Hogyan építsünk egy erős GPU-fürtöt: átfogó útmutató

Bevezetés: Mi az a GPU-fürt?

A GPU-fürt olyan számítógépek csoportja, ahol minden csomópont egy vagy több grafikus processzorral (GPU) van felszerelve. Több GPU együttes erejének kihasználásával ezek a fürtök felgyorsított számítási képességeket biztosítanak bizonyos számítási feladatokhoz, mint például a kép- és videófeldolgozás, a neurális hálózatok betanítása és egyéb gépi tanulási algoritmusok futtatása.

A GPU-fürtök több kulcsfontosságú előnyt kínálnak:

• Magas rendelkezésre állás: Ha a fürt egyik csomópontja meghibásodik, a terhelést automatikusan át lehet irányítani más elérhető csomópontokra, hogy fenntartsák a működést és megakadályozzák a megszakadást.
• Magas teljesítmény: A terhelések több párhuzamos GPU-csomópont közötti elosztásával a fürt sokkal nagyobb számítási teljesítményt tud nyújtani, mint egy egyetlen gép az igényes feladatokhoz.
• Terheléskiegyenlítés: A bejövő feladatok egyenletesen oszlanak el a fürt GPU-csomópontjai között, lehetővé téve, hogy nagy mennyiségű kérést kezeljen hatékonyan egyszerre.

A GPU-k gépi tanulásban való használatáról további információért tekintse meg elmélyült útmutatóinkat:

• Mélytanulási GPU-k (opens in a new tab) - áttekintés a GPU-król mélytanulási terhelésekhez
• Többszörös GPU és elosztott betanítás (opens in a new tab) - technikák modellek betanításához több GPU-n

Ebben a cikkben a következőket fogjuk tárgyalni:

• A GPU-fürtök közös használati esetei
• Lépésről lépésre útmutató saját GPU-fürt építéséhez
• Kulcsfontosságú hardveres megfontolások és lehetőségek
• GPU-fürtök szoftveres üzembe helyezése
• A GPU-fürt kezelésének egyszerűsítése eszközökkel, mint a Run:AI

GPU-fürt használati esetei

Mélytanulás skálázása

A GPU-fürtök leggyakoribb alkalmazásai közé tartozik a nagy mélytanulási modellek több csomóponton keresztüli betanítása. Az összesített számítási teljesítmény lehetővé teszi, hogy nagyobb .Adathalmazok és összetettebb neurális hálózati architektúrák. Néhány példa:

• Számítógépes látás: Olyan modellek, mint a ResNet és az Inception a képosztályozáshoz, objektumdetekciókhoz stb., gyakran több száz konvolúciós réteget tartalmaznak, ami intenzív mátrixszámítást igényel. A GPU-fürtök jelentősen felgyorsíthatják ezen modellek betanítását nagy képi/videó adatkészleteken.

• Természetes nyelvfeldolgozás (NLP): Nagy nyelvmodellek, mint a BERT és a GPT-3 betanítása fordításhoz, szöveggeneráláshoz és társalgási mesterséges intelligenciához hatalmas szöveges korpuszok feldolgozását igényli. A GPU-fürtök lehetővé teszik, hogy felosszuk a betanítási adatokat, és párhuzamosítsuk a modell betanítását.

Peremhálózati AI-következtetés

Az adatközpontokban történő betanítás mellett a GPU-fürtöket földrajzilag elosztott peremszámítási eszközökön is lehet használni alacsony késleltetésű AI-következtetéshez. Azáltal, hogy a több peremcsomópont GPU-it egyetlen logikai fürtbe egyesítjük, valós idejű előrejelzéseket tudunk készíteni a peremeszközökön a felhőbe vagy távoli adatközpontba küldött adatok körforgási késleltetése nélkül.

Ez különösen hasznos olyan alkalmazások esetén, mint az önvezető járművek, az ipari robotika és a videóelemzés, ahol a gyors válaszidő kritikus fontosságú. További részletekért lásd a peremhálózati AI útmutatónkat (opens in a new tab).

Hogyan építsünk GPU-gyorsított fürtöt

Kövesse ezeket a lépéseket, hogy összeállítson egy GPU-fürtöt az on-premises adatközpontjához vagy szervertermében:

1. lépés: Válassza ki a megfelelő hardvert

A GPU-fürt alapvető építőeleme az egyes csomópont - egy fizikai szerver egy vagy több GPU-val, amely számítási terheléseket futtathat. A csomópontok konfigurációjának meghatározásakor vegye figyelembe a következőket:

• CPU: A GPU-k mellett minden csomópontnak szüksége van egy CPU-ra, de a legtöbb használati esethez bármilyen modern processzor megfelelő.
• RAM: Minél több rendszermemória, annál jobb, de tervezzen legalább 24 GB DDR3 RAM-mal csomópontonként.
• Hálózati interfészek: Minden csomópontnak legalább két hálózati porttal kell rendelkeznie - egyet a fürtforgalomhoz és egyet.Itt a magyar fordítás a megadott markdown fájlhoz. A kódban nem fordítottam le a kommenteket.

Használjon Infiniband vagy 100 GbE-t a nagy sebességű GPU-GPU kommunikációhoz.

• Alaplapok: Győződjön meg róla, hogy az alaplapnak elegendő PCI Express aljzata van a GPU-khoz és a hálózati kártyákhoz. Általában x16 aljzatokra lesz szüksége a GPU-khoz és x8 aljzatokra az Infiniband/Ethernet-hez.
• Tápegység: Az adatközponti GPU-k jelentős áramfelvétellel rendelkeznek. Méretezze a tápegységet úgy, hogy támogassa az összes komponens teljes terhelés alatti teljes áramfelvételét.
• Tárolás: Az SSD-k ideálisak, de a SATA meghajtók is megfelelhetnek, attól függően, hogy milyen I/O követelményei vannak.
• GPU forma tényező: A GPU-k különböző alakúak és méretűek. A gyakori opciók közé tartozik a teljes méretű/teljes hosszúságú, az alacsony profilú, az aktívan hűtött, a passzívan hűtött és a folyadékhűtéses. Válasszon olyan forma tényezőt, amely illeszkedik a szerver házhoz és a hűtési korlátokhoz.

2. lépés: Tervezze meg az áramellátást, a hűtést és a rack helyet

A mérettől függően egy GPU-fürt akár egy dedikált adatközponti szobát vagy társbérleti teret is igényelhet. A kulcsfontosságú szempontok a következők:

• Rack hely: Győződjön meg róla, hogy elegendő mélység, magasság és szélesség áll rendelkezésre a szerver rácsokban a csomópontok fizikai elhelyezéséhez a választott ház és GPU forma tényező méretei alapján.

• Áramellátás elosztása: Gondosan számítsa ki a fürt teljes áramfelvételét, és biztosítson megfelelő elektromos áramköröket, PDU-kat és UPS-eket. Ne felejtse el figyelembe venni a hűtőberendezéseket és a redundanciát.

• Hűtőkapacitás: A GPU-k sok hőt termelnek. Ellenőrizze, hogy a hűtőrendszere képes-e kezelni a fürt hőtermelését. A legmagasabb sűrűségű telepítésekhez folyadékhűtés lehet szükséges.

• Hálózati kábelezés: Az áram mellett nagy sebességű hálózati kapcsolatokra is szükség lesz a csomópontok és a külvilág között. Tekintse át a kapcsoló gyártójának útmutatását a kábeltípusokra, hosszakra és a telepítési bevált gyakorlatokra.

3. lépés: Szerelje össze és kábelez.Itt van a fájl magyar fordítása. A kódban nem fordítottam le a kommenteket.

A fő csomópont a külső felhasználói/API-kérések fő kapcsolódási pontja.

• Munkacsomópontok: A tényleges GPU-terhelések futtatásáért felelős szerverek többsége. A munkacsomópontok feladatokat kapnak a fő csomóponttól, végrehajtják azokat, és visszaküldik az eredményeket.

Szerelje fel fizikailag a szervereket a állványokba, csatlakoztassa a tápkábeleket az elosztókhoz, és csatlakoztassa a hálózati kábeleket a csomópontok és a központi kapcsoló között. Ügyeljen a megfelelő légáramlás és kábelkezelés fenntartására.

4. lépés: A szoftverstack telepítése

A hardver elhelyezése után a következő lépés a szükséges szoftverkomponensek telepítése:

• Operációs rendszer: Használjon egy szerver-optimalizált Linux-disztribúciót, mint a CentOS, RHEL vagy Ubuntu Server. Konfigurálja az operációs rendszert minden csomóponton, ügyelve arra, hogy a számítógépnevek, IP-címek és egyéb beállítások összhangban legyenek a fürtön belül.

• GPU-illesztőprogramok: Telepítse a megfelelő GPU-illesztőprogramokat a hardvergyártótól (például NVIDIA CUDA Toolkit) minden csomóponton.

• Konténerfuttatókörnyezet: A portabilitás és skálázhatóság elősegítése érdekében a modern fürtök többsége konténereket használ a terhelések csomagolására és üzembe helyezésére. Állítson be egy konténerfuttatókörnyezetet, mint a Docker vagy a Singularity, minden csomóponton.

• Orchestration platform: Egy orchestration rendszert használnak a fürt kezelésére és a feladatok ütemezésére a csomópontok között. A népszerű opciók közé tartozik a Kubernetes a felhőalapú natív terhelésekhez és a Slurm a hagyományos HPC-hez.

• Monitorozás és naplózás: Valósítson meg egy központosított rendszert az összes csomópont naplóinak és metrikáinak gyűjtésére. A gyakori választások a nyílt forráskódú eszközök, mint a Prometheus, a Grafana és az ELK stack.

• Adattudományi eszközök: Előre telepítse a szükséges gépi tanulási keretrendszereket, könyvtárakat és eszközöket a terheléseihez. Ide tartozhat a PyTorch, a TensorFlow, a Python, a Jupyter stb.

GPU-fürt hardverlehetőségek

Adatközponti GPU-k

A nagy léptékű fürtök leghatékonyabb GPU-i az NVIDIA adatközponti gyorsítói:

• NVIDIA A100: Az NVIDIA zászlóshajó GPU-ja az Ampere architektúrán alapul. Kínál.Itt a magyar fordítás a megadott markdown fájlhoz. A kódhoz tartozó megjegyzéseket fordítottam le, de nem adtam hozzá további megjegyzéseket a fájl elejéhez.

rs 312 TFLOPS-ig terjedő AI-teljesítményt, 40 GB HBM2 memóriát és 600 GB/s-os összeköttetési sávszélességet támogat. Támogatja a Multi-Instance GPU (MIG) funkciót, amely lehetővé teszi a GPU hét elkülönített egységre való felosztását.

• NVIDIA V100: Volta alapú GPU 640 Tensor Maggal és 32 GB HBM2 memóriával. Akár 125 TFLOPS teljesítményt és 300 GB/s NVLink sávszélességet nyújt.

• NVIDIA T4: Alacsony profilú következtetés-gyorsító 320 Turing Tensor Maggal, 16 GB GDDR6 memóriával és 260 TOPS INT8 teljesítménnyel. Optimalizálva az edge computing csomópontokhoz.

Itt egy bővített, 2000 szavas gyakorlati útmutató arról, hogy miért fontos a több GPU-s tanítás és hogyan lehet hatékonyan kihasználni a párhuzamossági technikákat:

Miért fontos a több GPU-s tanítás a nagy léptékű AI modellek esetén

A legmodernebb AI modellek, mint a mélyneurális hálózatok milliárdnyi paraméterrel rendelkező betanítása rendkívül számításigényes. Egyetlen GPU, még a legfelső kategóriás is gyakran hiányos memóriával és számítási teljesítménnyel rendelkezik ahhoz, hogy ezeket a hatalmas méretű modelleket ésszerű időn belül betanítsuk. Erre a problémára nyújt megoldást a több GPU-s tanítás. Több GPU párhuzamos munkájának kihasználásával drámaian felgyorsíthatjuk a betanítást, és olyan léptékű és bonyolultságú modelleket is kezelhetünk, amelyek korábban megoldhatatlanok voltak.

Gondoljunk csak bele, hogy a híres 175 milliárd paraméteres GPT-3 nyelvi modell betanítását egyetlen GPU-n próbálnánk meg. Hónapokig, ha nem évekig tartana! De ha mondjuk 1024 A100 GPU-n osztjuk szét a modellt és az adatokat, a betanítás néhány héten belül elvégezhető. Ez a több GPU-s tanítás ereje - olyan problémákat tesz megvalósíthatóvá, amelyek korábban megoldhatatlanok voltak.

A több GPU-s tanítás néhány kulcsfontosságú előnye:

1. Gyorsabb betanítási idő - A számítási terhelés elosztása lehetővé teszi a masszív párhuzamosítást, csökkentve a betanítási időt hónapokról napokra vagy hetekre. Ez a szorosabb iterációs ciklus felgyorsítja a kutatást és a termékesítést.

2. Nagyobb modellek betanításának lehetősége - A nagyobb modellek általában jobb teljesítményt nyújtanak, de hatalmas mennyiségű memóriát és számítási teljesítményt igényelnek. Több GPU-n való felosztás lehetővé teszi olyan milliárdnyi paraméteres modellek betanítását, amelyek egyetlen GPU-n soha nem lennének megvalósíthatók.3. Skálázhatóság - Több GPU hozzáadása lehetővé teszi, hogy még nagyobb modelleket képezzünk ki, vagy tovább csökkentsük a képzési időt. A több GPU-s képzés egy rendkívül skálázható megközelítés.

3. Költséghatékonyság - Bár több GPU megvásárlása magasabb kezdeti költségekkel jár, a képzési idő csökkenése költséghatékonyabbá teszi, mint egyetlen GPU használata sokkal hosszabb ideig. Gyorsabban kapjuk meg az eredményeket, miközben a drága számítási erőforrásokat kevesebb ideig kötjük le.

Összefoglalva, a több GPU-s képzés elengedhetetlen az AI határainak kitolásához, lehetővé téve a kutatók számára, hogy nagy méretű, korszerű modelleket skálázható és költséghatékony módon gyakorlatilag kiképezzenek. Valódi játékváltó.

Párhuzamossági technikák a több GPU-s képzéshez

Több GPU kihasználásához úgy kell felosztanunk a munkát, hogy az lehetővé tegye a párhuzamos feldolgozást. A több GPU-s képzésben több párhuzamossági technikát is használnak. Mindegyiknek megvannak a maga kompromisszumai, és különböző forgatókönyvekhez alkalmasak. Nézzük meg a három fő technikát - az adatpárhuzamosságot, a modellpárhuzamosságot és a folyamatpárhuzamosságot.

Adatpárhuzamosság

Az adatpárhuzamosság a legegyszerűbb és leggyakrabban használt párhuzamosítási technika. Az ötlet az, hogy minden GPU egy különböző részhalmaza a képzési adatokkal dolgozzon, miközben megosztják a modell paramétereit.

Így működik:

1. A modell replikálása minden GPU-n
2. A képzési köteg egyenlő felosztása a GPU-k között
3. Minden GPU kiszámítja az előrehaladást és a visszacsatolást a saját adathalmazán
4. Az egyes GPU-k gradienseinek átlagolása
5. Minden GPU frissíti a saját modellparaméter-másolatát a átlagolt gradiensek alapján

Lényegében minden GPU önállóan végzi el az előrehaladást és a visszacsatolást az adatok egy részhalmazán. A gradienseket ezután kommunikálják a GPU-k között, átlagolják, és a megosztott modellparaméterek frissítésére használják őket minden GPU-n. A PyTorch és a TensorFlow keretrendszerek könnyen használható primitíveket biztosítanak a gradiens átlagolásához és szinkronizálásához a GPU-k között.

Az adatpárhuzamosság egyszerű megvalósítani, és jól működik, amikor...A modell egyetlen GPU-n is elfér, de az adatkészlet nagy. Több GPU-ra is kiterjeszthető a modell kód módosítása nélkül. A fő hátránya, hogy minden GPU-nak szinkronizálnia kell a gradienst minden tréning lépésben, ami kommunikációs szűk keresztmetszetet okozhat, különösen sok GPU esetén és lassú összeköttetés mellett.

Modell Párhuzamosság

A modell párhuzamosság az adatpárhuzamosság ellentétes megközelítése. Ahelyett, hogy az adatot osztanánk szét, a modellt osztjuk szét több GPU-ra. Minden GPU a modell egy másik részét tartalmazza.

A modell szétdarabolásának gyakori módja, hogy a különböző rétegeket helyezzük különböző GPU-kra. Például egy 24 rétegű neurális hálózat és 4 GPU esetén, minden GPU 6 réteget tartalmaz. Az előrecsatolás során az aktivációk átadása történik az egyik GPU-ról a másikra, ahogy az adat átfolyik a rétegeken. A visszacsatolás fordított sorrendben történik.

A modell párhuzamosság elengedhetetlen, amikor a modell állapota nem fér el egyetlen GPU memóriájában. A GPU-k közötti felosztással nagyobb modelleket tudunk kezelni. Az ellentételezés, hogy a modell párhuzamosság több kommunikációt igényel a GPU-k között, ahogy az aktivációk és gradiensek áramlanak az egyiktől a másikig. Ez a kommunikációs overhead csökkentheti a teljesítményt.

A modell párhuzamosság egy másik kihívása, hogy magában a modell kódban kell módosításokat végezni a szétdarabolt rétegek kezeléséhez. A keretrendszerek olyan megoldásokat kutatnak, amelyek automatizálják ezt a folyamatot.

Folyamat Párhuzamosság

A folyamat párhuzamosság egy kifinomultabb technika, amely ötvözi az adatpárhuzamosságot és a modell párhuzamosságot. A folyamat párhuzamosságnál a modellt és az adatot is szétdaraboljuk a GPU-k között.

A modellt szakaszokra osztjuk, és minden szakaszt egy-egy GPU-hoz rendelünk. Minden szakasz egy másik mini-köteg adatot dolgoz fel adott időben. Az adat végigfolyik a folyamaton, miközben minden GPU a saját szakaszán dolgozik, és továbbadja a köztes aktivációkat a következő szakasznak.

Íme egy példa a folyamatra 4 GPU-val és 4 mini-köteg adattal:

A csővezeték-párhuzamosság fő előnye, hogy minden GPU-t elfoglalva tart. Míg az egyik GPU a mini-köteg előrehaladó átvitelén dolgozik, a másik GPU a korábbi mini-köteg visszafelé haladó átvitelén dolgozhat. Ez csökkenti a tétlenséget.

A csővezeték-párhuzamosság fő kihívása a terhelés kiegyensúlyozása a szakaszok között. Ha egy szakasz sokkal hosszabb, mint a többi, akkor megakaszthatja az egész csővezetéket. A modell gondos felosztása a munka kiegyensúlyozása érdekében kulcsfontosságú a teljesítmény szempontjából.

A csővezeték-párhuzamosság "buborék-túlterhelést" is bevezethet, mivel várni kell, amíg a csővezeték feltöltődik az elején, és kiürül minden köteg végén. A nagyobb kötegméretek és a kevesebb szakasz segítenek ennek a túlterhelésnek az amortizálásában.

Gyakorlati ajánlások a hatékony többcsatornás GPU-képzéshez

Íme néhány bevált gyakorlat, amelyet érdemes szem előtt tartani a többcsatornás GPU-képzés során:

1. Használjon adatpárhuzamosságot, ha lehetséges - Az adatpárhuzamosság a legegyszerűbben megvalósítható, és a legkevesebb túlterheléssel jár. Ha a modell elfér egy egyetlen GPU-n, részesítse előnyben az adatpárhuzamosságot.

2. Használjon modellpárhuzamosságot, ha szükséges - Ha a modell túl nagy egy egyetlen GPU memóriájához, használjon modellpárhuzamosságot a nagyobb modellek méretezéséhez. Valósítsa meg a modellpárhuzamosságot a lehető legmagasabb szemcsézettségen, hogy minimalizálja a kommunikációs túlterhelést.

3. Használjon csővezeték-párhuzamosságot a maximális teljesítmény érdekében - A csővezeték-párhuzamosság a legbonyolultabb, de a legjobb teljesítményt nyújthatja azáltal, hogy a GPU-kat maximálisan elfoglalva tartja. Gondosan egyensúlyozza ki a terhelést a csővezeték-szakaszok között.

4. Átfedés a számítás és a kommunikáció között - Az olyan technikák, mint a gradiens-felhalmozás, lehetővé teszik, hogy átfedésben legyen a számítás és a kommunikáció azáltal, hogy a következő gradiens-készletet számítja ki, miközben a korábbi készletet szinkronizálja.

5. Használjon vegyes pontosságot - A vegyes pontosságú képzés alacsonyabb pontosságot (például FP16-ot) használ a számításokhoz és magasabb pontosságot (FP32-t) a felhalmozáshoz. Ez csökkenti a memóriaigényt és a számítási időt minimális pontosságvesztés mellett. Sok GPU rendelkezik ezzel a képességgel.Itt a magyar fordítás a megadott markdown fájlhoz. A kódhoz tartozó megjegyzéseket fordítottam le, de a kódot nem módosítottam. Nem adtam hozzá további megjegyzéseket a fájl elejéhez.

Speciális hardver a gyors FP16 számításokhoz.

6. Hangold be a batch méretet - A nagyobb batch méretek jobb számítási intenzitást biztosítanak, de ronthatják a modell minőségét. Kísérletezz, hogy megtaláld az optimális pontot a modelled számára. A gradiens felhalmozás segíthet a nagyobb effektív batch méretek használatában.

7. Használj gyors interconnecteket - Az NVLink és az InfiniBand sokkal nagyobb sávszélességet biztosítanak, mint a PCIe. Ezek használata a GPU-k közötti kommunikációhoz jelentősen javíthatja a több GPU-s skálázhatóságot.

8. Profilozd és optimalizáld a kódodat - Használj profilozó eszközöket, hogy azonosítsd a kommunikációs szűk keresztmetszeteket, és optimalizáld a kódodat a maximális átviteli sebesség érdekében. A számítás és a kommunikáció átfedése kulcsfontosságú.

9. Vedd figyelembe a költségeket - Több GPU gyorsíthatja a betanítást, de többe is kerül. Találd meg a megfelelő egyensúlyt a költségvetésed és a határidőd között. Ne feledd, a cél a kívánt eredmény eléréséhez szükséges költségek minimalizálása, nem a hardver kihasználtságának maximalizálása.

10. Kezdd egyszerűen és skálázz fel - Kezdj az adatpárhuzamossággal néhány GPU-n, és fokozatosan skálázz fel több GPU-ra és fejlettebb párhuzamossági technikákra, ha szükséges. A túlzott optimalizálás szükségtelenül bonyolulttá teheti a kódodat.

Összefoglalva, a több GPU-s betanítás egy hatékony eszköz az AI munkaterhek gyorsítására. A párhuzamossági technikák gondos alkalmazásával és a legjobb gyakorlatok követésével az élvonalbeli modelleket töredék idő alatt betaníthatod egyetlen GPU-hoz képest. A kulcs az egyszerű kezdés, a folyamatos profilozás és optimalizálás, valamint a komplexitás fokozatos növelése a teljesítménycélok eléréséhez. Kellemes betanítást!

GPU szerverek és készülékek

A GPU-alapú infrastruktúra kulcsrakész megoldásaihoz több gyártó is kínál előre integrált szervereket és készülékeket:

• NVIDIA DGX A100: Integrált rendszer 8x NVIDIA A100 GPU-val, 128 AMD EPYC CPU maggal, 320 GB GPU memóriával, 15 TB NVMe tárolóval és 8 Mellanox ConnectX-6 200 Gb/s hálózati interfésszel. 5 PFLOPS AI teljesítményt nyújt.

• NVIDIA DGX Station A100: Kompakt asztali munkaállomás 4x NVIDIA A100 GPU-val, 64 AMD EPYC CPU maggal, 128 GB GPU memóriával és 7,68 TB NVMe tárolóval.Itt a magyar fordítás:

• Lambda Hyperplane: 4U szerverház, amely akár 8 db NVIDIA A100 GPU-t támogat 160 GB GPU memóriával, 8 TB rendszermemóriával és 256 TB NVMe tárolóval. Elérhető Intel Xeon, AMD EPYC vagy Ampere Altra CPU-kkal.

A GPU-fürt kezelésének egyszerűsítése a Run:AI-val

A GPU-fürt kiépítése és kezelése összetett feladat. Az olyan eszközök, mint a Run:AI, segíthetnek egyszerűsíteni a GPU-erőforrások kiosztását és ütemezését. A főbb funkciók:

• Pooling: Az összes GPU egyesítése egyetlen megosztott készletbe, amely dinamikusan allokálható a különböző terhelésekhez.

• Ütemezés: Fejlett ütemezési algoritmusok a GPU-kihasználtság optimalizálására és a felhasználók és feladatok számára egyenletes hozzáférés biztosítására.

• Láthatóság: Részletes monitorozás és jelentéskészítés a GPU-használatról, teljesítményről és szűk keresztmetszetekről a teljes fürtön.

• Munkafolyamatok: Integráció a népszerű adattudományi eszközökkel és ML-folyamatokkal a modellépítés végpontok közötti folyamatának egyszerűsítése érdekében.

A Run:AI GPU-ütemezési platformjával kapcsolatos további információkért látogasson el a weboldalunkra (opens in a new tab).

Összefoglalás

A GPU-fürtök elengedhetetlen infrastruktúrát jelentenek azoknak a szervezeteknek, amelyek szeretnék felgyorsítani a számításigényes AI/ML-terheléseket, és növelni a modellképzési és -következtetési kapacitást. A hardverkiválasztás, az adatközpont-tervezés, a szoftvertelepítés és a fürtkezelés kulcsfontosságú szempontjainak megértésével olyan erős GPU-fürtöket tervezhet és építhet, amelyek támogatják az AI-kezdeményezéseit.

Bár a GPU-fürt összeállítása a semmiből jelentős szakértelmet és erőfeszítést igényel, az olyan eszközök, mint a Run:AI, sok bonyolultságot el tudnak rejteni, és segíthetnek a GPU-beruházás maximális kihasználásában. A Run:AI GPU-fürtök AI-terhelésekhez történő egyszerű kiépítésének és kezeléséről szóló bemutatóért ütemezzen egy demót (opens in a new tab) csapatunkkal.

.