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Comment construire un cluster GPU puissant : un guide complet

Introduction : Qu'est-ce qu'un cluster GPU ?

Un cluster GPU est un groupe d'ordinateurs où chaque nœud est équipé d'une ou plusieurs unités de traitement graphique (GPU). En tirant parti de la puissance de plusieurs GPU travaillant ensemble, ces clusters offrent des capacités de calcul accélérées pour des tâches de calcul spécifiques telles que le traitement d'images et de vidéos, l'entraînement de réseaux de neurones et l'exécution d'autres algorithmes d'apprentissage automatique.

Les clusters GPU présentent plusieurs avantages clés :

• Haute disponibilité : Si un nœud du cluster tombe en panne, la charge de travail peut être automatiquement redirigée vers d'autres nœuds disponibles pour maintenir le temps de fonctionnement et éviter les interruptions.
• Haute performance : En répartissant les charges de travail sur plusieurs nœuds GPU en parallèle, un cluster peut offrir une puissance de calcul beaucoup plus élevée qu'une seule machine pour les tâches exigeantes.
• Équilibrage de charge : Les tâches entrantes sont réparties de manière uniforme sur les nœuds GPU du cluster, lui permettant de gérer efficacement un grand volume de requêtes simultanément.

Pour en savoir plus sur l'utilisation des GPU pour l'apprentissage automatique, consultez nos guides approfondis sur :

• GPU pour l'apprentissage profond (opens in a new tab) - un aperçu des GPU pour les charges de travail d'apprentissage profond
• Entraînement multi-GPU et distribué (opens in a new tab) - techniques pour l'entraînement de modèles sur plusieurs GPU

Dans cet article, nous aborderons :

• Les cas d'utilisation courants des clusters GPU
• Un guide étape par étape pour construire votre propre cluster GPU
• Les principales considérations et options matérielles
• Le déploiement logiciel pour les clusters GPU
• Simplifier la gestion des clusters GPU avec des outils comme Run:AI

Cas d'utilisation des clusters GPU

Mise à l'échelle de l'apprentissage profond

L'une des applications les plus populaires des clusters GPU est l'entraînement de modèles d'apprentissage profond de grande taille sur plusieurs nœuds. La puissance de calcul agrégée vous permet de travailler avec des modèles plus importants.Voici la traduction française du fichier markdown :

Jeux de données et architectures de réseaux de neurones plus complexes. Voici quelques exemples :

• Vision par ordinateur : Des modèles comme ResNet et Inception pour la classification d'images, la détection d'objets, etc. ont souvent des centaines de couches de convolution nécessitant des calculs matriciels intensifs. Les grappes de GPU peuvent accélérer considérablement l'entraînement de ces modèles sur de grands ensembles de données d'images/vidéos.

• Traitement du langage naturel (NLP) : L'entraînement de grands modèles de langage comme BERT et GPT-3 pour des tâches comme la traduction, la génération de texte et l'IA conversationnelle nécessite l'ingestion de vastes corpus de texte. Les grappes de GPU vous permettent de partitionner les données d'entraînement et de paralléliser l'entraînement du modèle.

Inférence d'IA de périphérie

En plus de l'entraînement dans les centres de données, les grappes de GPU peuvent également être géographiquement distribuées sur des périphériques de calcul de périphérie pour une inférence d'IA à faible latence. En joignant les GPU de plusieurs nœuds de périphérie en une seule grappe logique, vous pouvez générer des prédictions en temps réel localement sur les périphériques de périphérie sans la latence aller-retour d'envoi de données vers le cloud ou un centre de données distant.

Cela est particulièrement utile pour des applications comme les véhicules autonomes, la robotique industrielle et l'analyse vidéo où des temps de réponse rapides sont essentiels. Pour une plongée plus approfondie, consultez notre guide sur l'IA de périphérie (opens in a new tab).

Comment construire une grappe accélérée par GPU

Suivez ces étapes pour assembler une grappe GPU pour votre centre de données local ou votre salle des serveurs :

Étape 1 : Choisir le bon matériel

Le bloc de construction fondamental d'une grappe GPU est le nœud individuel - un serveur physique avec un ou plusieurs GPU pouvant exécuter des charges de travail de calcul. Lors de la spécification de la configuration de chaque nœud, tenez compte de :

• CPU : En plus des GPU, chaque nœud a besoin d'un CPU, mais tout processeur moderne conviendra pour la plupart des cas d'utilisation.
• RAM : Plus la mémoire système est importante, mieux c'est, mais prévoyez un minimum de 24 Go de RAM DDR3 par nœud.
• Interfaces réseau : Chaque nœud doit avoir au moins deux ports réseau - un pour le trafic de la grappe et un autre. Pour un accès externe, utilisez Infiniband ou 100 GbE pour une communication GPU-to-GPU haute vitesse.
• Carte mère : Assurez-vous que la carte mère dispose de suffisamment de slots PCI Express pour les cartes GPU et les cartes réseau. Vous aurez généralement besoin de slots x16 pour les GPU et de slots x8 pour Infiniband/Ethernet.
• Alimentation électrique : Les GPU de centre de données ont une consommation électrique importante. Dimensionnez l'alimentation pour prendre en charge la consommation totale de tous les composants sous charge maximale.
• Stockage : Les SSD sont idéaux mais les disques SATA peuvent suffire selon vos besoins en E/S.
• Forme des GPU : Les GPU existent sous différentes formes et tailles. Les options courantes incluent les formats full-height/full-length, low profile, refroidis activement, refroidis passivement et refroidis par liquide. Choisissez un format qui s'adapte à votre châssis de serveur et à vos contraintes de refroidissement.

Étape 2 : Planifier l'alimentation, le refroidissement et l'espace rack

Selon l'échelle, un cluster GPU peut nécessiter une salle de centre de données dédiée ou un espace de colocalisation. Les principales considérations sont les suivantes :

• Espace rack : Assurez-vous d'avoir une profondeur, une hauteur et une largeur suffisantes dans vos racks de serveurs pour accueillir physiquement les nœuds en fonction des dimensions de votre châssis choisi et du format des GPU.

• Distribution de l'alimentation : Calculez soigneusement la consommation électrique totale du cluster et prévoyez des circuits électriques, des PDU et des onduleurs adéquats. N'oubliez pas de prendre en compte l'équipement de refroidissement et la redondance.

• Capacité de refroidissement : Les GPU génèrent beaucoup de chaleur. Vérifiez que votre système de refroidissement peut gérer la production de chaleur du cluster. Un refroidissement par liquide peut être nécessaire pour les déploiements à plus haute densité.

• Câblage réseau : En plus de l'alimentation, vous aurez besoin de liens réseau haut débit entre les nœuds et vers l'extérieur. Reportez-vous aux directives de votre fournisseur de commutateurs pour les types de câbles, les longueurs et les meilleures pratiques d'installation.

Étape 3 : Assembler et câbler le cluster

Une fois les installations préparées et le matériel acquis, il est temps de construire physiquement le cluster. Une architecture typique se compose de :

• Nœuds principaux : Un ou plusieurs serveurs qui.
• Nœuds de travail : La majorité des serveurs qui exécutent réellement les charges de travail GPU. Les nœuds de travail reçoivent les tâches du nœud principal, les exécutent et renvoient les résultats.

Montez physiquement les serveurs dans les racks, connectez les câbles d'alimentation aux unités de distribution d'alimentation (PDU) et attachez les câbles réseau entre les nœuds et le commutateur central. Veillez à maintenir un bon flux d'air et une bonne gestion des câbles.

Étape 4 : Déployer la pile logicielle

Une fois le matériel en place, l'étape suivante consiste à installer les composants logiciels nécessaires :

• Système d'exploitation : Utilisez une distribution Linux optimisée pour les serveurs comme CentOS, RHEL ou Ubuntu Server. Configurez le système d'exploitation sur chaque nœud, en veillant à aligner les noms d'hôtes, les adresses IP et d'autres paramètres sur l'ensemble du cluster.

• Pilotes GPU : Installez les pilotes GPU appropriés du fournisseur de matériel (par exemple, la boîte à outils NVIDIA CUDA) sur chaque nœud.

• Runtime de conteneur : Pour faciliter la portabilité et l'évolutivité, la plupart des clusters modernes utilisent des conteneurs pour empaqueter et déployer les charges de travail. Configurez un runtime de conteneur comme Docker ou Singularity sur chaque nœud.

• Plateforme d'orchestration : Un système d'orchestration est utilisé pour gérer le cluster et planifier le travail sur les nœuds. Les options populaires incluent Kubernetes pour les charges de travail cloud natives et Slurm pour les charges de travail HPC traditionnelles.

• Surveillance et journalisation : Mettez en place un système centralisé pour collecter les journaux et les métriques de tous les nœuds. Les outils open source comme Prometheus, Grafana et la pile ELK sont des choix courants.

• Outils de science des données : Pré-installez les frameworks, bibliothèques et outils d'apprentissage automatique requis pour vos charges de travail. Cela peut inclure PyTorch, TensorFlow, Python, Jupyter, etc.

Options matérielles pour les clusters GPU

Cartes graphiques pour centres de données

Les GPU les plus puissants pour les clusters à grande échelle sont les accélérateurs de centre de données NVIDIA :

• NVIDIA A100 : Le GPU phare de NVIDIA basé sur l'architecture Ampere. Offre.Voici la traduction française du fichier markdown :

rs jusqu'à 312 TFLOPS de performances IA, 40 Go de mémoire HBM2 et une bande passante d'interconnexion de 600 Go/s. Prend en charge Multi-Instance GPU (MIG) pour la partition en sept unités isolées.

• NVIDIA V100 : GPU basé sur Volta avec 640 cœurs Tensor et 32 Go de mémoire HBM2. Offre jusqu'à 125 TFLOPS et une bande passante NVLink de 300 Go/s.

• NVIDIA T4 : Accélérateur d'inférence à faible encombrement avec 320 cœurs Tensor Turing, 16 Go de mémoire GDDR6 et des performances de 260 TOPS en INT8. Optimisé pour les nœuds de calcul périphérique.

Voici un guide pratique développé de 2000 mots sur l'importance de l'entraînement multi-GPU et comment tirer parti efficacement des techniques de parallélisme :

Pourquoi l'entraînement multi-GPU est important pour les modèles IA à grande échelle

L'entraînement de modèles IA de pointe comme les réseaux de neurones profonds avec des milliards de paramètres est extrêmement gourmand en calcul. Un seul GPU, même haut de gamme, manque souvent de mémoire et de puissance de calcul pour former ces modèles massifs dans un délai raisonnable. C'est là qu'intervient l'entraînement multi-GPU. En exploitant la puissance de plusieurs GPU fonctionnant en parallèle, nous pouvons accélérer considérablement l'entraînement et relever des défis de modèles d'une échelle et d'une complexité sans précédent.

Imaginez essayer d'entraîner GPT-3, le célèbre modèle de langage de 175 milliards de paramètres, sur un seul GPU. Cela prendrait des mois, voire des années ! Mais en répartissant le modèle et les données sur 1024 GPU A100 par exemple, l'entraînement peut être terminé en quelques semaines. C'est la puissance de l'entraînement multi-GPU - elle rend réalisables des problèmes auparavant insolubles.

Quelques principaux avantages de l'entraînement multi-GPU :

1. Des temps d'entraînement plus rapides - La répartition de la charge de travail de calcul permet une parallélisation massive, réduisant les temps d'entraînement de mois à jours ou semaines. Ce cycle d'itération plus court accélère la recherche et la mise en production.

2. Capacité d'entraîner des modèles plus importants - Les modèles plus importants ont tendance à mieux performer mais nécessitent des quantités massives de mémoire et de calcul. La répartition sur plusieurs GPU permet d'entraîner des modèles avec des milliards de paramètres qui seraient autrement impossibles.

3. Évolutivité - L'ajout de plus de GPU vous permet de former des modèles encore plus grands ou de réduire davantage les temps de formation. L'entraînement multi-GPU est une approche très évolutive.

4. Rentabilité - Bien que l'achat de plusieurs GPU ait des coûts initiaux plus élevés, la réduction du temps de formation le rend plus rentable que l'utilisation d'un seul GPU pendant beaucoup plus longtemps. Vous obtenez des résultats plus rapidement tout en mobilisant des ressources de calcul coûteuses pendant moins de temps.

En résumé, l'entraînement multi-GPU est essentiel pour repousser les limites de l'IA en permettant aux chercheurs de former pratiquement des modèles de pointe de manière évolutive et rentable. C'est un véritable changement de paradigme.

Techniques de parallélisme pour l'entraînement multi-GPU

Pour tirer parti de plusieurs GPU, nous devons répartir le travail d'une manière qui permette un traitement parallèle. Il existe plusieurs techniques de parallélisme couramment utilisées dans l'entraînement multi-GPU. Chacune a ses propres compromis et convient à différents scénarios. Plongeons dans les trois principales : le parallélisme de données, le parallélisme de modèle et le parallélisme de pipeline.

Parallélisme de données

Le parallélisme de données est la technique de parallélisation la plus simple et la plus courante. L'idée est de faire travailler chaque GPU sur un sous-ensemble différent des données d'entraînement tout en partageant les mêmes paramètres de modèle.

Voici comment cela fonctionne :

1. Répliquer le modèle sur chaque GPU
2. Répartir un lot d'entraînement de manière égale entre les GPU
3. Chaque GPU calcule le passage avant et arrière sur son sous-ensemble de données
4. Les gradients de chaque GPU sont moyennés
5. Chaque GPU met à jour sa copie des poids du modèle à l'aide des gradients moyennés

Essentiellement, chaque GPU effectue de manière indépendante son propre passage avant et arrière sur un sous-ensemble de données. Les gradients sont ensuite communiqués entre les GPU, moyennés et utilisés pour mettre à jour les paramètres du modèle partagé sur chaque GPU. Les frameworks comme PyTorch et TensorFlow fournissent des primitives faciles à utiliser pour la moyenne et la synchronisation des gradients entre les GPU.

Le parallélisme de données est simple à mettre en œuvre et fonctionne bien lorsque. Le modèle s'adapte sur un seul GPU mais le jeu de données est volumineux. Vous pouvez passer à plus de GPU sans modifier le code du modèle. Le principal inconvénient est que tous les GPU doivent synchroniser les gradients à chaque étape d'entraînement, ce qui peut devenir un goulot d'étranglement de communication, surtout avec de nombreux GPU sur une interconnexion lente.

Parallélisme de modèle

Le parallélisme de modèle adopte l'approche opposée du parallélisme de données. Au lieu de fragmenter les données, il fragmente le modèle lui-même sur plusieurs GPU. Chaque GPU contient une partie différente du modèle.

Une façon courante de fragmenter le modèle est de placer différentes couches sur différents GPU. Par exemple, avec un réseau neuronal à 24 couches et 4 GPU, chaque GPU pourrait contenir 6 couches. Le passage avant impliquerait de transmettre les activations d'un GPU à l'autre au fur et à mesure que les données traversent les couches. Le passage arrière se produit dans l'ordre inverse.

Le parallélisme de modèle est essentiel lorsque l'état du modèle ne tient pas dans la mémoire d'un seul GPU. En le fragmentant sur plusieurs GPU, nous pouvons passer à des modèles plus importants. L'inconvénient est que le parallélisme de modèle nécessite plus de communication entre les GPU à mesure que les activations et les gradients passent d'un GPU à l'autre. Cette surcharge de communication peut réduire le débit.

Un autre défi du parallélisme de modèle est qu'il nécessite des modifications du code du modèle lui-même pour fonctionner avec des couches fragmentées. Les frameworks explorent des moyens d'automatiser cela.

Parallélisme de pipeline

Le parallélisme de pipeline est une technique plus sophistiquée qui combine le parallélisme de données et le parallélisme de modèle. Avec le parallélisme de pipeline, nous fragmentons à la fois le modèle et les données sur les GPU.

Le modèle est divisé en étapes, chacune étant attribuée à un GPU différent. Chaque étape traite un mini-lot de données différent à un moment donné. Les données circulent dans le pipeline, chaque GPU travaillant sur son étape et transmettant les activations intermédiaires à l'étape suivante.

Voici un exemple de pipeline avec 4 GPU et 4 mini-lots :

L'avantage clé du parallélisme de pipeline est qu'il maintient tous les GPU occupés. Alors qu'un GPU travaille sur le passage avant d'un mini-lot, un autre GPU peut travailler sur le passage arrière du mini-lot précédent. Cela réduit le temps d'inactivité.

Le principal défi du parallélisme de pipeline est d'équilibrer la charge de travail entre les étapes. Si une étape prend beaucoup plus de temps que les autres, elle peut bloquer tout le pipeline. Un partitionnement attentif du modèle pour équilibrer le travail est crucial pour les performances.

Le parallélisme de pipeline introduit également un "surcoût de bulle" lorsque nous attendons que le pipeline se remplisse au début et se vide à la fin de chaque lot. Des lots de plus grande taille et moins d'étapes aident à amortir ce surcoût.

Recommandations pratiques pour un entraînement multi-GPU efficace

Voici quelques meilleures pratiques à garder à l'esprit lors de l'entraînement multi-GPU :

1. Utilisez le parallélisme de données si possible - Le parallélisme de données est le plus simple à mettre en œuvre et a le moins de surcoût. Si votre modèle tient sur un seul GPU, préférez le parallélisme de données.

2. Utilisez le parallélisme de modèle si nécessaire - Si votre modèle est trop volumineux pour la mémoire d'un seul GPU, utilisez le parallélisme de modèle pour passer à des modèles plus grands. Mettez en œuvre le parallélisme de modèle au plus haut niveau de granularité possible pour minimiser le surcoût de communication.

3. Utilisez le parallélisme de pipeline pour des performances maximales - Le parallélisme de pipeline est le plus complexe mais peut offrir les meilleures performances en maintenant les GPU au maximum d'activité. Équilibrez soigneusement la charge de travail entre les étapes du pipeline.

4. Chevauchez le calcul et la communication - Des techniques comme l'accumulation des gradients vous permettent de chevaucher le calcul et la communication en calculant l'ensemble suivant de gradients tout en synchronisant l'ensemble précédent.

5. Utilisez la précision mixte - L'entraînement en précision mixte utilise une précision plus faible (comme FP16) pour le calcul et une précision plus élevée (FP32) pour l'accumulation. Cela réduit l'empreinte mémoire et le temps de calcul avec un impact minimal sur la précision. De nombreux GPU ont des.Voici la traduction française du fichier markdown :

6. Ajustez la taille de votre batch - Des tailles de batch plus importantes ont une meilleure intensité de calcul mais peuvent dégrader la qualité du modèle. Expérimentez pour trouver le juste équilibre pour votre modèle. L'accumulation de gradient peut vous aider à utiliser des tailles de batch effectives plus importantes.

7. Utilisez des interconnexions rapides - NVLink et InfiniBand offrent une bien plus grande bande passante que PCIe. Leur utilisation pour la communication inter-GPU peut améliorer considérablement la scalabilité multi-GPU.

8. Profilez et optimisez votre code - Utilisez des outils de profilage pour identifier les goulots d'étranglement de communication et optimisez votre code pour une bande passante maximale. Le chevauchement des calculs et des communications est essentiel.

9. Prenez en compte le coût - Plus de GPU peut accélérer l'entraînement mais coûte aussi plus cher. Trouvez le bon équilibre pour votre budget et votre calendrier. N'oubliez pas que l'objectif est de minimiser le coût pour atteindre un résultat souhaité, pas de maximiser l'utilisation du matériel.

10. Commencez simplement et montez en puissance - Commencez par le parallélisme de données sur quelques GPU et passez progressivement à plus de GPU et à des techniques de parallélisme plus avancées si nécessaire. Une optimisation prématurée peut rendre votre code inutilement complexe.

En résumé, l'entraînement multi-GPU est un outil puissant pour accélérer les charges de travail d'IA. En appliquant avec soin les techniques de parallélisme et en suivant les meilleures pratiques, vous pouvez entraîner des modèles à la pointe de la technologie dans une fraction du temps qu'il faudrait sur un seul GPU. La clé est de commencer simplement, de profiler et d'optimiser sans relâche, et d'augmenter la complexité au fur et à mesure pour atteindre vos objectifs de performance. Bonne formation !

Serveurs et appareils GPU

Pour une infrastructure GPU clé en main, plusieurs fournisseurs proposent des serveurs et des appareils pré-intégrés :

• NVIDIA DGX A100 : Un système intégré avec 8 GPU NVIDIA A100, 128 cœurs CPU AMD EPYC, 320 Go de mémoire GPU, 15 To de stockage NVMe et 8 interfaces réseau Mellanox ConnectX-6 200 Gb/s. Offre 5 PFLOPS de performances IA.

• NVIDIA DGX Station A100 : Poste de travail de bureau compact avec 4 GPU NVIDIA A100, 64 cœurs CPU AMD EPYC, 128 Go de mémoire GPU et 7,68 To de stockage NVMe.Voici la traduction française du fichier markdown :

ge. Fournit 2,5 PFLOPS de performances IA.

• Lambda Hyperplane : serveur 4U prenant en charge jusqu'à 8 GPU NVIDIA A100 avec 160 Go de mémoire GPU, 8 To de mémoire système et 256 To de stockage NVMe. Disponible avec des processeurs Intel Xeon, AMD EPYC ou Ampere Altra.

Simplifier la gestion des clusters GPU avec Run:AI

La construction et la gestion d'un cluster GPU sont complexes. Des outils comme Run:AI peuvent aider à simplifier l'allocation et l'orchestration des ressources GPU. Principales fonctionnalités :

• Pooling : regrouper tous les GPU du cluster dans un pool partagé unique qui peut être alloué de manière dynamique à différentes charges de travail selon les besoins.

• Ordonnancement : algorithmes d'ordonnancement avancés pour optimiser l'utilisation des GPU et assurer un accès équitable à tous les utilisateurs et tâches.

• Visibilité : suivi et rapports détaillés sur l'utilisation, les performances et les goulots d'étranglement des GPU dans l'ensemble du cluster.

• Workflows : intégration avec les outils de science des données et les pipelines d'apprentissage automatique les plus populaires pour simplifier le développement de modèles de bout en bout.

Pour en savoir plus sur la plateforme d'orchestration GPU de Run:AI, visitez notre site web (opens in a new tab).

Conclusion

Les clusters GPU sont une infrastructure essentielle pour les organisations qui cherchent à accélérer les charges de travail IA/ML gourmandes en calcul et à développer leurs capacités de formation et d'inférence de modèles. En comprenant les principales considérations liées à la sélection du matériel, à la planification du centre de données, au déploiement des logiciels et à la gestion des clusters, vous pouvez concevoir et construire des clusters GPU puissants pour alimenter vos initiatives IA.

Bien que l'assemblage d'un cluster GPU à partir de zéro nécessite une expertise et des efforts importants, des outils comme Run:AI peuvent abstraire une grande partie de cette complexité et vous aider à tirer le meilleur parti de votre investissement GPU. Pour voir comment Run:AI facilite la construction et la gestion de clusters GPU pour les charges de travail IA, programmez une démonstration (opens in a new tab) avec notre équipe.

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