Как построить мощный кластер GPU: всеобъемлющее руководство

Введение: Что такое кластер GPU?

Кластер GPU - это группа компьютеров, в которых каждый узел оснащен одним или несколькими графическими процессорами (GPU). Используя мощность нескольких GPU, работающих вместе, эти кластеры обеспечивают ускоренные вычислительные возможности для конкретных вычислительных задач, таких как обработка изображений и видео, обучение нейронных сетей и выполнение других алгоритмов машинного обучения.

Кластеры GPU имеют несколько ключевых преимуществ:

• Высокая доступность: Если один узел в кластере выходит из строя, нагрузка может быть автоматически перенаправлена на другие доступные узлы, чтобы поддерживать работоспособность и предотвратить сбои.
• Высокая производительность: Распределяя нагрузку по нескольким параллельным узлам GPU, кластер может обеспечить гораздо более высокую вычислительную мощность, чем одна машина, для требовательных задач.
• Балансировка нагрузки: Входящие задачи равномерно распределяются по узлам GPU в кластере, что позволяет ему эффективно обрабатывать большой объем запросов одновременно.

Чтобы узнать больше об использовании GPU для машинного обучения, ознакомьтесь с нашими подробными руководствами по:

• GPU для глубокого обучения (opens in a new tab) - обзор GPU для задач глубокого обучения
• Многоуровневое и распределенное обучение (opens in a new tab) - методы обучения моделей на нескольких GPU

В этой статье мы рассмотрим:

• Распространенные варианты использования кластеров GPU
• Пошаговое руководство по созданию собственного кластера GPU
• Ключевые аппаратные соображения и варианты
• Развертывание программного обеспечения для кластеров GPU
• Упрощение управления кластером GPU с помощью инструментов, таких как Run:AI

Варианты использования кластеров GPU

Масштабирование глубокого обучения

Одно из самых популярных применений кластеров GPU - это обучение больших моделей глубокого обучения на нескольких узлах. Агрегированная вычислительная мощность позволяет работать с более крупными.Русский перевод:

Наборы данных и более сложные архитектуры нейронных сетей. Некоторые примеры включают:

• Компьютерное зрение: Модели, такие как ResNet и Inception, для классификации изображений, обнаружения объектов и т.д., часто имеют сотни сверточных слоев, требующих интенсивной матричной математики. Кластеры GPU могут значительно ускорить обучение этих моделей на больших наборах данных изображений/видео.

• Обработка естественного языка (NLP): Обучение крупных языковых моделей, таких как BERT и GPT-3, для задач, таких как перевод, генерация текста и разговорный искусственный интеллект, требует поглощения огромных текстовых корпусов. Кластеры GPU позволяют разделять данные для обучения и параллелизировать обучение модели.

Вывод Edge AI

В дополнение к обучению в центрах обработки данных, кластеры GPU также могут быть географически распределены по устройствам edge-вычислений для вывода AI с низкой задержкой. Объединяя GPU из нескольких узлов edge в один логический кластер, вы можете генерировать прогнозы в реальном времени локально на устройствах edge без задержки круговой поездки для отправки данных в облако или удаленный центр обработки данных.

Это особенно полезно для таких приложений, как автономные транспортные средства, промышленная робототехника и видеоаналитика, где критически важны быстрые времена отклика. Для более глубокого погружения см. наше руководство по Edge AI (opens in a new tab).

Как построить кластер с ускорением GPU

Следуйте этим шагам, чтобы собрать кластер GPU для вашего локального центра обработки данных или серверной комнаты:

Шаг 1: Выберите правильное оборудование

Основным строительным блоком кластера GPU является отдельный узел - физический сервер с одним или несколькими GPU, который может выполнять вычислительные рабочие нагрузки. При определении конфигурации для каждого узла учитывайте:

• ЦП: Помимо GPU, каждому узлу требуется ЦП, но для большинства вариантов использования подойдет любой современный процессор.
• ОЗУ: Чем больше системной памяти, тем лучше, но планируйте минимум 24 ГБ DDR3 ОЗУ на узел.
• Сетевые интерфейсы: Каждый узел должен иметь как минимум два сетевых порта - один для трафика кластера и один.Вот перевод на русский язык:

Для внешнего доступа используйте Infiniband или 100 GbE для высокоскоростной GPU-to-GPU связи.

• Материнская плата: Убедитесь, что материнская плата имеет достаточное количество слотов PCI Express для GPU и сетевых карт. Как правило, вам понадобятся слоты x16 для GPU и слоты x8 для Infiniband/Ethernet.
• Блок питания: Центральные GPU имеют значительное энергопотребление. Подберите БП, способный поддерживать общее энергопотребление всех компонентов при максимальной нагрузке.
• Хранение данных: SSD-накопители идеальны, но SATA-диски также могут подойти в зависимости от ваших требований к вводу-выводу.
• Форм-фактор GPU: GPU бывают различных форм и размеров. Распространенные варианты включают полноразмерные/полноформатные, низкопрофильные, с активным охлаждением, пассивным охлаждением и жидкостным охлаждением. Выберите форм-фактор, который подходит к вашему серверному шасси и ограничениям по охлаждению.

Шаг 2: Планирование электропитания, охлаждения и стоечного пространства

В зависимости от масштаба, кластер GPU может потребовать выделенного помещения в дата-центре или площадки для размещения. Ключевые факторы:

• Стоечное пространство: Убедитесь, что у вас достаточно глубины, высоты и ширины в серверных стойках, чтобы физически разместить узлы, исходя из размеров выбранного шасси и форм-фактора GPU.

• Распределение питания: Тщательно рассчитайте общее энергопотребление кластера и обеспечьте достаточное количество электрических цепей, ИБП и блоков распределения питания. Не забудьте учесть оборудование для охлаждения и резервирование.

• Мощность охлаждения: GPU генерируют много тепла. Убедитесь, что ваша система охлаждения может справиться с тепловой нагрузкой кластера. Для самых плотных развертываний может потребоваться жидкостное охлаждение.

• Сетевые кабели: Помимо питания, вам понадобятся высокоскоростные сетевые линки между узлами и внешним миром. Обратитесь к рекомендациям вашего поставщика коммутаторов по типам, длине и правилам прокладки кабелей.

Шаг 3: Сборка и кабельная разводка кластера

После подготовки помещения и закупки оборудования наступает время физического развертывания кластера. Типичная архитектура состоит из:

• Головные узлы: Один или несколько серверов, которые...Вот перевод на русский язык:

• Головной узел: Главный узел, который управляет кластером и предоставляет общие сервисы, такие как хранилище и планирование. Головной узел является основной точкой контакта для внешних пользовательских/API-запросов.

• Рабочие узлы: Большинство серверов, которые фактически выполняют нагрузку на GPU. Рабочие узлы получают задачи от головного узла, выполняют их и возвращают результаты.

Физически установите серверы в стойки, подключите кабели питания к распределительным устройствам и подключите сетевые кабели между узлами и к основному коммутатору. Позаботьтесь о правильной организации воздушного потока и прокладке кабелей.

Шаг 4: Развертывание программного стека

После установки оборудования следующим шагом является установка необходимых программных компонентов:

• Операционная система: Используйте оптимизированное для серверов Linux-распределение, такое как CentOS, RHEL или Ubuntu Server. Настройте ОС на каждом узле, позаботившись о согласованности имен хостов, IP-адресов и других настроек в кластере.

• Драйверы GPU: Установите соответствующие драйверы GPU от производителя оборудования (например, NVIDIA CUDA Toolkit) на каждом узле.

• Среда выполнения контейнеров: Для обеспечения переносимости и масштабируемости большинство современных кластеров используют контейнеры для упаковки и развертывания рабочих нагрузок. Настройте среду выполнения контейнеров, такую как Docker или Singularity, на каждом узле.

• Платформа оркестрации: Система оркестрации используется для управления кластером и распределения работ между узлами. Популярные варианты включают Kubernetes для облачных нативных рабочих нагрузок и Slurm для традиционных HPC-задач.

• Мониторинг и ведение журналов: Внедрите централизованную систему для сбора журналов и метрик со всех узлов. Распространенные варианты - это открытые инструменты, такие как Prometheus, Grafana и стек ELK.

• Инструменты для работы с данными: Предварительно установите необходимые фреймворки машинного обучения, библиотеки и инструменты для ваших рабочих нагрузок. Это может включать PyTorch, TensorFlow, Python, Jupyter и т.д.

Варианты оборудования для GPU-кластера

Графические процессоры для центров обработки данных

Самые мощные GPU для крупномасштабных кластеров - это ускорители центра обработки данных NVIDIA:

• NVIDIA A100: Флагманский GPU NVIDIA на базе архитектуры Ampere. Предлагает.Вот перевод на русский язык:

rs до 312 TFLOPS производительности ИИ, 40 ГБ памяти HBM2 и пропускная способность межсоединений 600 ГБ/с. Поддерживает Multi-Instance GPU (MIG) для разделения на семь изолированных блоков.

• NVIDIA V100: GPU на базе Volta с 640 тензорными ядрами и 32 ГБ памяти HBM2. Обеспечивает до 125 TFLOPS и пропускную способность NVLink 300 ГБ/с.

• NVIDIA T4: Низкопрофильный ускоритель вывода с 320 тензорными ядрами Turing, 16 ГБ памяти GDDR6 и производительностью 260 TOPS в INT8. Оптимизирован для узлов периферийных вычислений.

Вот расширенное практическое руководство на 2000 слов о том, почему многоканальное обучение на GPU важно и как эффективно использовать методы параллелизма:

Почему многоканальное обучение на GPU важно для крупномасштабных моделей ИИ

Обучение передовых моделей ИИ, таких как глубокие нейронные сети с миллиардами параметров, чрезвычайно вычислительно затратно. Одного GPU, даже высокопроизводительного, часто не хватает для обучения этих огромных моделей за разумное время. Здесь на помощь приходит многоканальное обучение на GPU. Используя мощность нескольких GPU, работающих параллельно, мы можем значительно ускорить обучение и решать задачи беспрецедентного масштаба и сложности.

Представьте, что вы пытаетесь обучить GPT-3, известную языковую модель с 175 миллиардами параметров, на одном GPU. Это заняло бы месяцы, если не годы! Но разделив модель и данные, например, на 1024 GPU A100, обучение можно завершить за несколько недель. Вот в чем сила многоканального обучения на GPU - она делает ранее неразрешимые проблемы осуществимыми.

Некоторые ключевые преимущества многоканального обучения на GPU:

1. Более быстрое обучение - распределение вычислительной нагрузки позволяет добиться массового параллелизма, сокращая время обучения с месяцев до дней или недель. Это ускоряет итерационный цикл исследований и внедрения.

2. Возможность обучать более крупные модели - более крупные модели, как правило, показывают лучшие результаты, но требуют огромных объемов памяти и вычислений. Разделение на несколько GPU позволяет обучать модели с миллиардами параметров, которые никогда бы не поместились на одном устройстве.3. Масштабируемость - Добавление большего количества GPU позволяет обучать даже более крупные модели или еще больше сократить время обучения. Обучение на нескольких GPU является высокомасштабируемым подходом.

3. Эффективность затрат - Хотя покупка нескольких GPU имеет более высокие первоначальные затраты, сокращение времени обучения делает это более экономически эффективным, чем использование одного GPU в течение гораздо более длительного времени. Вы получаете результаты быстрее, при этом занимая дорогостоящие вычислительные ресурсы меньше времени.

В целом, обучение на нескольких GPU является жизненно важным для расширения границ ИИ, позволяя исследователям практически обучать огромные современные модели масштабируемым и экономически эффективным способом. Это абсолютно меняет правила игры.

Методы параллелизма для обучения на нескольких GPU

Чтобы воспользоваться преимуществами нескольких GPU, нам необходимо разделить работу таким образом, чтобы позволить параллельную обработку. Существует несколько распространенных методов параллелизма, используемых при обучении на нескольких GPU. Каждый из них имеет свои компромиссы и подходит для различных сценариев. Давайте углубимся в три основных метода - параллелизм данных, параллелизм моделей и конвейерный параллелизм.

Параллелизм данных

Параллелизм данных является самым простым и распространенным методом параллелизации. Идея заключается в том, чтобы каждый GPU работал над различными подмножествами данных для обучения, при этом разделяя одни и те же параметры модели.

Вот как это работает:

1. Реплицировать модель на каждом GPU
2. Равномерно разделить пакет обучения между GPU
3. Каждый GPU вычисляет прямой и обратный проход на своем подмножестве данных
4. Градиенты с каждого GPU усредняются
5. Каждый GPU обновляет свою копию весов модели, используя усредненные градиенты

По сути, каждый GPU независимо выполняет свой собственный прямой и обратный проход на подмножестве данных. Затем градиенты передаются между GPU, усредняются и используются для обновления общих параметров модели на каждом GPU. Фреймворки, такие как PyTorch и TensorFlow, предоставляют легко используемые примитивы для усреднения градиентов и синхронизации между GPU.

Параллелизм данных прост в реализации и хорошо работает, когда.Пожалуйста, вот перевод на русский язык:

Параллелизм модели

Параллелизм модели использует противоположный подход к параллелизму данных. Вместо разделения данных, он разделяет саму модель на несколько GPU. Каждый GPU содержит разную часть модели.

Распространенный способ разделения модели - размещение различных слоев на разных GPU. Например, с 24-слойной нейронной сетью и 4 GPU, каждый GPU может содержать 6 слоев. Прямой проход будет включать передачу активаций от одного GPU к следующему, по мере прохождения данных через слои. Обратный проход происходит в обратном порядке.

Параллелизм модели необходим, когда состояние модели не помещается в памяти одного GPU. Разделяя модель на несколько GPU, мы можем масштабировать ее до больших размеров. Недостатком является то, что параллелизм модели требует большего обмена данными между GPU, поскольку активации и градиенты передаются от одного GPU к другому. Эта накладная связь может снизить пропускную способность.

Еще одна проблема с параллелизмом модели заключается в том, что он требует изменений в самом коде модели, чтобы работать с разделенными слоями. Фреймворки исследуют способы автоматизации этого процесса.

Конвейерный параллелизм

Конвейерный параллелизм - это более сложная техника, которая сочетает в себе параллелизм данных и параллелизм модели. При конвейерном параллелизме мы разделяем как модель, так и данные между GPU.

Модель разделена на этапы, каждый из которых назначен разному GPU. Каждый этап обрабатывает разный мини-пакет данных в любой момент времени. Данные протекают через конвейер, при этом каждый GPU работает на своем этапе и передает промежуточные активации следующему этапу.

Вот пример конвейера с 4 GPU и 4 мини-пакетами:

Основное преимущество конвейерного параллелизма заключается в том, что он загружает все GPU. Пока один GPU работает над прямым проходом для мини-партии, другой GPU может работать над обратным проходом предыдущей мини-партии. Это сокращает время простоя.

Основная проблема с конвейерным параллелизмом - это балансировка нагрузки между этапами. Если один этап занимает гораздо больше времени, чем другие, он может заблокировать весь конвейер. Тщательное разделение модели для балансировки нагрузки имеет решающее значение для производительности.

Конвейерный параллелизм также вводит "накладные расходы на пузырь", пока мы ждем, пока конвейер заполнится в начале и опустеет в конце каждой партии. Более крупные размеры партий и меньшее количество этапов помогают амортизировать эти накладные расходы.

Практические рекомендации по эффективному обучению на нескольких GPU

Вот некоторые лучшие практики, которые следует иметь в виду при обучении на нескольких GPU:

1. Используйте параллелизм данных, если это возможно - параллелизм данных является самым простым в реализации и имеет наименьшие накладные расходы. Если ваша модель помещается в одном GPU, предпочтите параллелизм данных.

2. Используйте параллелизм модели, если необходимо - Если ваша модель слишком велика для памяти одного GPU, используйте параллелизм модели, чтобы масштабировать ее до больших моделей. Реализуйте параллелизм модели на максимально возможном уровне детализации, чтобы минимизировать накладные расходы на связь.

3. Используйте конвейерный параллелизм для максимальной производительности - Конвейерный параллелизм является наиболее сложным, но может обеспечить лучшую производительность, максимально загружая GPU. Тщательно балансируйте нагрузку между этапами конвейера.

4. Совмещайте вычисления и связь - Техники, такие как накопление градиентов, позволяют вам совмещать вычисления с связью, вычисляя следующий набор градиентов, пока синхронизируется предыдущий набор.

5. Используйте смешанную точность - Обучение со смешанной точностью использует меньшую точность (например, FP16) для вычислений и более высокую точность (FP32) для накопления. Это уменьшает потребление памяти и время вычислений с минимальным влиянием на точность. Многие GPU имеют встроенную поддержку смешанной точности.Специальное оборудование для быстрых вычислений с использованием FP16.

6. Настройте размер пакета - Более крупные размеры пакетов имеют лучшую вычислительную интенсивность, но могут ухудшить качество модели. Экспериментируйте, чтобы найти оптимальную точку для вашей модели. Накопление градиентов может помочь использовать более крупные эффективные размеры пакетов.

7. Используйте быстрые межсоединения - NVLink и InfiniBand обеспечивают гораздо более высокую пропускную способность, чем PCIe. Использование этих технологий для межсетевого взаимодействия между GPU может значительно улучшить масштабируемость многоГПУ.

8. Профилируйте и оптимизируйте ваш код - Используйте инструменты профилирования, чтобы выявить узкие места в коммуникации и оптимизировать ваш код для максимальной пропускной способности. Совмещение вычислений и коммуникации является ключевым.

9. Учитывайте стоимость - Больше GPU может ускорить обучение, но также стоит больше. Найдите правильный баланс для вашего бюджета и сроков. Помните, что цель - минимизировать затраты для достижения желаемого результата, а не максимизировать использование оборудования.

10. Начинайте с простого и масштабируйтесь - Начните с параллелизма данных на нескольких GPU и постепенно масштабируйтесь до большего количества GPU и более сложных методов параллелизма по мере необходимости. Преждевременная оптимизация может сделать ваш код ненужно сложным.

В заключение, обучение на нескольких GPU - это мощный инструмент для ускорения рабочих нагрузок в области ИИ. Тщательно применяя методы параллелизма и следуя передовым практикам, вы можете обучать современные модели за долю времени, которое потребовалось бы на одном GPU. Ключ в том, чтобы начинать с простого, неустанно профилировать и оптимизировать, и наращивать сложность по мере необходимости для достижения ваших целей по производительности. Счастливого обучения!

Серверы и устройства на базе GPU

Для готовой инфраструктуры на базе GPU несколько поставщиков предлагают предварительно интегрированные серверы и устройства:

• NVIDIA DGX A100: Интегрированная система с 8 GPU NVIDIA A100, 128 ядрами CPU AMD EPYC, 320 ГБ памяти GPU, 15 ТБ накопителей NVMe и 8 сетевыми интерфейсами Mellanox ConnectX-6 200 Гбит/с. Обеспечивает 5 PFLOPS производительности в задачах ИИ.

• NVIDIA DGX Station A100: Компактная настольная рабочая станция с 4 GPU NVIDIA A100, 64 ядрами CPU AMD EPYC, 128 ГБ памяти GPU и 7,68 ТБ накопителей NVMe.Вот перевод на русский язык:

ge. Обеспечивает 2,5 PFLOPS производительности в области ИИ.

• Гиперплоскость Lambda: 4U-сервер, поддерживающий до 8 GPU NVIDIA A100 с памятью 160 ГБ, 8 ТБ системной памяти и 256 ТБ NVMe-накопителей. Доступен с процессорами Intel Xeon, AMD EPYC или Ampere Altra.

Упрощение управления кластером GPU с помощью Run:AI

Построение и управление кластером GPU является сложной задачей. Инструменты, такие как Run:AI, могут помочь упростить распределение ресурсов GPU и оркестрацию. Ключевые возможности включают:

• Пулинг: Объединение всех GPU в кластере в единый общий пул, который может динамически распределяться между различными рабочими нагрузками по мере необходимости.

• Планирование: Расширенные алгоритмы планирования для оптимизации использования GPU и обеспечения справедливого доступа для всех пользователей и задач.

• Видимость: Детальный мониторинг и отчетность об использовании, производительности и узких местах GPU в кластере.

• Рабочие процессы: Интеграция с популярными инструментами для работы с данными и конвейерами машинного обучения для упрощения разработки моделей от начала до конца.

Чтобы узнать больше о платформе оркестрации GPU Run:AI, посетите наш веб-сайт (opens in a new tab).

Заключение

Кластеры GPU являются важной инфраструктурой для организаций, стремящихся ускорить вычислительно-интенсивные задачи ИИ/МО и масштабировать возможности обучения и вывода моделей. Понимая ключевые аспекты выбора оборудования, планирования центра обработки данных, развертывания программного обеспечения и управления кластером, вы можете разработать и построить мощные кластеры GPU для поддержки ваших инициатив в области ИИ.

Хотя сборка кластера GPU с нуля требует значительных знаний и усилий, инструменты, такие как Run:AI, могут абстрагировать большую часть сложности и помочь вам максимально эффективно использовать ваши инвестиции в GPU. Чтобы узнать, как Run:AI упрощает построение и управление кластерами GPU для задач ИИ, запланируйте демонстрацию (opens in a new tab) с нашей командой.

.