Wie man einen leistungsstarken GPU-Cluster aufbaut: Ein umfassender Leitfaden

Einführung: Was ist ein GPU-Cluster?

Ein GPU-Cluster ist eine Gruppe von Computern, bei denen jeder Knoten mit einer oder mehreren Grafikprozessoren (GPUs) ausgestattet ist. Durch die Nutzung der Leistung mehrerer GPUs, die zusammenarbeiten, bieten diese Cluster beschleunigte Rechenleistung für bestimmte Rechenaufgaben wie Bild- und Videoverarbeitung, das Training neuronaler Netze und den Einsatz anderer Maschinenlernalgorithmen.

GPU-Cluster bieten mehrere Schlüsselvorteile:

• Hohe Verfügbarkeit: Wenn ein Knoten im Cluster ausfällt, kann die Arbeitsbelastung automatisch auf andere verfügbare Knoten umgeleitet werden, um die Betriebszeit aufrechtzuerhalten und Unterbrechungen zu vermeiden.
• Hohe Leistung: Durch die Verteilung von Arbeitslasten auf mehrere parallele GPU-Knoten kann ein Cluster eine deutlich höhere Rechenleistung liefern als ein einzelner Computer für anspruchsvolle Aufgaben.
• Lastausgleich: Eingehende Aufträge werden gleichmäßig auf die GPU-Knoten im Cluster verteilt, so dass er eine große Anzahl von Anfragen gleichzeitig effizient bearbeiten kann.

Um mehr über den Einsatz von GPUs für maschinelles Lernen zu erfahren, werfen Sie einen Blick in unsere ausführlichen Leitfäden zu:

• Deep Learning GPUs (opens in a new tab) - eine Übersicht über GPUs für Deep-Learning-Workloads
• Multi-GPU und verteiltes Training (opens in a new tab) - Techniken zum Training von Modellen über mehrere GPUs hinweg

In diesem Artikel werden wir behandeln:

• Gängige Anwendungsfälle für GPU-Cluster
• Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Aufbau Ihres eigenen GPU-Clusters
• Wichtige Hardware-Überlegungen und -Optionen
• Software-Bereitstellung für GPU-Cluster
• Vereinfachung des GPU-Cluster-Managements mit Tools wie Run:AI

Anwendungsfälle für GPU-Cluster

Skalierung von Deep Learning

Eine der beliebtesten Anwendungen von GPU-Clustern ist das Training großer Deep-Learning-Modelle über mehrere Knoten hinweg. Die aggregierte Rechenleistung ermöglicht es Ihnen, mit größeren Datensätzen und komplexeren Modellen zu arbeiten.Datensätze und komplexere neuronale Netzwerkarchitekturen. Einige Beispiele sind:

• Computervision: Modelle wie ResNet und Inception für die Bildklassifizierung, Objekterkennung usw. haben oft Hunderte von Convolutional-Schichten, die intensive Matrixberechnungen erfordern. GPU-Cluster können das Training dieser Modelle auf großen Bild-/Videodatensätzen deutlich beschleunigen.

• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Das Training großer Sprachmodelle wie BERT und GPT-3 für Aufgaben wie Übersetzung, Textgenerierung und Conversational AI erfordert das Einlesen riesiger Textkorpora. GPU-Cluster ermöglichen es, die Trainingsdaten aufzuteilen und das Modelltraining zu parallelisieren.

Edge-KI-Inferenz

Zusätzlich zum Training in Rechenzentren können GPU-Cluster auch geografisch über Edge-Computing-Geräte verteilt werden, um KI-Inferenz mit geringer Latenz zu ermöglichen. Durch das Zusammenfügen der GPUs mehrerer Edge-Knoten zu einem logischen Cluster können Sie Echtzeitvorhersagen lokal auf den Edge-Geräten treffen, ohne die Rundreiselatenz zum Cloud- oder Rechenzentrum.

Dies ist besonders nützlich für Anwendungen wie autonome Fahrzeuge, industrielle Robotik und Videoanalyse, bei denen schnelle Reaktionszeiten entscheidend sind. Für einen tieferen Einblick siehe unseren Edge-KI-Leitfaden (opens in a new tab).

Wie man einen GPU-beschleunigten Cluster aufbaut

Befolgen Sie diese Schritte, um einen GPU-Cluster für Ihr lokales Rechenzentrum oder Serverraum zusammenzustellen:

Schritt 1: Wählen Sie die richtige Hardware

Der Grundbaustein eines GPU-Clusters ist der einzelne Knoten - ein physischer Server mit einer oder mehreren GPUs, der Rechenaufgaben ausführen kann. Bei der Spezifikation der Konfiguration für jeden Knoten sollten Sie Folgendes berücksichtigen:

• CPU: Zusätzlich zu den GPUs benötigt jeder Knoten eine CPU, aber für die meisten Anwendungsfälle reicht jeder moderne Prozessor aus.
• RAM: Mehr Systemspeicher ist immer besser, aber planen Sie mindestens 24 GB DDR3-RAM pro Knoten ein.
• Netzwerkschnittstellen: Jeder Knoten sollte mindestens zwei Netzwerkanschlüsse haben - einen für den Clusterverkehr und einen. Verwenden Sie Infiniband oder 100 GbE für eine hochgeschwindigkeits GPU-zu-GPU-Kommunikation.
• Motherboard: Stellen Sie sicher, dass das Motherboard genügend PCI Express-Steckplätze für die GPUs und Netzwerkkarten hat. In der Regel benötigen Sie x16-Steckplätze für GPUs und x8-Steckplätze für Infiniband/Ethernet.
• Netzteil: Rechenzentrum-GPUs haben einen erheblichen Stromverbrauch. Dimensionieren Sie das Netzteil so, dass es den Gesamtleistungsbedarf aller Komponenten unter Volllast unterstützt.
• Speicher: SSDs sind ideal, aber SATA-Laufwerke können je nach Ihren E/A-Anforderungen ausreichen.
• GPU-Formfaktor: GPUs gibt es in verschiedenen Formen und Größen. Zu den gängigen Optionen gehören Vollhöhe/Volllänge, Low Profile, aktiv gekühlte, passiv gekühlte und flüssigkeitsgekühlte Varianten. Wählen Sie einen Formfaktor, der in Ihr Serverchassis und Ihre Kühlungsanforderungen passt.

Schritt 2: Planen Sie Strom, Kühlung und Rack-Platz

Je nach Größenordnung erfordert ein GPU-Cluster möglicherweise einen dedizierten Rechenzentrumsraum oder Co-Location-Raum. Zu den wichtigen Überlegungen gehören:

• Rack-Platz: Stellen Sie sicher, dass Sie in Ihren Serverregalen ausreichend Tiefe, Höhe und Breite haben, um die Nodes basierend auf den Abmessungen Ihres gewählten Chassis und GPU-Formfaktors physisch unterzubringen.

• Stromverteilung: Berechnen Sie sorgfältig den Gesamtleistungsbedarf des Clusters und stellen Sie ausreichende Stromkreise, PDUs und USVs bereit. Vergessen Sie nicht, die Kühlausrüstung und Redundanz zu berücksichtigen.

• Kühlkapazität: GPUs erzeugen viel Wärme. Überprüfen Sie, ob Ihr Kühlsystem die Wärmeabgabe des Clusters bewältigen kann. Für die höchste Dichte-Bereitstellungen kann Flüssigkeitskühlung erforderlich sein.

• Netzwerkkabel: Zusätzlich zu Strom benötigen Sie Hochgeschwindigkeits-Netzwerkverbindungen zwischen den Nodes und zur Außenwelt. Beachten Sie die Richtlinien Ihres Switch-Anbieters für Kabeltypen, -längen und Installationspraktiken.

Schritt 3: Bauen und Verkabeln Sie den Cluster

Wenn die Einrichtung vorbereitet und die Hardware beschafft ist, ist es an der Zeit, den Cluster physisch aufzubauen. Eine typische Architektur besteht aus:

• Head-Nodes: Einer oder mehrere Server, die.

• Head-Knoten: Der Head-Knoten ist der Hauptansprechpartner für externe Benutzer- und API-Anfragen und dient dazu, den Cluster zu verwalten und gemeinsam genutzte Dienste wie Speicher und Planung bereitzustellen.

• Worker-Knoten: Die Mehrheit der Server, die die GPU-Arbeitslasten tatsächlich ausführen. Worker-Knoten empfangen Aufgaben vom Head-Knoten, führen sie aus und geben die Ergebnisse zurück.

Bauen Sie die Server physisch in die Racks ein, schließen Sie die Stromkabel an die PDUs an und verbinden Sie die Netzwerkkabel zwischen den Knoten und dem Kernnetzwerk. Achten Sie darauf, einen ordnungsgemäßen Luftstrom und Kabelmanagement aufrechtzuerhalten.

Schritt 4: Bereitstellung des Software-Stacks

Nachdem die Hardware installiert ist, ist der nächste Schritt die Installation der erforderlichen Softwarekomponenten:

• Betriebssystem: Verwenden Sie eine für Server optimierte Linux-Distribution wie CentOS, RHEL oder Ubuntu Server. Konfigurieren Sie das Betriebssystem auf jedem Knoten und achten Sie darauf, Hostnamen, IP-Adressen und andere Einstellungen über den gesamten Cluster hinweg abzustimmen.

• GPU-Treiber: Installieren Sie die geeigneten GPU-Treiber des Hardwareherstellers (z.B. NVIDIA CUDA Toolkit) auf jedem Knoten.

• Container-Laufzeit: Um Portabilität und Skalierbarkeit zu ermöglichen, verwenden die meisten modernen Cluster Container zum Verpacken und Bereitstellen von Arbeitslasten. Richten Sie eine Container-Laufzeit wie Docker oder Singularity auf jedem Knoten ein.

• Orchestrierungsplattform: Ein Orchestrierungssystem wird verwendet, um den Cluster zu verwalten und Arbeit über die Knoten hinweg zu planen. Zu den beliebten Optionen gehören Kubernetes für cloudnative Arbeitslasten und Slurm für traditionelle HPC.

• Überwachung und Protokollierung: Implementieren Sie ein zentralisiertes System zum Sammeln von Protokollen und Metriken von allen Knoten. Quelloffene Tools wie Prometheus, Grafana und der ELK-Stack sind häufig verwendete Optionen.

• Data-Science-Tools: Installieren Sie im Voraus die erforderlichen Machine-Learning-Frameworks, -Bibliotheken und -Tools für Ihre Arbeitslasten. Dazu könnten PyTorch, TensorFlow, Python, Jupyter usw. gehören.

GPU-Cluster-Hardware-Optionen

Rechenzentrum-GPUs

Die leistungsfähigsten GPUs für große Cluster sind die Datacenter-Beschleuniger von NVIDIA:

• NVIDIA A100: Die Flaggschiff-GPU von NVIDIA basierend auf der Ampere-Architektur. Bietet. rs bis zu 312 TFLOPS an KI-Leistung, 40 GB HBM2-Speicher und 600 GB/s Interconnect-Bandbreite. Unterstützt Multi-Instance GPU (MIG) zur Aufteilung in sieben isolierte Einheiten.

• NVIDIA V100: Volta-basierte GPU mit 640 Tensor-Cores und 32 GB HBM2-Speicher. Liefert bis zu 125 TFLOPS und 300 GB/s NVLink-Bandbreite.

• NVIDIA T4: Niedrigprofil-Inferenz-Beschleuniger mit 320 Turing-Tensor-Cores, 16 GB GDDR6-Speicher und 260 TOPS INT8-Leistung. Optimiert für Edge-Computing-Knoten.

Hier ist ein erweiterter praktischer Leitfaden mit 2000 Wörtern darüber, warum das Training mit mehreren GPUs wichtig ist und wie man Parallelisierungstechniken effektiv nutzen kann:

Warum das Training mit mehreren GPUs für großangelegte KI-Modelle wichtig ist

Das Training von State-of-the-Art-KI-Modellen wie tiefen neuronalen Netzen mit Milliarden von Parametern ist extrem rechenintensiv. Eine einzelne GPU, selbst eine High-End-GPU, verfügt oft nicht über den Speicher und die Rechenleistung, um diese riesigen Modelle in einer angemessenen Zeit zu trainieren. Hier kommt das Training mit mehreren GPUs ins Spiel. Durch die Nutzung der Leistung mehrerer parallel arbeitender GPUs können wir die Trainingszeit dramatisch verkürzen und Modelle von bisher ungekannter Größe und Komplexität bewältigen.

Stellen Sie sich vor, Sie wollen GPT-3, das berühmte Sprachmodell mit 175 Milliarden Parametern, auf einer einzelnen GPU trainieren. Das würde Monate, wenn nicht Jahre dauern! Aber indem Sie das Modell und die Daten auf beispielsweise 1024 A100-GPUs aufteilen, kann das Training in wenigen Wochen abgeschlossen werden. Das ist die Kraft des Trainings mit mehreren GPUs - es macht zuvor unlösbare Probleme machbar.

Einige der Hauptvorteile des Trainings mit mehreren GPUs sind:

1. Schnellere Trainingszeiten - Die Verteilung der Rechenaufgaben ermöglicht eine massive Parallelisierung, wodurch sich die Trainingszeiten von Monaten auf Tage oder Wochen reduzieren. Dieser engere Iterationszyklus beschleunigt Forschung und Produktentwicklung.

2. Möglichkeit, größere Modelle zu trainieren - Größere Modelle neigen zu besseren Leistungen, erfordern aber riesige Mengen an Speicher und Rechenleistung. Das Aufteilen auf mehrere GPUs ermöglicht das Training von Modellen mit Milliarden von Parametern, die auf einer einzelnen GPU niemals möglich wären.3. Skalierbarkeit - Das Hinzufügen weiterer GPUs ermöglicht es Ihnen, noch größere Modelle zu trainieren oder die Trainingszeiten weiter zu verkürzen. Das Training auf mehreren GPUs ist ein hochgradig skalierbarer Ansatz.

3. Kosteneffizienz - Während der Kauf mehrerer GPUs höhere Vorabkosten verursacht, macht die Reduzierung der Trainingszeit es kostengünstiger als die Verwendung einer einzelnen GPU über einen viel längeren Zeitraum. Sie erhalten die Ergebnisse schneller, während Sie teure Rechenressourcen für weniger Zeit belegen.

Zusammengefasst ist das Training auf mehreren GPUs für das Vorantreiben der Grenzen der KI unerlässlich, da es Forschern ermöglicht, riesige, state-of-the-art-Modelle auf skalierbare und kosteneffiziente Weise praktisch zu trainieren. Es ist ein absoluter Gamechanger.

Parallelisierungstechniken für das Training auf mehreren GPUs

Um die Vorteile mehrerer GPUs zu nutzen, müssen wir die Arbeit so aufteilen, dass eine Parallelverarbeitung möglich ist. Es gibt mehrere Parallelisierungstechniken, die beim Training auf mehreren GPUs häufig verwendet werden. Jede hat ihre eigenen Kompromisse und ist für verschiedene Szenarien geeignet. Lassen Sie uns die drei Haupttechniken - Datenparallelität, Modellparallelität und Pipelineparallelität - genauer betrachten.

Datenparallelität

Datenparallelität ist die einfachste und gängigste Parallelisierungstechnik. Die Idee ist, dass jede GPU an einem anderen Teilsatz der Trainingsdaten arbeitet, während sie die gleichen Modellparameter teilt.

Hier ist, wie es funktioniert:

1. Replizieren Sie das Modell auf jeder GPU
2. Teilen Sie einen Trainingsbatch gleichmäßig auf die GPUs auf
3. Jede GPU berechnet den Vorwärts- und Rückwärtsdurchgang auf ihrem Datenausschnitt
4. Die Gradienten von jeder GPU werden gemittelt
5. Jede GPU aktualisiert ihre Kopie der Modellgewichte mit Hilfe der gemittelten Gradienten

Im Wesentlichen führt jede GPU unabhängig voneinander ihren eigenen Vorwärts- und Rückwärtsdurchgang auf einem Datenteilsatz durch. Die Gradienten werden dann über die GPUs hinweg kommuniziert, gemittelt und verwendet, um die gemeinsamen Modellparameter auf jeder GPU zu aktualisieren. Frameworks wie PyTorch und TensorFlow bieten einfach zu verwendende Primitive für das Gradientenaveraging und die Synchronisation über GPUs hinweg.

Datenparallelität ist einfach zu implementieren und funktioniert gut, wenn... Das Modell passt auf eine einzelne GPU, aber der Datensatz ist groß. Sie können auf mehr GPUs skalieren, ohne den Modelcode zu ändern. Der Hauptnachteil ist, dass alle GPUs die Gradienten bei jedem Trainingsschritt synchronisieren müssen, was zu einem Kommunikationsengpass werden kann, insbesondere bei vielen GPUs mit langsamer Verbindung.

Modell-Parallelität

Die Modell-Parallelität verfolgt den entgegengesetzten Ansatz zur Daten-Parallelität. Anstatt die Daten aufzuteilen, wird das Modell selbst über mehrere GPUs verteilt. Jede GPU hält einen anderen Teil des Modells.

Eine gängige Möglichkeit, das Modell aufzuteilen, ist es, verschiedene Schichten auf unterschiedliche GPUs zu legen. Beispielsweise könnte bei einem 24-Schichten-Neuronennetz und 4 GPUs jede GPU 6 Schichten halten. Der Vorwärtspass würde das Übertragen von Aktivierungen von einer GPU zur nächsten beinhalten, während die Daten durch die Schichten fließen. Der Rückwärtspass erfolgt in umgekehrter Reihenfolge.

Die Modell-Parallelität ist unerlässlich, wenn der Modellzustand nicht in den Speicher einer einzelnen GPU passt. Durch das Aufteilen über GPUs können wir größere Modelle skalieren. Der Nachteil ist, dass die Modell-Parallelität mehr Kommunikation zwischen den GPUs erfordert, da Aktivierungen und Gradienten von einer GPU zur nächsten fließen müssen. Dieser Kommunikationsaufwand kann den Durchsatz reduzieren.

Eine weitere Herausforderung bei der Modell-Parallelität ist, dass Änderungen am Modelcode selbst erforderlich sind, um mit aufgeteilten Schichten zu arbeiten. Frameworks erforschen Möglichkeiten, dies zu automatisieren.

Pipeline-Parallelität

Die Pipeline-Parallelität ist eine fortgeschrittenere Technik, die Daten-Parallelität und Modell-Parallelität kombiniert. Bei der Pipeline-Parallelität teilen wir sowohl das Modell als auch die Daten über die GPUs auf.

Das Modell wird in Stufen unterteilt, von denen jede einer anderen GPU zugewiesen wird. Jede Stufe verarbeitet zu einem gegebenen Zeitpunkt einen anderen Mini-Batch von Daten. Die Daten fließen durch die Pipeline, wobei jede GPU an ihrer Stufe arbeitet und die zwischengeschalteten Aktivierungen an die nächste Stufe weitergibt.

Hier ist ein Beispiel für eine Pipeline mit 4 GPUs und 4 Mini-Batches:

Der Hauptvorteil von Pipeline-Parallelität ist, dass sie alle GPUs ausgelastet hält. Während eine GPU den Vorwärtsdurchlauf für einen Mini-Batch verarbeitet, kann eine andere GPU den Rückwärtsdurchlauf des vorherigen Mini-Batches durchführen. Dies reduziert die Leerlaufzeit.

Die Hauptherausforderung bei der Pipeline-Parallelität ist das Ausbalancieren der Arbeitslast über die Stufen hinweg. Wenn eine Stufe deutlich länger dauert als andere, kann dies die gesamte Pipeline blockieren. Eine sorgfältige Aufteilung des Modells, um die Arbeit auszubalancieren, ist entscheidend für die Leistung.

Pipeline-Parallelität führt auch zu "Bubble-Overhead", da wir warten müssen, bis die Pipeline zu Beginn gefüllt und am Ende eines Batches geleert ist. Größere Batch-Größen und weniger Stufen helfen, diesen Overhead zu amortisieren.

Praktische Empfehlungen für effizientes Multi-GPU-Training

Hier sind einige bewährte Methoden, die man bei Multi-GPU-Training beachten sollte:

1. Verwenden Sie Daten-Parallelität, wenn möglich - Daten-Parallelität ist am einfachsten zu implementieren und hat den geringsten Overhead. Wenn Ihr Modell in den Speicher einer einzelnen GPU passt, bevorzugen Sie Daten-Parallelität.

2. Verwenden Sie Modell-Parallelität, wenn nötig - Wenn Ihr Modell zu groß für den Speicher einer einzelnen GPU ist, verwenden Sie Modell-Parallelität, um größere Modelle zu skalieren. Implementieren Sie Modell-Parallelität mit der höchstmöglichen Granularität, um den Kommunikationsaufwand zu minimieren.

3. Verwenden Sie Pipeline-Parallelität für maximale Leistung - Pipeline-Parallelität ist am komplexesten, kann aber die beste Leistung bieten, indem sie die GPUs maximal ausgelastet hält. Balancieren Sie die Arbeitslast sorgfältig über die Pipeline-Stufen hinweg.

4. Überlappen Sie Berechnung und Kommunikation - Techniken wie Gradientenakkumulation ermöglichen es Ihnen, Berechnung und Kommunikation zu überlappen, indem Sie die nächste Reihe von Gradienten berechnen, während Sie die vorherige Reihe synchronisieren.

5. Verwenden Sie gemischte Genauigkeit - Trainieren mit gemischter Genauigkeit verwendet niedrigere Präzision (wie FP16) für die Berechnung und höhere Präzision (FP32) für die Akkumulation. Dies reduziert den Speicherbedarf und die Rechenzeit mit minimalem Genauigkeitsverlust. Viele GPUs haben spezielle Hardware für gemischte Genauigkeit.Spezielle Hardware für schnelle FP16-Berechnungen.

6. Passen Sie Ihre Batchgröße an - Größere Batchgrößen haben eine bessere Rechenintensität, können aber die Modellqualität beeinträchtigen. Experimentieren Sie, um den richtigen Punkt für Ihr Modell zu finden. Gradientenakkumulation kann dabei helfen, größere effektive Batchgrößen zu verwenden.

7. Verwenden Sie schnelle Interconnects - NVLink und InfiniBand bieten deutlich höhere Bandbreite als PCIe. Die Verwendung dieser für die Kommunikation zwischen GPUs kann die Skalierbarkeit mit mehreren GPUs dramatisch verbessern.

8. Profilen und optimieren Sie Ihren Code - Verwenden Sie Profiling-Tools, um Kommunikationsengpässe zu identifizieren und Ihren Code für maximalen Durchsatz zu optimieren. Das Überlappen von Berechnung und Kommunikation ist der Schlüssel.

9. Berücksichtigen Sie die Kosten - Mehr GPUs können das Training beschleunigen, kosten aber auch mehr. Finden Sie den richtigen Ausgleich für Ihr Budget und Ihren Zeitplan. Denken Sie daran, dass das Ziel darin besteht, die Kosten zu minimieren, um ein gewünschtes Ergebnis zu erreichen, und nicht die Hardware-Auslastung zu maximieren.

10. Beginnen Sie einfach und skalieren Sie hoch - Beginnen Sie mit Datei-Parallelität auf einigen wenigen GPUs und skalieren Sie dann schrittweise auf mehr GPUs und fortgeschrittenere Parallelisierungstechniken, wenn nötig. Vorzeitige Optimierung kann Ihren Code unnötig komplex machen.

Zusammengefasst ist das Training mit mehreren GPUs ein leistungsfähiges Werkzeug, um KI-Arbeitslasten zu beschleunigen. Durch sorgfältige Anwendung von Parallelisierungstechniken und Befolgung bewährter Verfahren können Sie modernste Modelle in einem Bruchteil der Zeit trainieren, die auf einer einzelnen GPU benötigt würde. Der Schlüssel ist es, einfach zu beginnen, unermüdlich zu profilen und zu optimieren und die Komplexität bei Bedarf schrittweise zu erhöhen, um Ihre Leistungsziele zu erreichen. Viel Erfolg beim Training!

GPU-Server und -Appliances

Für schlüsselfertige GPU-Infrastruktur bieten mehrere Anbieter vorkonfigurierte Server und Appliances an:

• NVIDIA DGX A100: Ein integriertes System mit 8x NVIDIA A100 GPUs, 128 AMD EPYC CPU-Kernen, 320 GB GPU-Speicher, 15 TB NVMe-Speicher und 8 Mellanox ConnectX-6 200Gb/s Netzwerkschnittstellen. Liefert 5 PFLOPS an KI-Leistung.

• NVIDIA DGX Station A100: Kompakter Desktop-Arbeitsplatz mit 4x NVIDIA A100 GPUs, 64 AMD EPYC CPU-Kernen, 128 GB GPU-Speicher und 7,68 TB NVMe-Speicher. ge. Bietet 2,5 PFLOPS an KI-Leistung.

• Lambda Hyperplane: 4U-Server, der bis zu 8x NVIDIA A100-GPUs mit 160 GB GPU-Speicher, 8 TB Systemspeicher und 256 TB NVMe-Speicher unterstützt. Erhältlich mit Intel Xeon, AMD EPYC oder Ampere Altra CPUs.

Vereinfachung des GPU-Cluster-Managements mit Run:AI

Der Aufbau und das Management eines GPU-Clusters sind komplex. Tools wie Run:AI können die GPU-Ressourcenzuweisung und -orchestrierung vereinfachen. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• Pooling: Zusammenfassen aller GPUs im Cluster in einem einzigen gemeinsamen Pool, der dynamisch verschiedenen Workloads zugewiesen werden kann.

• Scheduling: Fortschrittliche Scheduling-Algorithmen zur Optimierung der GPU-Auslastung und Gewährleistung eines fairen Zugriffs für alle Benutzer und Aufträge.

• Sichtbarkeit: Detaillierte Überwachung und Berichterstattung zur GPU-Nutzung, -Leistung und zu Engpässen im gesamten Cluster.

• Workflows: Integration mit gängigen Data-Science-Tools und ML-Pipelines zur Vereinfachung der End-to-End-Modellentwicklung.

Weitere Informationen zur GPU-Orchestrierungsplattform von Run:AI finden Sie auf unserer Website (opens in a new tab).

Fazit

GPU-Cluster sind eine wesentliche Infrastruktur für Organisationen, die rechenintensive KI/ML-Workloads beschleunigen und die Kapazität für Modelltraining und -inferenz skalieren möchten. Durch das Verständnis der wichtigsten Überlegungen zur Hardwareauswahl, Rechenzentrumsplanung, Softwarebereitstellung und Clusterverwaltung können Sie leistungsfähige GPU-Cluster entwerfen und aufbauen, um Ihre KI-Initiativen voranzubringen.

Während der Aufbau eines GPU-Clusters von Grund auf erhebliches Fachwissen und Aufwand erfordert, können Tools wie Run:AI einen Großteil der Komplexität abstrahieren und Ihnen helfen, das Beste aus Ihrer GPU-Investition herauszuholen. Um zu sehen, wie Run:AI den Aufbau und das Management von GPU-Clustern für KI-Workloads vereinfacht, vereinbaren Sie einen Demo-Termin (opens in a new tab) mit unserem Team.

.