Cómo construir un poderoso clúster de GPU: una guía completa

Introducción: ¿Qué es un clúster de GPU?

Un clúster de GPU es un grupo de computadoras donde cada nodo está equipado con una o más unidades de procesamiento gráfico (GPU). Al aprovechar el poder de múltiples GPU trabajando juntas, estos clústeres proporcionan capacidades de computación acelerada para tareas computacionales específicas como el procesamiento de imágenes y video, el entrenamiento de redes neuronales y la ejecución de otros algoritmos de aprendizaje automático.

Los clústeres de GPU ofrecen varias ventajas clave:

Alta disponibilidad: Si falla un nodo del clúster, la carga de trabajo se puede redirigir automáticamente a otros nodos disponibles para mantener el tiempo de actividad y evitar interrupciones.
Alto rendimiento: Al distribuir las cargas de trabajo entre varios nodos de GPU en paralelo, un clúster puede ofrecer mucha más potencia de cálculo que una sola máquina para tareas exigentes.
Equilibrio de carga: Los trabajos entrantes se distribuyen uniformemente entre los nodos de GPU del clúster, lo que le permite manejar un gran volumen de solicitudes de manera eficiente.

Para obtener más información sobre el uso de GPU para el aprendizaje automático, consulta nuestras guías en profundidad sobre:

GPU de aprendizaje profundo (opens in a new tab) - una descripción general de las GPU para cargas de trabajo de aprendizaje profundo
Entrenamiento multi-GPU y distribuido (opens in a new tab) - técnicas para entrenar modelos en múltiples GPU

En este artículo, cubriremos:

Casos de uso comunes para clústeres de GPU
Una guía paso a paso para construir tu propio clúster de GPU
Consideraciones y opciones clave de hardware
Implementación de software para clústeres de GPU
Simplificación de la gestión de clústeres de GPU con herramientas como Run:AI

Casos de uso de clústeres de GPU

Escalado del aprendizaje profundo

Una de las aplicaciones más populares de los clústeres de GPU es entrenar modelos de aprendizaje profundo grandes en varios nodos. La potencia de cálculo agregada te permite trabajar con conjuntos de datos y modelos más grandes.Conjuntos de datos y arquitecturas de redes neuronales más complejas. Algunos ejemplos incluyen:

Visión por computadora: Modelos como ResNet e Inception para clasificación de imágenes, detección de objetos, etc. a menudo tienen cientos de capas convolucionales que requieren un intenso cálculo matricial. Los clústeres de GPU pueden acelerar drásticamente el entrenamiento de estos modelos en grandes conjuntos de datos de imágenes/videos.
Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP): Entrenar modelos de lenguaje grandes como BERT y GPT-3 para tareas como traducción, generación de texto e IA conversacional requiere ingerir grandes corpus de texto. Los clústeres de GPU le permiten particionar los datos de entrenamiento y paralelizar el entrenamiento del modelo.

Inferencia de IA en el Edge

Además del entrenamiento en centros de datos, los clústeres de GPU también se pueden distribuir geográficamente en dispositivos de computación perimetral para la inferencia de IA de baja latencia. Al unir las GPU de varios nodos perimetrales en un solo clúster lógico, puede generar predicciones en tiempo real de forma local en los dispositivos perimetrales sin la latencia de ida y vuelta de enviar datos a la nube o a un centro de datos remoto.

Esto es especialmente útil para aplicaciones como vehículos autónomos, robótica industrial y análisis de video donde los tiempos de respuesta rápidos son fundamentales. Para profundizar más, consulte nuestra guía de IA en el Edge (opens in a new tab).

Cómo construir un clúster acelerado por GPU

Siga estos pasos para montar un clúster de GPU para su centro de datos local o sala de servidores:

Paso 1: Elija el hardware adecuado

El bloque de construcción fundamental de un clúster de GPU es el nodo individual: un servidor físico con una o más GPU que puede ejecutar cargas de trabajo computacionales. Al especificar la configuración de cada nodo, considere:

CPU: Además de las GPU, cada nodo necesita una CPU, pero cualquier procesador moderno será suficiente para la mayoría de los casos de uso.
RAM: Más memoria del sistema es siempre mejor, pero planifique un mínimo de 24 GB de RAM DDR3 por nodo.
Interfaces de red: Cada nodo debe tener al menos dos puertos de red: uno para el tráfico del clúster y otro. Para acceso externo, utilice Infiniband o 100 GbE para una comunicación GPU-a-GPU de alta velocidad.
Placa base: Asegúrese de que la placa base tenga suficientes ranuras PCI Express para las GPU y las tarjetas de red. Normalmente necesitará ranuras x16 para las GPU y ranuras x8 para Infiniband/Ethernet.
Fuente de alimentación: Las GPU de centro de datos tienen un consumo de energía sustancial. Dimensione la fuente de alimentación para soportar el consumo total de energía de todos los componentes bajo carga máxima.
Almacenamiento: Los SSD son ideales, pero los discos SATA pueden ser suficientes dependiendo de sus requisitos de E/S.
Forma del factor de la GPU: Las GPU vienen en varias formas y tamaños. Las opciones comunes incluyen de altura completa/longitud completa, perfil bajo, refrigeración activa, refrigeración pasiva y refrigeración líquida. Elija un factor de forma que se ajuste a su chasis de servidor y a las restricciones de refrigeración.

Paso 2: Planifique la energía, la refrigeración y el espacio en rack

Dependiendo de la escala, un clúster de GPU puede requerir una sala de centro de datos dedicada o un espacio de co-ubicación. Las consideraciones clave incluyen:

Espacio en rack: Asegúrese de tener la profundidad, altura y ancho suficientes en sus racks de servidores para acomodar físicamente los nodos en función de las dimensiones de su chasis elegido y el factor de forma de la GPU.
Distribución de energía: Calcule cuidadosamente el consumo total de energía del clúster y provea circuitos eléctricos, PDU y UPS adecuados. No olvide tener en cuenta el equipo de refrigeración y la redundancia.
Capacidad de refrigeración: Las GPU generan mucho calor. Verifique que su sistema de refrigeración pueda manejar la salida térmica del clúster. La refrigeración líquida puede ser necesaria para los despliegues de mayor densidad.
Cableado de red: Además de la energía, necesitará enlaces de red de alta velocidad entre los nodos y al mundo exterior. Consulte las pautas de su proveedor de switches para los tipos de cables, longitudes y mejores prácticas de instalación.

Paso 3: Ensamblar y cablear el clúster

Con las instalaciones preparadas y el hardware adquirido, es hora de construir físicamente el clúster. Una arquitectura típica consta de:

Nodos principales: Uno o más servidores que.Aquí está la traducción al español del archivo markdown, con los comentarios traducidos pero sin modificar el código:

Cómo construir un clúster de GPU

Descripción general

Un clúster de GPU es un sistema informático diseñado para ejecutar cargas de trabajo intensivas en GPU, como aprendizaje automático y procesamiento de imágenes. Típicamente, consta de:

Nodo principal: Administra el clúster y aloja servicios compartidos como almacenamiento y programación. El nodo principal es el punto principal de contacto para las solicitudes de usuarios/API externos.
Nodos de trabajo: La mayoría de los servidores que realmente ejecutan las cargas de trabajo de GPU. Los nodos de trabajo reciben tareas del nodo principal, las ejecutan y devuelven los resultados.

Monta físicamente los servidores en los bastidores, conecta los cables de alimentación a los PDU y conecta los cables de red entre los nodos y al conmutador principal. Asegúrate de mantener un flujo de aire adecuado y una buena gestión de cables.

Paso 4: Implementar el stack de software

Con el hardware en su lugar, el siguiente paso es instalar los componentes de software necesarios:

Sistema operativo: Usa una distribución de Linux optimizada para servidores como CentOS, RHEL o Ubuntu Server. Configura el sistema operativo en cada nodo, asegurándote de alinear los nombres de host, las direcciones IP y otros ajustes en todo el clúster.
Controladores de GPU: Instala los controladores de GPU apropiados del proveedor de hardware (por ejemplo, el kit de herramientas NVIDIA CUDA) en cada nodo.
Entorno de ejecución de contenedores: Para facilitar la portabilidad y la escalabilidad, la mayoría de los clústeres modernos utilizan contenedores para empaquetar y desplegar cargas de trabajo. Configura un entorno de ejecución de contenedores como Docker o Singularity en cada nodo.
Plataforma de orquestación: Se utiliza un sistema de orquestación para administrar el clúster y programar el trabajo en los nodos. Las opciones populares incluyen Kubernetes para cargas de trabajo nativas de la nube y Slurm para HPC tradicional.
Monitoreo y registro: Implementa un sistema centralizado para recopilar registros y métricas de todos los nodos. Herramientas de código abierto como Prometheus, Grafana y la pila ELK son opciones comunes.
Herramientas de ciencia de datos: Preinstala los marcos de trabajo, bibliotecas y herramientas de aprendizaje automático requeridos para tus cargas de trabajo. Esto podría incluir PyTorch, TensorFlow, Python, Jupyter, etc.

Opciones de hardware del clúster de GPU

GPUs de centro de datos

Los GPU más potentes para clústeres a gran escala son los aceleradores de centro de datos de NVIDIA:

NVIDIA A100: El GPU insignia de NVIDIA basado en la arquitectura Ampere. Ofrece.Aquí está la traducción al español de este archivo markdown. Para el código, no se traduce el código, solo se traducen los comentarios. No se agregan comentarios adicionales al principio del archivo.

rs hasta 312 TFLOPS de rendimiento de IA, 40 GB de memoria HBM2 y 600 GB/s de ancho de banda de interconexión. Admite Multi-Instance GPU (MIG) para particionarlo en siete unidades aisladas.

NVIDIA V100: GPU basado en Volta con 640 Tensor Cores y 32 GB de memoria HBM2. Entrega hasta 125 TFLOPS y 300 GB/s de ancho de banda NVLink.
NVIDIA T4: Acelerador de inferencia de perfil bajo con 320 Tensor Cores Turing, 16 GB de memoria GDDR6 y 260 TOPS de rendimiento INT8. Optimizado para nodos de computación perimetral.

Aquí hay una guía práctica expandida de 2000 palabras sobre por qué importa el entrenamiento multi-GPU y cómo aprovechar eficazmente las técnicas de paralelismo:

Por qué el entrenamiento multi-GPU es importante para modelos de IA a gran escala

Entrenar modelos de IA de vanguardia como redes neuronales profundas con miles de millones de parámetros es extremadamente intensivo en términos computacionales. Una sola GPU, incluso una de alta gama, a menudo carece de la memoria y la potencia de cálculo necesarias para entrenar estos modelos masivos en un tiempo razonable. Aquí es donde entra en juego el entrenamiento multi-GPU. Al aprovechar el poder de múltiples GPUs trabajando en paralelo, podemos acelerar dramáticamente el entrenamiento y abordar modelos de escala y complejidad sin precedentes.

Considere intentar entrenar GPT-3, el famoso modelo de lenguaje de 175 mil millones de parámetros, en una sola GPU. ¡Tardaría meses, si no años! Pero al dividir el modelo y los datos en 1024 GPUs A100, el entrenamiento se puede completar en cuestión de semanas. Este es el poder del entrenamiento multi-GPU: hace que los problemas anteriormente intratables sean factibles.

Algunos de los principales beneficios del entrenamiento multi-GPU incluyen:

Tiempos de entrenamiento más rápidos: Distribuir la carga de trabajo computacional permite una paralelización masiva, reduciendo los tiempos de entrenamiento de meses a días o semanas. Este ciclo de iteración más corto acelera la investigación y la productización.
Capacidad para entrenar modelos más grandes: Los modelos más grandes tienden a tener un mejor rendimiento, pero requieren cantidades masivas de memoria y cálculo. Dividir en varias GPUs permite entrenar modelos con miles de millones de parámetros que nunca serían posibles de otra manera.3. Escalabilidad: Agregar más GPU permite entrenar modelos aún más grandes o reducir aún más los tiempos de entrenamiento. El entrenamiento multi-GPU es un enfoque altamente escalable.
Eficiencia de costos: Si bien comprar múltiples GPU tiene costos iniciales más altos, la reducción en el tiempo de entrenamiento lo hace más rentable que usar una sola GPU durante mucho más tiempo. Obtienes resultados más rápido mientras ocupas recursos de cómputo costosos durante menos tiempo.

En resumen, el entrenamiento multi-GPU es esencial para impulsar los límites de la IA al permitir que los investigadores entrenen de manera práctica modelos masivos de vanguardia de una manera escalable y rentable. Es un verdadero cambio de juego.

Técnicas de paralelismo para el entrenamiento multi-GPU

Para aprovechar varias GPU, necesitamos dividir el trabajo de una manera que permita el procesamiento en paralelo. Hay varias técnicas de paralelismo comúnmente utilizadas en el entrenamiento multi-GPU. Cada una tiene sus propias compensaciones y es adecuada para diferentes escenarios. Profundicemos en los tres principales: paralelismo de datos, paralelismo de modelos y paralelismo de tuberías.

Paralelismo de datos

El paralelismo de datos es la técnica de paralelización más simple y común. La idea es hacer que cada GPU trabaje en un subconjunto diferente de los datos de entrenamiento mientras comparten los mismos parámetros del modelo.

Así es como funciona:

Replica el modelo en cada GPU
Divide un lote de entrenamiento uniformemente entre las GPU
Cada GPU calcula el paso hacia adelante y hacia atrás en su subconjunto de datos
Los gradientes de cada GPU se promedian
Cada GPU actualiza su copia de los pesos del modelo utilizando los gradientes promediados

Esencialmente, cada GPU hace de forma independiente su propio paso hacia adelante y hacia atrás en un subconjunto de datos. Los gradientes se comunican entre las GPU, se promedian y se utilizan para actualizar los parámetros del modelo compartidos en cada GPU. Frameworks como PyTorch y TensorFlow proporcionan primitivas fáciles de usar para el promedio y la sincronización de gradientes entre GPU.

El paralelismo de datos es sencillo de implementar y funciona bien cuando... el modelo se ajusta en una sola GPU pero el conjunto de datos es grande. Puedes escalar a más GPU sin cambiar el código del modelo. El principal inconveniente es que todas las GPU deben sincronizar los gradientes en cada paso de entrenamiento, lo que puede convertirse en un cuello de botella de comunicación, especialmente con muchas GPU en una interconexión lenta.

Paralelismo de modelo

El paralelismo de modelo adopta el enfoque opuesto al paralelismo de datos. En lugar de dividir los datos, divide el modelo mismo a través de varias GPU. Cada GPU contiene una parte diferente del modelo.

Una forma común de dividir el modelo es colocar diferentes capas en diferentes GPU. Por ejemplo, con una red neuronal de 24 capas y 4 GPU, cada GPU podría contener 6 capas. El paso hacia adelante implicaría pasar activaciones de una GPU a la siguiente a medida que los datos fluyen a través de las capas. El paso hacia atrás ocurre en orden inverso.

El paralelismo de modelo es esencial cuando el estado del modelo no cabe en la memoria de una sola GPU. Al dividirlo entre GPU, podemos escalar a modelos más grandes. El inconveniente es que el paralelismo de modelo requiere más comunicación entre las GPU a medida que las activaciones y los gradientes fluyen de una GPU a otra. Este sobrecosto de comunicación puede reducir el rendimiento.

Otro desafío con el paralelismo de modelo es que requiere cambios en el código del modelo en sí para trabajar con capas divididas. Los marcos de trabajo están explorando formas de automatizar esto.

Paralelismo de pipeline

El paralelismo de pipeline es una técnica más sofisticada que combina el paralelismo de datos y el paralelismo de modelo. Con el paralelismo de pipeline, dividimos tanto el modelo como los datos entre las GPU.

El modelo se divide en etapas, cada una de las cuales se asigna a una GPU diferente. Cada etapa procesa un mini-lote diferente de datos en cualquier momento dado. Los datos fluyen a través del pipeline, con cada GPU trabajando en su etapa y pasando activaciones intermedias a la siguiente etapa.

Aquí hay un ejemplo de pipeline con 4 GPU y 4 mini-lotes:

Paso de tiempo	GPU 1	GPU 2	GPU 3	GPU 4
1	Lote 1	-	-	-
2	Lote 2	B.Archivo 1	-	-
3	Lote 3	Lote 2	Lote 1	-
4	Lote 4	Lote 3	Lote 2	Lote 1

La principal ventaja del paralelismo de tuberías es que mantiene ocupadas todas las GPU. Mientras una GPU está trabajando en el paso hacia adelante de un mini-lote, otra GPU puede trabajar en el paso hacia atrás del mini-lote anterior. Esto reduce el tiempo de inactividad.

El principal desafío con el paralelismo de tuberías es equilibrar la carga de trabajo entre las etapas. Si una etapa tarda mucho más que las demás, puede bloquear toda la tubería. Particionar cuidadosamente el modelo para equilibrar el trabajo es crucial para el rendimiento.

El paralelismo de tuberías también introduce "sobrecarga de burbujas" mientras esperamos que la tubería se llene al inicio y se vacíe al final de cada lote. Lotes más grandes y menos etapas ayudan a amortizar esta sobrecarga.

Recomendaciones prácticas para un entrenamiento eficiente en múltiples GPU

Aquí hay algunas mejores prácticas a tener en cuenta cuando se realiza un entrenamiento en múltiples GPU:

Usa el paralelismo de datos si es posible - El paralelismo de datos es el más sencillo de implementar y tiene menos sobrecarga. Si tu modelo cabe en una sola GPU, prefiere el paralelismo de datos.
Usa el paralelismo de modelos si es necesario - Si tu modelo es demasiado grande para la memoria de una sola GPU, usa el paralelismo de modelos para escalar a modelos más grandes. Implementa el paralelismo de modelos en la mayor granularidad posible para minimizar la sobrecarga de comunicación.
Usa el paralelismo de tuberías para un rendimiento máximo - El paralelismo de tuberías es el más complejo, pero puede proporcionar el mejor rendimiento al mantener las GPU ocupadas al máximo. Equilibra cuidadosamente la carga de trabajo entre las etapas de la tubería.
Superpón el cálculo y la comunicación - Técnicas como la acumulación de gradientes te permiten superponer el cálculo con la comunicación al calcular el siguiente conjunto de gradientes mientras sincronizas el conjunto anterior.
Usa precisión mixta - El entrenamiento en precisión mixta utiliza una precisión más baja (como FP16) para el cálculo y una precisión más alta (FP32) para la acumulación. Esto reduce el uso de memoria y el tiempo de cálculo con un impacto mínimo en la precisión. Muchas GPU tienen s.

Hardware especial para cálculo rápido en FP16

Ajusta el tamaño de tu lote - Los lotes más grandes tienen una mejor intensidad computacional, pero pueden degradar la calidad del modelo. Experimenta para encontrar el punto dulce para tu modelo. La acumulación de gradientes puede ayudar a utilizar tamaños de lote efectivos más grandes.
Utiliza interconexiones rápidas - NVLink e InfiniBand proporcionan mucho más ancho de banda que PCIe. Usar estos para la comunicación entre GPU puede mejorar drásticamente la escalabilidad multi-GPU.
Perfila y optimiza tu código - Usa herramientas de perfilado para identificar cuellos de botella de comunicación y optimiza tu código para obtener el máximo rendimiento. Superponer cálculo y comunicación es clave.
Considera el costo - Más GPU pueden acelerar el entrenamiento, pero también cuestan más. Encuentra el equilibrio adecuado para tu presupuesto y plazos. Recuerda, el objetivo es minimizar el costo para alcanzar un resultado deseado, no maximizar la utilización del hardware.
Comienza simple y escala - Empieza con paralelismo de datos en unas pocas GPU y escala gradualmente a más GPU y técnicas de paralelismo más avanzadas según sea necesario. La optimización prematura puede hacer que tu código sea innecesariamente complejo.

En resumen, el entrenamiento multi-GPU es una herramienta poderosa para acelerar las cargas de trabajo de IA. Aplicando cuidadosamente técnicas de paralelismo y siguiendo las mejores prácticas, puedes entrenar modelos de vanguardia en una fracción del tiempo que tomaría en una sola GPU. La clave es comenzar de manera simple, perfilar y optimizar sin descanso, y escalar la complejidad según sea necesario para lograr tus objetivos de rendimiento. ¡Feliz entrenamiento!

Servidores y Dispositivos GPU

Para una infraestructura GPU lista para usar, varios proveedores ofrecen servidores y dispositivos pre-integrados:

NVIDIA DGX A100: Un sistema integrado con 8x GPU NVIDIA A100, 128 núcleos CPU AMD EPYC, 320 GB de memoria GPU, 15 TB de almacenamiento NVMe y 8 interfaces de red Mellanox ConnectX-6 de 200 Gb/s. Entrega 5 PFLOPS de rendimiento de IA.
NVIDIA DGX Station A100: Estación de trabajo de escritorio compacta con 4x GPU NVIDIA A100, 64 núcleos CPU AMD EPYC, 128 GB de memoria GPU y 7.68 TB de almacenamiento NVMe.Aquí está la traducción al español del archivo markdown:

ge. Proporciona 2.5 PFLOPS de rendimiento de IA.

Lambda Hyperplane: Servidor 4U que admite hasta 8 GPU NVIDIA A100 con 160 GB de memoria GPU, 8 TB de memoria del sistema y 256 TB de almacenamiento NVMe. Disponible con procesadores Intel Xeon, AMD EPYC o Ampere Altra.

Simplificando la gestión de clústeres de GPU con Run:AI

Construir y gestionar un clúster de GPU es complejo. Herramientas como Run:AI pueden ayudar a simplificar la asignación y orquestación de recursos de GPU. Características clave:

Agrupación: Agregar todas las GPU del clúster en un único grupo compartido que se puede asignar dinámicamente a diferentes cargas de trabajo según sea necesario.
Programación: Algoritmos de programación avanzados para optimizar la utilización de GPU y garantizar un acceso justo para todos los usuarios y trabajos.
Visibilidad: Monitoreo y generación de informes detallados sobre el uso, el rendimiento y los cuellos de botella de las GPU en todo el clúster.
Flujos de trabajo: Integración con herramientas populares de ciencia de datos y tuberías de ML para agilizar el desarrollo de modelos de principio a fin.

Para obtener más información sobre la plataforma de orquestación de GPU de Run:AI, visite nuestro sitio web (opens in a new tab).

Conclusión

Los clústeres de GPU son una infraestructura esencial para las organizaciones que buscan acelerar las cargas de trabajo de IA/ML intensivas en cómputo y escalar la capacidad de entrenamiento e inferencia de modelos. Al comprender las consideraciones clave en torno a la selección de hardware, la planificación del centro de datos, el despliegue de software y la gestión de clústeres, puede diseñar y construir potentes clústeres de GPU para impulsar sus iniciativas de IA.

Si bien ensamblar un clúster de GPU desde cero requiere un conocimiento y un esfuerzo significativos, herramientas como Run:AI pueden abstraer gran parte de la complejidad y ayudarlo a aprovechar al máximo su inversión en GPU. Para ver cómo Run:AI facilita la construcción y gestión de clústeres de GPU para cargas de trabajo de IA, programe una demostración (opens in a new tab) con nuestro equipo.

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