چگونه یک خوشه قدرتمند GPU بسازیم: راهنمای جامع

مقدمه: چیست خوشه GPU؟

خوشه GPU یک گروه از رایانه هاست که هر گره آن مجهز به یک یا چند واحد پردازش گرافیکی (GPU) است. با بهره گیری از قدرت چندین GPU که با هم کار می کنند، این خوشه ها قابلیت های محاسباتی شتاب یافته برای وظایف محاسباتی خاص مانند پردازش تصویر و ویدیو، آموزش شبکه های عصبی و اجرای سایر الگوریتم های یادگیری ماشین ارائه می دهند.

خوشه های GPU چندین مزیت کلیدی دارند:

• در دسترس بودن بالا: اگر یک گره در خوشه از کار بیفتد، بار کاری می تواند به طور خودکار به سایر گره های موجود هدایت شود تا از وقفه جلوگیری شود.
• عملکرد بالا: با توزیع بار کاری در سراسر چندین گره GPU موازی، خوشه می تواند قدرت محاسباتی بسیار بالاتری نسبت به یک ماشین تک را برای وظایف پرمصرف ارائه دهد.
• تعادل بار: کارهای ورودی به طور یکنواخت در سراسر گره های GPU در خوشه پخش می شوند، به آن امکان می دهد حجم زیادی از درخواست ها را به طور همزمان به طور کارآمد مدیریت کند.

برای آشنایی بیشتر با استفاده از GPU ها برای یادگیری ماشین، به راهنماهای تخصصی ما در مورد موارد زیر مراجعه کنید:

• GPU های یادگیری عمیق (opens in a new tab) - نگاهی کلی به GPU ها برای بار کاری های یادگیری عمیق
• آموزش چند GPU و توزیع شده (opens in a new tab) - تکنیک های آموزش مدل ها در سراسر چندین GPU

در این مقاله، ما به موارد زیر خواهیم پرداخت:

• موارد استفاده رایج برای خوشه های GPU
• راهنمای مرحله به مرحله برای ساخت خوشه GPU خود
• مالاحظات و گزینه های سخت افزاری کلیدی
• استقرار نرم افزار برای خوشه های GPU
• ساده سازی مدیریت خوشه GPU با ابزارهایی مانند Run:AI

موارد استفاده خوشه GPU

افزایش مقیاس یادگیری عمیق

یکی از کاربردهای محبوب خوشه های GPU، آموزش مدل های یادگیری عمیق بزرگ در چندین گره است. قدرت محاسباتی تجمعی به شما امکان می دهد با مدل های بزرگتر کار کنید.فایل مارک‌داون زیر را به فارسی ترجمه کنید. برای کد، فقط نظرات را ترجمه کنید و هیچ نظر اضافی در ابتدای فایل اضافه نکنید.

دیتاست‌ها و معماری‌های پیچیده‌تر شبکه‌های عصبی. برخی از مثال‌ها عبارتند از:

• بینایی کامپیوتری: مدل‌هایی مانند ResNet و Inception برای طبقه‌بندی تصویر، تشخیص اشیا و غیره اغلب صدها لایه کانولوشنی دارند که نیاز به محاسبات ماتریسی شدید دارند. خوشه‌های GPU می‌توانند آموزش این مدل‌ها را بر روی مجموعه‌های داده تصویر/ویدیوی بزرگ به طور چشمگیری تسریع کنند.

• پردازش زبان طبیعی (NLP): آموزش مدل‌های زبان بزرگ مانند BERT و GPT-3 برای وظایفی مانند ترجمه، تولید متن و هوش مصنوعی گفتگویی نیاز به بلعیدن مجموعه‌های متنی عظیم دارد. خوشه‌های GPU به شما امکان می‌دهند تا داده‌های آموزشی را تقسیم کرده و آموزش مدل را موازی‌سازی کنید.

استنتاج AI لبه

علاوه بر آموزش در مراکز داده، خوشه‌های GPU همچنین می‌توانند در سراسر دستگاه‌های محاسبه لبه برای استنتاج AI با تأخیر کم توزیع شوند. با ادغام GPU‌های چندین گره لبه در یک خوشه منطقی واحد، می‌توانید پیش‌بینی‌های آنی را به طور محلی بر روی دستگاه‌های لبه بدون تأخیر رفت و برگشت برای ارسال داده به ابر یا مرکز داده دور ایجاد کنید.

این ویژگی به ویژه برای برنامه‌هایی مانند خودروهای خودران، ربات‌های صنعتی و تحلیل ویدیو که پاسخ‌های سریع حیاتی هستند مفید است. برای بررسی عمیق‌تر، به راهنمای AI لبه (opens in a new tab) ما مراجعه کنید.

چگونه یک خوشه شتاب‌دهنده GPU بسازیم

برای جمع‌آوری یک خوشه GPU برای مرکز داده یا اتاق سرور محلی خود، این مراحل را دنبال کنید:

مرحله 1: انتخاب سخت‌افزار مناسب

بلوک ساختاری اصلی یک خوشه GPU گره فردی است - یک سرور فیزیکی با یک یا چند GPU که می‌تواند بار محاسباتی را اجرا کند. هنگام مشخص کردن پیکربندی هر گره، به موارد زیر توجه کنید:

• CPU: علاوه بر GPU‌ها، هر گره به یک CPU نیاز دارد، اما هر پردازنده مدرن برای بیشتر موارد کاربرد کافی خواهد بود.

• RAM: حافظه سیستم بیشتر همیشه بهتر است، اما برای حداقل 24 گیگابایت RAM DDR3 در هر گره برنامه‌ریزی کنید.

• رابط‌های شبکه: هر گره باید حداقل دو درگاه شبکه داشته باشد - یکی برای ترافیک خوشه و یکی برای.اینفینی‌باند یا 100 گیگابیت اترنت را برای ارتباطات سریع GPU به GPU استفاده کنید.

• مادربرد: مطمئن شوید که مادربرد دارای اسلات‌های کافی PCI Express برای GPU‌ها و کارت‌های شبکه است. معمولاً به اسلات‌های x16 برای GPU‌ها و اسلات‌های x8 برای اینفینی‌باند/اترنت نیاز خواهید داشت.

• منبع تغذیه: GPU‌های مراکز داده دارای مصرف توان قابل توجهی هستند. منبع تغذیه را به گونه‌ای انتخاب کنید که بتواند مصرف توان کل اجزا را در بار بیشینه پشتیبانی کند.

• ذخیره‌سازی: SSD‌ها ایده‌آل هستند اما درایوهای SATA نیز می‌توانند بسته به نیازهای ورودی/خروجی شما کفایت کنند.

• فرم‌فاکتور GPU: GPU‌ها در اشکال و اندازه‌های مختلفی عرضه می‌شوند. گزینه‌های رایج شامل full-height/full-length، low profile، با خنک‌کننده فعال، با خنک‌کننده غیرفعال و خنک‌کننده مایع هستند. فرم‌فاکتوری را انتخاب کنید که با شاسی سرور و محدودیت‌های خنک‌کننده شما سازگار باشد.

مرحله 2: برنامه‌ریزی برای توان، خنک‌کاری و فضای رک

بسته به مقیاس، یک خوشه GPU ممکن است نیاز به یک اتاق مرکز داده اختصاصی یا فضای هم‌مکان داشته باشد. مسائل کلیدی شامل موارد زیر است:

• فضای رک: مطمئن شوید که عمق، ارتفاع و عرض رک‌های سرور شما برای استقرار فیزیکی گره‌ها بر اساس ابعاد شاسی و فرم‌فاکتور GPU انتخابی شما کافی است.
• توزیع توان: به طور دقیق مصرف توان کل خوشه را محاسبه کرده و مدارهای برقی، PDU‌ها و UPS‌های مناسب را تأمین کنید. فراموش نکنید تجهیزات خنک‌کاری و افزونگی را نیز در نظر بگیرید.
• ظرفیت خنک‌کاری: GPU‌ها حرارت زیادی تولید می‌کنند. مطمئن شوید که سیستم خنک‌کاری شما می‌تواند خروجی حرارتی خوشه را مدیریت کند. خنک‌کاری مایع ممکن است برای بالاترین تراکم مستقرسازی ضروری باشد.
• کابل‌کشی شبکه: عالوه بر توان، به ارتباطات شبکه با سرعت بالا بین گره‌ها و جهان خارج نیاز خواهید داشت. به دستورالعمل‌های ارائه‌شده توسط سازنده سوئیچ خود برای انواع کابل، طول‌ها و بهترین شیوه‌های نصب مراجعه کنید.

مرحله 3: مونتاژ و کابل‌کشی خوشه

با آماده‌سازی تسهیلات و تهیه سخت‌افزار، زمان آن فرا رسیده است که خوشه را به صورت فیزیکی ایجاد کنید. یک معماری معمول شامل موارد زیر است:

• گره‌های سرپرست: یک یا چند سرور که.فایل مارک‌داون را به فارسی ترجمه کنید. برای کد، فقط نظرات را ترجمه کنید و هیچ نظر اضافی در ابتدای فایل اضافه نکنید.

• گره‌های کارگر: اکثر سرورهایی که واقعاً بار کاری GPU را اجرا می‌کنند. گره‌های کارگر وظایف را از گره سر دریافت می‌کنند، آنها را اجرا می‌کنند و نتایج را برمی‌گردانند.

سرورها را در قفسه‌ها نصب کنید، کابل‌های برق را به PDU‌ها وصل کنید و کابل‌های شبکه را بین گره‌ها و سوئیچ اصلی وصل کنید. مراقب باشید که جریان هوا و مدیریت کابل را به درستی حفظ کنید.

مرحله 4: استقرار پشته نرم‌افزاری

با قرار گرفتن سخت‌افزار در جای خود، مرحله بعدی نصب مؤلفه‌های نرم‌افزاری مورد نیاز است:

• سیستم عامل: از توزیع لینوکس بهینه‌شده برای سرور مانند CentOS، RHEL یا Ubuntu Server استفاده کنید. سیستم عامل را در هر گره پیکربندی کنید و مراقب باشید که نام‌های میزبان، آدرس‌های IP و سایر تنظیمات در سراسر خوشه همسو باشند.

• درایورهای GPU: درایورهای مناسب GPU را از سازنده سخت‌افزار (مانند NVIDIA CUDA Toolkit) در هر گره نصب کنید.

• محیط اجرای کانتینر: برای تسهیل قابلیت حمل و نقل و مقیاس‌پذیری، اکثر خوشه‌های مدرن از کانتینرها برای بسته‌بندی و استقرار بارهای کاری استفاده می‌کنند. محیط اجرای کانتینر مانند Docker یا Singularity را در هر گره تنظیم کنید.

• پلتفرم ارکسترشن: از یک سیستم ارکسترشن برای مدیریت خوشه و برنامه‌ریزی کار در سراسر گره‌ها استفاده می‌شود. گزینه‌های محبوب شامل Kubernetes برای بارهای کاری ابری بومی و Slurm برای HPC سنتی است.

• پایش و ثبت رویداد: یک سیستم متمرکز برای جمع‌آوری لاگ‌ها و معیارها از همه گره‌ها پیاده‌سازی کنید. ابزارهای متن‌باز مانند Prometheus، Grafana و ELK stack گزینه‌های رایج هستند.

• ابزارهای علوم داده: چارچوب‌ها، کتابخانه‌ها و ابزارهای مورد نیاز برای بارهای کاری یادگیری ماشین را از قبل نصب کنید. این ممکن است شامل PyTorch، TensorFlow، Python، Jupyter و غیره باشد.

گزینه‌های سخت‌افزار خوشه GPU

GPU‌های مراکز داده

قدرتمندترین GPU‌ها برای خوشه‌های مقیاس بزرگ، شتاب‌دهنده‌های مراکز داده NVIDIA هستند:

• NVIDIA A100: پرچمدار NVIDIA مبتنی بر معماری Ampere. ارائه.ترجمه فارسی:

این فایل مارک‌داون مربوط به عملکرد AI تا 312 TFLOPS، 40 گیگابایت حافظه HBM2 و پهنای باند اتصال 600 گیگابایت بر ثانیه است. از Multi-Instance GPU (MIG) برای تقسیم به هفت واحد جداگانه پشتیبانی می‌کند.

• NVIDIA V100: GPU مبتنی بر Volta با 640 هسته تنسور و 32 گیگابایت حافظه HBM2. تا 125 TFLOPS و پهنای باند NVLink 300 گیگابایت بر ثانیه ارائه می‌دهد.

• NVIDIA T4: شتاب‌دهنده استنتاج پروفایل کم با 320 هسته تنسور Turing، 16 گیگابایت حافظه GDDR6 و عملکرد 260 TOPS INT8. برای گره‌های محاسبه لبه بهینه‌سازی شده است.

چرا آموزش چند GPU برای مدل‌های AI مقیاس بزرگ مهم است

آموزش مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی مانند شبکه‌های عصبی عمیق با میلیاردها پارامتر بسیار محاسباتی است. یک GPU تک، حتی یک مدل بالا، اغلب فاقد حافظه و توان محاسباتی لازم برای آموزش این مدل‌های عظیم در زمان معقول است. در اینجا است که آموزش چند GPU به کمک می‌آید. با بهره‌گیری از قدرت چندین GPU که به صورت موازی کار می‌کنند، می‌توانیم آموزش را به طور چشمگیری تسریع کرده و مدل‌های بی‌سابقه در مقیاس و پیچیدگی را هدف قرار دهیم.

در نظر بگیرید که می‌خواهید GPT-3، مدل زبان معروف با 175 میلیارد پارامتر، را روی یک GPU تک آموزش دهید. این کار ممکن است ماه‌ها، اگر نه سال‌ها، طول بکشد! اما با تقسیم مدل و داده‌ها بر روی مثلاً 1024 GPU A100، آموزش را می‌توان در عرض چند هفته به اتمام رساند. این است قدرت آموزش چند GPU - آن مسائل غیرقابل حل را امکان‌پذیر می‌کند.

برخی از مزایای کلیدی آموزش چند GPU عبارتند از:

1. زمان آموزش سریع‌تر - توزیع بار محاسباتی امکان موازی‌سازی گسترده را فراهم می‌کند، زمان آموزش را از ماه‌ها به روزها یا هفته‌ها کاهش می‌دهد. این چرخه تکرار سریع‌تر تحقیق و تجاری‌سازی را تسریع می‌کند.

2. امکان آموزش مدل‌های بزرگ‌تر - مدل‌های بزرگ‌تر معمولاً عملکرد بهتری دارند اما به مقادیر عظیمی از حافظه و محاسبات نیاز دارند. تقسیم بندی روی چندین GPU امکان آموزش مدل‌های با میلیاردها پارامتر را فراهم می‌کند که هرگز امکان‌پذیر نبود.3. مقیاس پذیری - افزودن تعداد بیشتری GPU به شما امکان می‌دهد که حتی مدل‌های بزرگ‌تری را آموزش دهید یا زمان آموزش را بیشتر کاهش دهید. آموزش چند GPU یک رویکرد بسیار مقیاس‌پذیر است.

3. کارایی هزینه - در حالی که خرید چند GPU هزینه اولیه بالاتری دارد، کاهش زمان آموزش آن را از نظر هزینه‌ای مقرون به صرفه‌تر از استفاده از یک GPU به مدت طولانی‌تر می‌کند. شما نتایج را سریع‌تر به دست می‌آورید در حالی که منابع محاسباتی گران‌قیمت را برای مدت زمان کمتری مشغول می‌کنید.

به طور خلاصه، آموزش چند GPU برای پیشبرد مرزهای هوش مصنوعی ضروری است، زیرا به محققان امکان می‌دهد مدل‌های پیشرفته و بزرگ را به طور مقیاس‌پذیر و مقرون به صرفه عملی آموزش دهند. این یک تغییر بازی محسوب می‌شود.

تکنیک‌های موازی‌سازی برای آموزش چند GPU

برای استفاده از چند GPU، ما باید کار را به نحوی تقسیم کنیم که پردازش موازی را امکان‌پذیر سازد. تکنیک‌های موازی‌سازی متعددی در آموزش چند GPU استفاده می‌شوند. هر کدام از این تکنیک‌ها تجارب خاص خود را دارند و برای سناریوهای مختلف مناسب هستند. بیایید به سه مورد اصلی آن‌ها - موازی‌سازی داده، موازی‌سازی مدل و موازی‌سازی خط‌لوله - بپردازیم.

موازی‌سازی داده

موازی‌سازی داده ساده‌ترین و رایج‌ترین تکنیک موازی‌سازی است. ایده این است که هر GPU روی زیرمجموعه‌ای متفاوت از داده‌های آموزشی کار کند در حالی که پارامترهای مدل را به اشتراک می‌گذارد.

این چگونه کار می‌کند:

1. مدل را در هر GPU همانند‌سازی کنید
2. یک دسته آموزشی را به طور یکنواخت در میان GPU‌ها تقسیم کنید
3. هر GPU پردازش رو به جلو و پس‌انتشار را بر روی زیرمجموعه داده خود محاسبه می‌کند
4. گرادیان‌ها از هر GPU میانگین‌گیری می‌شوند
5. هر GPU با استفاده از گرادیان‌های میانگین‌گیری شده، نسخه خود از پارامترهای مدل را به‌روزرسانی می‌کند

به طور اساسی، هر GPU به طور مستقل پردازش رو به جلو و پس‌انتشار را بر روی زیرمجموعه‌ای از داده انجام می‌دهد. سپس گرادیان‌ها در میان GPU‌ها ارتباط داده می‌شوند، میانگین‌گیری می‌شوند و برای به‌روزرسانی پارامترهای مدل مشترک در هر GPU استفاده می‌شوند. چارچوب‌هایی مانند PyTorch و TensorFlow امکانات آسان‌استفاده‌ای برای میانگین‌گیری و همگام‌سازی گرادیان‌ها در میان GPU‌ها ارائه می‌دهند.

موازی‌سازی داده ساده برای پیاده‌سازی است و زمانی که.این مدل در یک GPU تک می‌چرخد اما دیتاست بزرگ است. می‌توانید بدون تغییر در کد مدل به GPUهای بیشتری مقیاس دهید. مشکل اصلی این است که همه GPUها باید گرادیان‌ها را در هر مرحله آموزش همگام سازی کنند، که می‌تواند به یک گلوگاه ارتباطی تبدیل شود، به خصوص با تعداد زیادی GPU در یک اتصال کند.

موازی‌سازی مدل

موازی‌سازی مدل رویکرد عکس موازی‌سازی داده را در پیش می‌گیرد. به جای تقسیم کردن داده، مدل را خود به طور مستقیم در سراسر چند GPU تقسیم می‌کند. هر GPU بخشی متفاوت از مدل را در خود نگه می‌دارد.

یک روش رایج برای تقسیم کردن مدل این است که لایه‌های مختلف را روی GPUهای مختلف قرار دهیم. به عنوان مثال، با یک شبکه عصبی 24 لایه و 4 GPU، هر GPU می‌تواند 6 لایه را در خود نگه دارد. عبور رو به جلو شامل عبور دادن فعال‌سازی‌ها از یک GPU به GPU بعدی به عنوان جریان داده از طریق لایه‌ها است. عبور رو به عقب به همین ترتیب انجام می‌شود.

موازی‌سازی مدل برای زمانی که حالت مدل در حافظه یک GPU تک نمی‌گنجد ضروری است. با تقسیم کردن در سراسر GPUها، می‌توانیم به مدل‌های بزرگ‌تر مقیاس دهیم. مبادله این است که موازی‌سازی مدل نیاز به ارتباط بیشتری بین GPUها دارد زیرا فعال‌سازی‌ها و گرادیان‌ها از یک GPU به GPU دیگر جریان پیدا می‌کنند. این هزینه ارتباطی می‌تواند پهنای باند را کاهش دهد.

چالش دیگر با موازی‌سازی مدل این است که نیاز به تغییرات در کد مدل خود برای کار با لایه‌های تقسیم‌شده دارد. چارچوب‌ها در حال بررسی راه‌هایی برای خودکارسازی این هستند.

موازی‌سازی خط‌لوله

موازی‌سازی خط‌لوله تکنیک پیچیده‌تری است که موازی‌سازی داده و موازی‌سازی مدل را ترکیب می‌کند. با موازی‌سازی خط‌لوله، هم مدل و هم داده را در سراسر GPUها تقسیم می‌کنیم.

مدل به مراحل تقسیم می‌شود، که هر کدام به GPU متفاوتی اختصاص داده می‌شود. هر مرحله در هر زمان داده‌های یک میکرو-بچ را پردازش می‌کند. داده از طریق خط‌لوله جریان پیدا می‌کند، با هر GPU که روی مرحله خود کار می‌کند و فعال‌سازی‌های میانی را به مرحله بعدی منتقل می‌کند.

اینجا یک مثال از خط‌لوله با 4 GPU و 4 میکرو-بچ آورده شده است:

مزیت اصلی موازی‌سازی خط‌لوله این است که همه GPU‌ها را به کار می‌اندازد. در حالی که یک GPU در حال انجام عبور رو به جلو برای یک میکرو-دسته است، GPU دیگری می‌تواند در حال انجام عبور رو به عقب میکرو-دسته قبلی باشد. این زمان بیکاری را کاهش می‌دهد.

چالش اصلی با موازی‌سازی خط‌لوله، تعادل بار کاری در میان مراحل است. اگر یک مرحله به مراتب طولانی‌تر از دیگران باشد، می‌تواند کل خط‌لوله را متوقف کند. تقسیم دقیق مدل برای تعادل کار بسیار مهم برای عملکرد است.

موازی‌سازی خط‌لوله همچنین "هزینه حباب" را معرفی می‌کند، زیرا منتظر پر شدن خط‌لوله در ابتدا و تخلیه آن در انتهای هر دسته هستیم. اندازه‌های دسته بزرگ‌تر و تعداد مراحل کمتر به کاهش این هزینه کمک می‌کند.

توصیه‌های عملی برای آموزش کارآمد چند GPU

اینجا برخی از بهترین شیوه‌ها برای در نظر گرفتن هنگام انجام آموزش چند GPU وجود دارد:

1. در صورت امکان از موازی‌سازی داده استفاده کنید - موازی‌سازی داده ساده‌ترین روش برای پیاده‌سازی و کمترین هزینه را دارد. اگر مدل شما در یک GPU جا می‌شود، موازی‌سازی داده را ترجیح دهید.

2. در صورت لزوم از موازی‌سازی مدل استفاده کنید - اگر مدل شما از حافظه یک GPU بزرگ‌تر است، از موازی‌سازی مدل برای مقیاس‌پذیری به مدل‌های بزرگ‌تر استفاده کنید. موازی‌سازی مدل را در بالاترین سطح ممکن پیاده‌سازی کنید تا هزینه ارتباطات را به حداقل برسانید.

3. برای حداکثر عملکرد از موازی‌سازی خط‌لوله استفاده کنید - موازی‌سازی خط‌لوله پیچیده‌ترین روش است، اما می‌تواند بهترین عملکرد را با به کار انداختن حداکثری GPU‌ها فراهم کند. تعادل بار کاری را در میان مراحل خط‌لوله به دقت تنظیم کنید.

4. محاسبات و ارتباطات را همپوشانی کنید - تکنیک‌هایی مانند تجمع گرادیان به شما امکان می‌دهند محاسبات را با ارتباطات همپوشانی دهید، با محاسبه مجموعه بعدی گرادیان‌ها در حالی که مجموعه قبلی را همگام‌سازی می‌کنید.

5. از دقت مختلط استفاده کنید - آموزش با دقت مختلط از دقت پایین‌تر (مانند FP16) برای محاسبات و دقت بالاتر (FP32) برای تجمع استفاده می‌کند. این باعث کاهش فضای حافظه و زمان محاسبه با تأثیر حداقلی بر دقت می‌شود. بسیاری از GPU‌ها قابلیت‌های پشتیبانی از دقت مختلط را دارند.فایل مارک‌داون را به فارسی ترجمه کنید. برای کد، فقط نظرات را ترجمه کنید و هیچ نظر اضافی در ابتدای فایل اضافه نکنید.

6. اندازه دسته‌بندی خود را تنظیم کنید - اندازه‌های دسته‌بندی بزرگ‌تر شدت محاسباتی بهتری دارند اما ممکن است کیفیت مدل را کاهش دهند. برای پیدا کردن نقطه‌ی تعادل برای مدل خود آزمایش کنید. انباشت گرادیان می‌تواند به استفاده از اندازه‌های دسته‌بندی موثرتر کمک کند.

7. از اتصالات سریع استفاده کنید - NVLink و InfiniBand پهنای باند بسیار بیشتری نسبت به PCIe دارند. استفاده از این‌ها برای ارتباطات بین GPU می‌تواند چندگانگی چند GPU را به طور چشمگیری بهبود بخشد.

8. کد خود را پروفایل و بهینه‌سازی کنید - از ابزارهای پروفایل برای شناسایی گلوگاه‌های ارتباطی استفاده کنید و کد خود را برای حداکثر پهنای باند بهینه‌سازی کنید. همپوشانی محاسبات و ارتباطات کلید اصلی است.

9. هزینه را در نظر بگیرید - تعداد بیشتر GPU می‌تواند آموزش را سریع‌تر کند اما هزینه‌ی بیشتری نیز دارد. تعادل مناسبی بین بودجه و زمان‌بندی خود پیدا کنید. به یاد داشته باشید، هدف کاهش هزینه برای رسیدن به نتیجه‌ی مورد نظر است، نه حداکثر سازی استفاده از سخت‌افزار.

10. از ساده شروع کنید و مقیاس‌پذیر شوید - با موازی‌سازی داده بر روی چند GPU شروع کنید و به تدریج به GPU های بیشتر و تکنیک‌های موازی‌سازی پیشرفته‌تر مقیاس‌پذیر شوید. بهینه‌سازی زودهنگام می‌تواند کد شما را غیرضروری پیچیده کند.

به طور خلاصه، آموزش چند GPU ابزار قدرتمندی برای تسریع کارهای هوش مصنوعی است. با اعمال دقیق تکنیک‌های موازی‌سازی و پیروی از بهترین شیوه‌ها، می‌توانید مدل‌های پیشرفته را در کسری از زمانی که روی یک GPU انجام می‌شود، آموزش دهید. کلید موفقیت، شروع ساده، پروفایل و بهینه‌سازی بی‌وقفه و افزایش پیچیدگی به اندازه نیاز برای دستیابی به اهداف عملکردی است. آموزش موفق!

سرورها و دستگاه‌های GPU

برای زیرساخت GPU آماده به کار، چندین فروشنده سرورها و دستگاه‌های از پیش ادغام شده ارائه می‌دهند:

• NVIDIA DGX A100: یک سیستم یکپارچه با 8 GPU NVIDIA A100، 128 هسته CPU AMD EPYC، 320 گیگابایت حافظه GPU، 15 ترابایت حافظه NVMe و 8 رابط شبکه Mellanox ConnectX-6 200 گیگابیت بر ثانیه. ارائه دهنده 5 پتافلاپس عملکرد هوش مصنوعی.

• NVIDIA DGX Station A100: ایستگاه کاری رومیزی فشرده با 4 GPU NVIDIA A100، 64 هسته CPU AMD EPYC، 128 گیگابایت حافظه GPU و 7.68 ترابایت حافظه NVMe.اینجا ترجمه فارسی فایل مارک‌داون است:

• صفحه‌ی هایپرپلن لامبدا: سرور 4U که پشتیبانی از حداکثر 8 GPU NVIDIA A100 با 160 گیگابایت حافظه GPU، 8 ترابایت حافظه سیستم و 256 ترابایت ذخیره‌سازی NVMe را دارد. در دسترس با پردازنده‌های Intel Xeon، AMD EPYC یا Ampere Altra.

ساده‌سازی مدیریت خوشه‌ی GPU با Run:AI

ساخت و مدیریت یک خوشه‌ی GPU پیچیده است. ابزارهایی مانند Run:AI می‌توانند تخصیص و ارکسترسیون منابع GPU را ساده‌تر کنند. ویژگی‌های کلیدی شامل:

• تجمیع: تمام GPU‌های موجود در خوشه را به یک پول مشترک واحد تبدیل می‌کند که می‌تواند به طور پویا به کارهای مختلف اختصاص داده شود.

• زمان‌بندی: الگوریتم‌های پیشرفته زمان‌بندی برای بهینه‌سازی استفاده از GPU و اطمینان از دسترسی عادلانه برای همه کاربران و کارها.

• قابلیت رؤیت: نظارت و گزارش‌دهی جزئی در مورد استفاده از GPU، عملکرد و گلوگاه‌ها در سراسر خوشه.

• جریان‌های کاری: یکپارچه‌سازی با ابزارهای محبوب علوم داده و خط‌های لوله‌ی یادگیری ماشین برای ساده‌سازی توسعه‌ی مدل از ابتدا تا انتها.

برای اطلاعات بیشتر در مورد پلتفرم ارکسترسیون GPU Run:AI، به وب‌سایت ما (opens in a new tab) مراجعه کنید.

نتیجه‌گیری

خوشه‌های GPU زیرساخت ضروری برای سازمان‌هایی هستند که به دنبال شتاب‌دهی به کارهای محاسباتی سنگین AI/ML و افزایش ظرفیت آموزش و استنتاج مدل هستند. با درک مسائل کلیدی در مورد انتخاب سخت‌افزار، برنامه‌ریزی مرکز داده، استقرار نرم‌افزار و مدیریت خوشه، می‌توانید خوشه‌های GPU قدرتمندی را طراحی و بسازید تا پروژه‌های هوش مصنوعی خود را پشتیبانی کنند.

در حالی که ساخت یک خوشه‌ی GPU از ابتدا نیاز به تخصص و تلاش قابل توجهی دارد، ابزارهایی مانند Run:AI می‌توانند بخش زیادی از این پیچیدگی را کنار بگذارند و به شما کمک کنند تا حداکثر استفاده را از سرمایه‌گذاری GPU خود داشته باشید. برای مشاهده اینکه چگونه Run:AI ساخت و مدیریت خوشه‌های GPU برای کارهای هوش مصنوعی را آسان می‌کند، یک دمو با تیم ما (opens in a new tab) را برنامه‌ریزی کنید.