo.

Aqui está como funciona:

1. Replicar o modelo em cada GPU
2. Dividir um lote de treinamento uniformemente entre as GPUs
3. Cada GPU calcula a passagem direta e inversa em seu subconjunto de dados
4. Os gradientes de cada GPU são calculados
5. Cada GPU atualiza sua cópia dos pesos do modelo usando os gradientes médios

Essencialmente, cada GPU faz sua própria passagem direta e inversa de forma independente em um subconjunto de dados. Os gradientes são então comunicados entre as GPUs, calculados e usados para atualizar os parâmetros do modelo compartilhado em cada GPU. Frameworks como PyTorch e TensorFlow fornecem primitivas fáceis de usar para cálculo da média de gradientes e sincronização entre as GPUs.

O paralelismo de dados é simples de implementar e funciona bem quando. O modelo se ajusta em um único GPU, mas o conjunto de dados é grande. Você pode escalar para mais GPUs sem alterar o código do modelo. A principal desvantagem é que todos os GPUs precisam sincronizar os gradientes em cada etapa de treinamento, o que pode se tornar um gargalo de comunicação, especialmente com muitos GPUs em uma interconexão lenta.

Paralelismo de Modelo

O paralelismo de modelo adota a abordagem oposta ao paralelismo de dados. Em vez de dividir os dados, ele divide o próprio modelo através de vários GPUs. Cada GPU mantém uma parte diferente do modelo.

Uma maneira comum de dividir o modelo é colocar diferentes camadas em diferentes GPUs. Por exemplo, com uma rede neural de 24 camadas e 4 GPUs, cada GPU poderia conter 6 camadas. A passagem direta envolveria passar ativações de um GPU para o próximo à medida que os dados fluem pelas camadas. A passagem inversa acontece no sentido inverso.

O paralelismo de modelo é essencial quando o estado do modelo não cabe na memória de um único GPU. Dividindo-o através de GPUs, podemos dimensionar para modelos maiores. A desvantagem é que o paralelismo de modelo requer mais comunicação entre os GPUs, pois as ativações e os gradientes fluem de um GPU para outro. Essa sobrecarga de comunicação pode reduzir o desempenho.

Outro desafio com o paralelismo de modelo é que ele requer alterações no código do modelo em si para funcionar com camadas divididas. As estruturas estão explorando maneiras de automatizar isso.

Paralelismo de Pipeline

O paralelismo de pipeline é uma técnica mais sofisticada que combina o paralelismo de dados e o paralelismo de modelo. Com o paralelismo de pipeline, dividimos tanto o modelo quanto os dados através de GPUs.

O modelo é dividido em estágios, cada um dos quais é atribuído a um GPU diferente. Cada estágio processa um mini-lote diferente de dados a qualquer momento. Os dados fluem pelo pipeline, com cada GPU trabalhando em seu estágio e passando ativações intermediárias para o próximo estágio.

Aqui está um exemplo de pipeline com 4 GPUs e 4 mini-lotes:

A principal vantagem do paralelismo de pipeline é que ele mantém todas as GPUs ocupadas. Enquanto uma GPU está trabalhando na passagem direta para um mini-lote, outra GPU pode trabalhar na passagem inversa do mini-lote anterior. Isso reduz o tempo ocioso.

O principal desafio com o paralelismo de pipeline é equilibrar a carga de trabalho entre as etapas. Se uma etapa demorar muito mais que as outras, pode paralisar todo o pipeline. Particionar cuidadosamente o modelo para equilibrar o trabalho é crucial para o desempenho.

O paralelismo de pipeline também introduz "overhead de bolha" enquanto esperamos o pipeline ser preenchido no início e esvaziado no final de cada lote. Tamanhos de lote maiores e menos etapas ajudam a amortizar esse overhead.

Recomendações Práticas para Treinamento Eficiente em Multi-GPU

Aqui estão algumas melhores práticas a serem consideradas ao fazer treinamento em multi-GPU:

1. Use paralelismo de dados se possível - O paralelismo de dados é o mais simples de implementar e tem o menor overhead. Se seu modelo couber em uma única GPU, prefira o paralelismo de dados.

2. Use paralelismo de modelo se necessário - Se seu modelo for grande demais para a memória de uma única GPU, use paralelismo de modelo para escalar para modelos maiores. Implemente o paralelismo de modelo no maior nível de granularidade possível para minimizar o overhead de comunicação.

3. Use paralelismo de pipeline para obter o máximo de desempenho - O paralelismo de pipeline é o mais complexo, mas pode fornecer o melhor desempenho mantendo as GPUs o mais ocupadas possível. Equilibre cuidadosamente a carga de trabalho entre as etapas do pipeline.

4. Sobreponha cálculo e comunicação - Técnicas como acumulação de gradientes permitem que você sobreponha o cálculo com a comunicação, calculando o próximo conjunto de gradientes enquanto sincroniza o conjunto anterior.

5. Use precisão mista - O treinamento em precisão mista usa menor precisão (como FP16) para cálculos e maior precisão (FP32) para acumulação. Isso reduz o uso de memória e o tempo de cálculo com impacto mínimo na precisão. Muitas GPUs têm s.

Hardware especial para computação rápida em FP16

6. Ajuste o tamanho do lote - Lotes maiores têm melhor intensidade computacional, mas podem degradar a qualidade do modelo. Experimente para encontrar o ponto ideal para o seu modelo. O acúmulo de gradientes pode ajudar a usar tamanhos de lote efetivos maiores.

7. Use interconexões rápidas - NVLink e InfiniBand fornecem muito mais largura de banda do que o PCIe. Usar esses recursos para comunicação entre GPUs pode melhorar drasticamente a escalabilidade multi-GPU.

8. Faça perfil e otimize seu código - Use ferramentas de perfil para identificar gargalos de comunicação e otimize seu código para obter o máximo de desempenho. Sobrepor computação e comunicação é fundamental.

9. Considere o custo - Mais GPUs podem acelerar o treinamento, mas também custam mais. Encontre o equilíbrio certo para o seu orçamento e cronograma. Lembre-se, o objetivo é minimizar o custo para atingir um resultado desejado, não maximizar a utilização do hardware.

10. Comece simples e escale - Comece com paralelismo de dados em algumas GPUs e gradualmente escale para mais GPUs e técnicas de paralelismo mais avançadas, conforme necessário. A otimização prematura pode tornar seu código desnecessariamente complexo.

Em resumo, o treinamento multi-GPU é uma ferramenta poderosa para acelerar cargas de trabalho de IA. Aplicando cuidadosamente técnicas de paralelismo e seguindo as melhores práticas, você pode treinar modelos de ponta em uma fração do tempo que levaria em uma única GPU. A chave é começar simples, fazer perfil e otimizar incansavelmente, e aumentar a complexidade conforme necessário para atingir seus objetivos de desempenho. Bom treinamento!

Servidores e Appliances GPU

Para infraestrutura GPU pronta para uso, vários fornecedores oferecem servidores e appliances pré-integrados:

• NVIDIA DGX A100: Um sistema integrado com 8x GPUs NVIDIA A100, 128 núcleos de CPU AMD EPYC, 320 GB de memória GPU, 15 TB de armazenamento NVMe e 8 interfaces de rede Mellanox ConnectX-6 de 200 Gb/s. Entrega 5 PFLOPS de desempenho de IA.

• NVIDIA DGX Station A100: Estação de trabalho desktop compacta com 4x GPUs NVIDIA A100, 64 núcleos de CPU AMD EPYC, 128 GB de memória GPU e 7,68 TB de armazenamento NVMe. ge. Fornece 2,5 PFLOPS de desempenho de IA.

• Lambda Hyperplane: Servidor 4U que suporta até 8x GPUs NVIDIA A100 com 160 GB de memória de GPU, 8 TB de memória do sistema e 256 TB de armazenamento NVMe. Disponível com processadores Intel Xeon, AMD EPYC ou Ampere Altra.

Simplificando o Gerenciamento de Clusters de GPU com Run:AI

Construir e gerenciar um cluster de GPU é complexo. Ferramentas como Run:AI podem ajudar a simplificar a alocação de recursos de GPU e a orquestração. Principais recursos incluem:

• Pooling: Agregar todas as GPUs no cluster em um pool compartilhado único que pode ser alocado dinamicamente para diferentes cargas de trabalho conforme necessário.

• Agendamento: Algoritmos de agendamento avançados para otimizar a utilização da GPU e garantir acesso justo para todos os usuários e trabalhos.

• Visibilidade: Monitoramento e relatórios granulares sobre o uso, o desempenho e os gargalos da GPU em todo o cluster.

• Fluxos de trabalho: Integração com ferramentas populares de ciência de dados e pipelines de ML para simplificar o desenvolvimento de modelos de ponta a ponta.

Para saber mais sobre a plataforma de orquestração de GPU da Run:AI, visite nosso site (opens in a new tab).

Conclusão

Os clusters de GPU são uma infraestrutura essencial para organizações que buscam acelerar cargas de trabalho de IA/ML intensivas em computação e dimensionar a capacidade de treinamento e inferência de modelos. Ao entender as principais considerações em torno da seleção de hardware, do planejamento do data center, da implantação de software e do gerenciamento de clusters, você pode projetar e construir poderosos clusters de GPU para impulsionar suas iniciativas de IA.

Embora montar um cluster de GPU do zero exija conhecimento e esforço significativos, ferramentas como a Run:AI podem abstrair grande parte da complexidade e ajudá-lo a obter o máximo de seu investimento em GPU. Para ver como a Run:AI facilita a construção e o gerenciamento de clusters de GPU para cargas de trabalho de IA, agende uma demonstração (opens in a new tab) com nossa equipe.

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