Cách Xây Dựng Một Cụm GPU Mạnh Mẽ: Hướng Dẫn Toàn Diện

Giới Thiệu: Cụm GPU là gì?

Một cụm GPU là một nhóm máy tính, mỗi nút được trang bị một hoặc nhiều đơn vị xử lý đồ họa (GPU). Bằng cách tận dụng sức mạnh của nhiều GPU hoạt động cùng nhau, các cụm này cung cấp khả năng tính toán được tăng tốc cho các tác vụ tính toán cụ thể như xử lý hình ảnh và video, huấn luyện mạng nơ-ron, và chạy các thuật toán học máy khác.

Các cụm GPU mang lại một số lợi ích chính:

• Khả Năng Sẵn Sàng Cao: Nếu một nút trong cụm bị lỗi, tải công việc có thể được định tuyến lại tự động đến các nút khác có sẵn để duy trì thời gian hoạt động và ngăn ngừa gián đoạn.
• Hiệu Suất Cao: Bằng cách phân phối tải công việc trên nhiều nút GPU song song, một cụm có thể cung cấp công suất tính toán cao hơn nhiều so với một máy đơn lẻ cho các tác vụ đòi hỏi.
• Cân Bằng Tải: Các công việc đến được phân bổ đều trên các nút GPU trong cụm, cho phép nó xử lý hiệu quả một khối lượng lớn yêu cầu cùng một lúc.

Để tìm hiểu thêm về việc sử dụng GPU cho học máy, hãy kiểm tra các hướng dẫn chi tiết của chúng tôi về:

• GPU Học Sâu (opens in a new tab) - tổng quan về GPU cho các tải công việc học sâu
• Đào Tạo Đa GPU và Phân Tán (opens in a new tab) - các kỹ thuật để đào tạo mô hình trên nhiều GPU

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ bao gồm:

• Các trường hợp sử dụng phổ biến cho các cụm GPU
• Hướng dẫn từng bước để xây dựng cụm GPU của riêng bạn
• Các yếu tố cần xem xét và lựa chọn phần cứng chính
• Triển khai phần mềm cho các cụm GPU
• Đơn giản hóa quản lý cụm GPU bằng các công cụ như Run:AI

Các Trường Hợp Sử Dụng Cụm GPU

Mở Rộng Học Sâu

Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của các cụm GPU là để huấn luyện các mô hình học sâu lớn trên nhiều nút. Công suất tính toán tổng hợp cho phép bạn làm việc với các mô hình lớn hơn. Tập dữ liệu và các kiến trúc mạng nơ-ron phức tạp hơn. Một số ví dụ bao gồm:

• Thị giác máy tính: Các mô hình như ResNet và Inception cho phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng, v.v. thường có hàng trăm lớp tích chập yêu cầu toán học ma trận đặc biệt. Các cụm GPU có thể tăng tốc đáng kể việc huấn luyện các mô hình này trên các tập dữ liệu hình ảnh/video lớn.

• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn như BERT và GPT-3 cho các nhiệm vụ như dịch thuật, tạo văn bản và trí tuệ nhân tạo hội thoại yêu cầu phải tiêu thụ các tập văn bản khổng lồ. Các cụm GPU cho phép bạn chia nhỏ dữ liệu huấn luyện và song song hóa việc huấn luyện mô hình.

Suy luận AI cạnh

Ngoài việc huấn luyện tại các trung tâm dữ liệu, các cụm GPU cũng có thể được phân bố địa lý trên các thiết bị tính toán cạnh cho suy luận AI có độ trễ thấp. Bằng cách kết hợp các GPU từ nhiều nút cạnh thành một cụm逻辑, bạn có thể tạo ra các dự đoán theo thời gian thực tại các thiết bị cạnh mà không cần độ trễ đi và về từ đám mây hoặc một trung tâm dữ liệu từ xa.

Điều này đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng như xe tự hành, robot công nghiệp và phân tích video, nơi thời gian phản hồi nhanh là rất quan trọng. Để tìm hiểu sâu hơn, hãy xem hướng dẫn AI cạnh (opens in a new tab) của chúng tôi.

Cách xây dựng một cụm được tăng tốc bằng GPU

Hãy làm theo các bước sau để lắp ráp một cụm GPU cho trung tâm dữ liệu hoặc phòng máy chủ tại chỗ của bạn:

Bước 1: Chọn phần cứng phù hợp

Khối xây dựng cơ bản của một cụm GPU là từng nút - một máy chủ vật lý với một hoặc nhiều GPU có thể chạy các tải công việc tính toán. Khi chỉ định cấu hình cho mỗi nút, hãy xem xét:

• CPU: Ngoài các GPU, mỗi nút cần một CPU, nhưng bất kỳ bộ xử lý hiện đại nào cũng đủ cho hầu hết các trường hợp sử dụng.
• RAM: Càng nhiều bộ nhớ hệ thống càng tốt, nhưng hãy lên kế hoạch cho ít nhất 24 GB RAM DDR3 mỗi nút.
• Giao diện mạng: Mỗi nút nên có ít nhất hai cổng mạng - một cho lưu lượng truy cập cụm và một. Sử dụng Infiniband hoặc 100 GbE để giao tiếp GPU-to-GPU tốc độ cao.
• Mainboard: Đảm bảo mainboard có đủ khe cắm PCI Express cho GPU và card mạng. Thông thường bạn sẽ cần các khe cắm x16 cho GPU và x8 cho Infiniband/Ethernet.
• Nguồn điện: GPU của trung tâm dữ liệu có mức tiêu thụ điện năng đáng kể. Chọn PSU có công suất đủ để hỗ trợ tổng mức tiêu thụ điện năng của tất cả các thành phần khi chịu tải tối đa.
• Lưu trữ: SSD là lý tưởng nhưng ổ SATA cũng có thể đủ tùy thuộc vào yêu cầu I/O của bạn.
• Dạng form GPU: GPU có nhiều hình dạng và kích cỡ khác nhau. Các tùy chọn phổ biến bao gồm full-height/full-length, low profile, có quạt tản nhiệt, không quạt tản nhiệt và làm mát bằng nước. Chọn dạng form phù hợp với khung máy chủ và các ràng buộc về làm mát của bạn.

Bước 2: Lập kế hoạch cho Điện, Làm mát và Không gian Rack

Tùy thuộc vào quy mô, một cụm GPU có thể yêu cầu một phòng trung tâm dữ liệu chuyên dụng hoặc không gian đồng vị. Các yếu tố cần xem xét bao gồm:

• Không gian rack: Đảm bảo bạn có chiều sâu, chiều cao và chiều rộng đủ trong các rack máy chủ của mình để vật lý chứa các nút dựa trên kích thước của khung máy chủ và dạng form GPU của bạn.

• Phân phối điện: Tính toán cẩn thận tổng mức tiêu thụ điện năng của cụm và cung cấp đủ mạch điện, PDU và UPS. Đừng quên tính đến thiết bị làm mát và tính dự phòng.

• Khả năng làm mát: GPU tạo ra rất nhiệt. Xác minh rằng hệ thống làm mát của bạn có thể xử lý được lượng nhiệt thoát ra từ cụm. Làm mát bằng nước có thể cần thiết cho các triển khai có mật độ cao nhất.

• Cáp mạng: Ngoài nguồn điện, bạn sẽ cần các liên kết mạng tốc độ cao giữa các nút và với thế giới bên ngoài. Tham khảo hướng dẫn của nhà cung cấp switch về các loại cáp, độ dài và các thực hành tốt nhất khi lắp đặt.

Bước 3: Lắp ráp và Kết nối Cáp Cụm

Với cơ sở vật chất đã chuẩn bị và phần cứng đã mua, đã đến lúc xây dựng vật lý cụm. Một kiến trúc điển hình bao gồm:

• Các nút đầu: Một hoặc nhiều máy chủ th. Quản lý cụm và lưu trữ các dịch vụ được chia sẻ như lưu trữ và lập lịch. Nút đầu là điểm liên lạc chính cho các yêu cầu người dùng/API bên ngoài.

• Nút worker: Phần lớn các máy chủ thực sự chạy các tải công việc GPU. Các nút worker nhận các nhiệm vụ từ nút đầu, thực hiện chúng và trả về kết quả.

Lắp đặt các máy chủ vào giá, kết nối cáp nguồn với PDU và kết nối cáp mạng giữa các nút và với bộ chuyển mạch cốt lõi. Hãy chú ý duy trì luồng khí thích hợp và quản lý cáp.

Bước 4: Triển khai Ngăn xếp Phần mềm

Với phần cứng đã sẵn sàng, bước tiếp theo là cài đặt các thành phần phần mềm cần thiết:

• Hệ điều hành: Sử dụng một bản phân phối Linux tối ưu hóa cho máy chủ như CentOS, RHEL hoặc Ubuntu Server. Cấu hình hệ điều hành trên mỗi nút, đảm bảo tên máy chủ, địa chỉ IP và các cài đặt khác được đồng bộ hóa trên toàn bộ cụm.

• Trình điều khiển GPU: Cài đặt trình điều khiển GPU phù hợp từ nhà cung cấp phần cứng (ví dụ: Bộ công cụ NVIDIA CUDA) trên mỗi nút.

• Môi trường chạy container: Để tạo điều kiện cho khả năng di động và khả năng mở rộng, hầu hết các cụm hiện đại sử dụng container để đóng gói và triển khai các tải công việc. Thiết lập một môi trường chạy container như Docker hoặc Singularity trên mỗi nút.

• Nền tảng điều phối: Một hệ thống điều phối được sử dụng để quản lý cụm và lập lịch công việc trên các nút. Các tùy chọn phổ biến bao gồm Kubernetes cho các tải công việc cloud native và Slurm cho HPC truyền thống.

• Giám sát và ghi nhật ký: Triển khai một hệ thống tập trung để thu thập nhật ký và số liệu từ tất cả các nút. Các công cụ nguồn mở như Prometheus, Grafana và ELK stack là những lựa chọn phổ biến.

• Công cụ khoa học dữ liệu: Cài đặt trước các khuôn khổ, thư viện và công cụ học máy cần thiết cho các tải công việc của bạn. Điều này có thể bao gồm PyTorch, TensorFlow, Python, Jupyter, v.v.

Tùy chọn Phần cứng Cụm GPU

GPU Trung tâm Dữ liệu

GPU mạnh nhất cho các cụm quy mô lớn là bộ gia tốc trung tâm dữ liệu của NVIDIA:

• NVIDIA A100: GPU cờ đầu của NVIDIA dựa trên kiến trúc Ampere. Cung cấp. rs lên đến 312 TFLOPS hiệu suất AI, 40 GB bộ nhớ HBM2 và băng thông kết nối 600 GB/s. Hỗ trợ Multi-Instance GPU (MIG) để phân chia thành bảy đơn vị cách ly.

• NVIDIA V100: GPU dựa trên Volta với 640 Tensor Cores và 32 GB bộ nhớ HBM2. Cung cấp lên đến 125 TFLOPS và băng thông NVLink 300 GB/s.

• NVIDIA T4: Bộ gia tốc suy luận cấu hình thấp với 320 Turing Tensor Cores, 16 GB bộ nhớ GDDR6 và hiệu suất 260 TOPS INT8. Được tối ưu hóa cho các nút tính toán cạnh.

Dưới đây là một hướng dẫn thực tiễn mở rộng 2000 từ về lý do tại sao việc đào tạo đa GPU quan trọng và cách sử dụng hiệu quả các kỹ thuật song song:

Tại sao Đào tạo Đa GPU quan trọng đối với các Mô hình AI Quy mô Lớn

Việc đào tạo các mô hình AI tiên tiến như mạng nơ-ron sâu với hàng tỷ tham số là rất tốn kém về mặt tính toán. Một GPU đơn, thậm chí là một GPU cao cấp, thường không có đủ bộ nhớ và sức mạnh tính toán để đào tạo những mô hình khổng lồ này trong một khoảng thời gian hợp lý. Đây là nơi mà việc đào tạo đa GPU đến để giải cứu. Bằng cách khai thác sức mạnh của nhiều GPU hoạt động song song, chúng ta có thể tăng tốc đào tạo một cách đáng kể và giải quyết các mô hình quy mô và phức tạp chưa từng có.

Hãy xem xét việc cố gắng đào tạo GPT-3, mô hình ngôn ngữ nổi tiếng với 175 tỷ tham số, trên một GPU đơn. Nó sẽ mất nhiều tháng, thậm chí là nhiều năm! Nhưng bằng cách phân chia mô hình và dữ liệu trên 1024 GPU A100, việc đào tạo có thể hoàn thành trong vài tuần. Đây là sức mạnh của việc đào tạo đa GPU - nó khiến những vấn đề trước đây là không thể trở nên khả thi.

Một số lợi ích chính của việc đào tạo đa GPU bao gồm:

1. Thời gian đào tạo nhanh hơn - Phân phối khối lượng tính toán cho phép song song hóa đáng kể, giảm thời gian đào tạo từ nhiều tháng xuống còn vài ngày hoặc tuần. Chu kỳ lặp lại nhanh hơn này thúc đẩy nghiên cứu và sản xuất.

2. Khả năng đào tạo các mô hình lớn hơn - Các mô hình lớn hơn thường có hiệu suất tốt hơn nhưng yêu cầu rất nhiều bộ nhớ và tính toán. Phân chia trên nhiều GPU cho phép đào tạo các mô hình với hàng tỷ tham số mà trước đây không thể.

3. Khả năng mở rộng - Thêm nhiều GPU hơn cho phép bạn huấn luyện các mô hình lớn hơn hoặc giảm thời gian huấn luyện thêm nữa. Huấn luyện đa GPU là một phương pháp có khả năng mở rộng rất cao.

4. Hiệu quả về chi phí - Mặc dù mua nhiều GPU có chi phí ban đầu cao hơn, nhưng việc giảm thời gian huấn luyện làm cho nó hiệu quả hơn về chi phí so với sử dụng một GPU duy nhất trong thời gian dài hơn. Bạn nhận được kết quả nhanh hơn trong khi sử dụng tài nguyên tính toán đắt tiền trong ít thời gian hơn.

Tóm lại, huấn luyện đa GPU là điều cần thiết để đẩy mạnh ranh giới của trí tuệ nhân tạo bằng cách cho phép các nhà nghiên cứu thực sự huấn luyện các mô hình tiên tiến nhất một cách có khả năng mở rộng và hiệu quả về chi phí. Đây là một bước đột phá tuyệt đối.

Kỹ thuật song song hóa cho huấn luyện đa GPU

Để tận dụng nhiều GPU, chúng ta cần chia công việc theo cách cho phép xử lý song song. Có nhiều kỹ thuật song song hóa thường được sử dụng trong huấn luyện đa GPU. Mỗi kỹ thuật có những ưu và nhược điểm riêng và phù hợp với các kịch bản khác nhau. Hãy cùng tìm hiểu ba kỹ thuật chính - song song hóa dữ liệu, song song hóa mô hình và song song hóa đường ống.

Song song hóa dữ liệu

Song song hóa dữ liệu là kỹ thuật song song hóa đơn giản và phổ biến nhất. Ý tưởng là để mỗi GPU làm việc trên một tập con khác nhau của dữ liệu huấn luyện trong khi chia sẻ cùng các tham số mô hình.

Đây là cách nó hoạt động:

1. Nhân bản mô hình trên mỗi GPU
2. Chia một batch huấn luyện đều trên các GPU
3. Mỗi GPU tính toán quá trình xuôi và ngược trên tập dữ liệu con của nó
4. Các gradient từ mỗi GPU được trung bình hóa
5. Mỗi GPU cập nhật bản sao của các trọng số mô hình của nó bằng cách sử dụng các gradient trung bình

Về cơ bản, mỗi GPU độc lập thực hiện quá trình xuôi và ngược trên một tập con dữ liệu. Sau đó, các gradient được truyền qua các GPU, trung bình hóa và được sử dụng để cập nhật các tham số mô hình chung trên mỗi GPU. Các framework như PyTorch và TensorFlow cung cấp các nguyên tố dễ sử dụng để trung bình hóa gradient và đồng bộ hóa giữa các GPU.

Song song hóa dữ liệu rất đơn giản để triển khai và hoạt động tốt khi. Mô hình vừa vặn trên một GPU đơn nhưng tập dữ liệu lại rất lớn. Bạn có thể mở rộng sang nhiều GPU mà không cần thay đổi mã mô hình. Nhược điểm chính là tất cả các GPU cần phải đồng bộ hóa gradient tại mỗi bước huấn luyện, điều này có thể trở thành một điểm nghẽn về truyền thông, đặc biệt là với nhiều GPU trên một kết nối chậm.

Song song hóa Mô hình

Song song hóa mô hình lấy cách tiếp cận ngược lại với song song hóa dữ liệu. Thay vì phân mảnh dữ liệu, nó phân mảnh chính bản thân mô hình trên nhiều GPU. Mỗi GPU giữ một phần khác nhau của mô hình.

Một cách phổ biến để phân mảnh mô hình là đặt các tầng khác nhau trên các GPU khác nhau. Ví dụ, với một mạng nơ-ron 24 tầng và 4 GPU, mỗi GPU có thể giữ 6 tầng. Quá trình truyền xuôi sẽ bao gồm việc truyền các kích hoạt từ một GPU sang GPU tiếp theo khi dữ liệu chảy qua các tầng. Quá trình truyền ngược cũng diễn ra tương tự.

Song song hóa mô hình là cần thiết khi trạng thái mô hình không vừa với bộ nhớ của một GPU đơn. Bằng cách phân mảnh trên các GPU, chúng ta có thể mở rộng sang các mô hình lớn hơn. Nhược điểm là song song hóa mô hình yêu cầu nhiều truyền thông hơn giữa các GPU khi các kích hoạt và gradient chảy từ GPU này sang GPU khác. Chi phí truyền thông này có thể làm giảm thông lượng.

Một thách thức khác với song song hóa mô hình là nó yêu cầu thay đổi mã mô hình bản thân để làm việc với các tầng phân mảnh. Các framework đang tìm cách tự động hóa quá trình này.

Song song hóa Đường ống

Song song hóa đường ống là một kỹ thuật tinh vi hơn, kết hợp song song hóa dữ liệu và song song hóa mô hình. Với song song hóa đường ống, chúng ta phân mảnh cả mô hình và dữ liệu trên các GPU.

Mô hình được chia thành các giai đoạn, mỗi giai đoạn được gán cho một GPU khác nhau. Mỗi giai đoạn xử lý một mini-batch dữ liệu khác nhau tại bất kỳ thời điểm nào. Dữ liệu chảy qua đường ống, với mỗi GPU làm việc trên giai đoạn của mình và chuyển các kích hoạt trung gian sang giai đoạn tiếp theo.

Dưới đây là một ví dụ về đường ống với 4 GPU và 4 mini-batch:

Lợi thế chính của song song hóa ống dẫn là nó giữ cho tất cả các GPU luôn bận rộn. Trong khi một GPU đang làm việc trên quá trình chuyển tiếp cho một mini-batch, một GPU khác có thể làm việc trên quá trình lan truyền ngược của mini-batch trước đó. Điều này giảm thời gian chờ đợi.

Thách thức chính với song song hóa ống dẫn là cân bằng tải công việc giữa các giai đoạn. Nếu một giai đoạn mất nhiều thời gian hơn những giai đoạn khác, nó có thể làm tắc nghẽn cả ống dẫn. Phân chia cẩn thận mô hình để cân bằng công việc là rất quan trọng đối với hiệu suất.

Song song hóa ống dẫn cũng giới thiệu "chi phí bong bóng" khi chúng ta phải chờ đợi ống dẫn được lấp đầy ở đầu và rút ra ở cuối mỗi batch. Kích thước batch lớn hơn và ít giai đoạn hơn sẽ giúp giảm chi phí này.

Khuyến nghị thực tế để đào tạo đa GPU hiệu quả

Dưới đây là một số thực hành tốt nhất cần lưu ý khi thực hiện đào tạo đa GPU:

1. Sử dụng song song hóa dữ liệu nếu có thể - Song song hóa dữ liệu là cách đơn giản nhất để triển khai và có ít chi phí nhất. Nếu mô hình của bạn vừa vặn trên một GPU, hãy ưu tiên sử dụng song song hóa dữ liệu.

2. Sử dụng song song hóa mô hình nếu cần thiết - Nếu mô hình của bạn quá lớn so với bộ nhớ của một GPU, hãy sử dụng song song hóa mô hình để mở rộng sang các mô hình lớn hơn. Triển khai song song hóa mô hình ở mức độ cao nhất có thể để giảm thiểu chi phí giao tiếp.

3. Sử dụng song song hóa ống dẫn để đạt hiệu suất tối đa - Song song hóa ống dẫn là phức tạp nhất nhưng có thể cung cấp hiệu suất tốt nhất bằng cách giữ cho các GPU hoạt động tối đa. Cân bằng cẩn thận tải công việc giữa các giai đoạn ống dẫn.

4. Chồng chéo tính toán và giao tiếp - Các kỹ thuật như tích lũy gradient cho phép bạn chồng chéo tính toán với giao tiếp bằng cách tính toán tập gradient tiếp theo trong khi đồng bộ hóa tập gradient trước đó.

5. Sử dụng chính xác hỗn hợp - Đào tạo chính xác hỗn hợp sử dụng độ chính xác thấp hơn (như FP16) cho tính toán và độ chính xác cao hơn (FP32) cho tích lũy. Điều này giảm lượng bộ nhớ và thời gian tính toán với tác động tối thiểu đến độ chính xác. Nhiều GPU có s.

6. Điều chỉnh kích thước batch của bạn - Các batch lớn hơn có cường độ tính toán tốt hơn nhưng có thể làm suy giảm chất lượng mô hình. Thử nghiệm để tìm ra điểm hoàn hảo cho mô hình của bạn. Tích lũy gradient có thể giúp sử dụng các batch hiệu quả lớn hơn.

7. Sử dụng các kết nối nhanh - NVLink và InfiniBand cung cấp băng thông cao hơn nhiều so với PCIe. Sử dụng chúng cho giao tiếp liên GPU có thể cải thiện đáng kể khả năng mở rộng đa GPU.

8. Phân tích và tối ưu hóa mã của bạn - Sử dụng các công cụ phân tích để xác định các điểm nghẽn về giao tiếp và tối ưu hóa mã của bạn để đạt được hiệu suất tối đa. Chồng chéo tính toán và giao tiếp là chìa khóa.

9. Xem xét chi phí - Nhiều GPU hơn có thể tăng tốc quá trình đào tạo nhưng cũng tăng chi phí. Cân bằng đúng cho ngân sách và lịch trình của bạn. Hãy nhớ rằng, mục tiêu là giảm thiểu chi phí để đạt được kết quả mong muốn, chứ không phải tối đa hóa việc sử dụng phần cứng.

10. Bắt đầu đơn giản và mở rộng dần - Bắt đầu với song song hóa dữ liệu trên một vài GPU và dần dần mở rộng sang nhiều GPU hơn và các kỹ thuật song song nâng cao hơn khi cần thiết. Tối ưu hóa quá sớm có thể làm cho mã của bạn trở nên phức tạp không cần thiết.

Tóm lại, đào tạo đa GPU là một công cụ mạnh mẽ để tăng tốc các tải công việc AI. Bằng cách áp dụng cẩn thận các kỹ thuật song song và tuân theo các thực hành tốt nhất, bạn có thể đào tạo các mô hình tiên tiến trong một phần thời gian so với sử dụng một GPU đơn. Chìa khóa là bắt đầu đơn giản, phân tích và tối ưu hóa không ngừng, và tăng độ phức tạp khi cần để đạt được mục tiêu hiệu suất của bạn. Chúc may mắn với việc đào tạo!

Máy chủ và thiết bị GPU

Đối với cơ sở hạ tầng GPU sẵn sàng, một số nhà cung cấp cung cấp các máy chủ và thiết bị tích hợp sẵn:

• NVIDIA DGX A100: Hệ thống tích hợp với 8 GPU NVIDIA A100, 128 lõi CPU AMD EPYC, 320 GB bộ nhớ GPU, 15 TB lưu trữ NVMe và 8 giao diện mạng Mellanox ConnectX-6 200Gb/s. Cung cấp 5 PFLOPS hiệu suất AI.

• NVIDIA DGX Station A100: Máy trạm để bàn gọn nhẹ với 4 GPU NVIDIA A100, 64 lõi CPU AMD EPYC, 128 GB bộ nhớ GPU và 7,68 TB lưu trữ NVMe. ge. Cung cấp 2,5 PFLOPS hiệu suất AI.

• Lambda Hyperplane: Máy chủ 4U hỗ trợ tối đa 8x GPU NVIDIA A100 với bộ nhớ GPU 160 GB, bộ nhớ hệ thống 8 TB và lưu trữ NVMe 256 TB. Có sẵn với bộ xử lý Intel Xeon, AMD EPYC hoặc Ampere Altra.

Đơn giản hóa quản lý cụm GPU với Run:AI

Xây dựng và quản lý một cụm GPU là phức tạp. Các công cụ như Run:AI có thể giúp đơn giản hóa việc phân bổ và điều phối tài nguyên GPU. Các tính năng chính bao gồm:

• Pooling: Tập hợp tất cả các GPU trong cụm thành một nhóm chung duy nhất có thể được phân bổ động cho các tải công việc khác nhau khi cần.

• Lập lịch: Các thuật toán lập lịch nâng cao để tối ưu hóa việc sử dụng GPU và đảm bảo quyền truy cập công bằng cho tất cả người dùng và công việc.

• Khả năng hiển thị: Giám sát và báo cáo chi tiết về việc sử dụng GPU, hiệu suất và điểm nghẽn trong toàn bộ cụm.

• Quy trình làm việc: Tích hợp với các công cụ khoa học dữ liệu và đường ống ML phổ biến để đơn giản hóa phát triển mô hình từ đầu đến cuối.

Để tìm hiểu thêm về nền tảng điều phối GPU của Run:AI, hãy truy cập trang web của chúng tôi (opens in a new tab).

Kết luận

Các cụm GPU là cơ sở hạ tầng thiết yếu cho các tổ chức muốn tăng tốc các tải công việc AI/ML yêu cầu tính toán và mở rộng khả năng đào tạo và suy luận mô hình. Bằng cách hiểu các yếu tố cần xem xét chính xung quanh lựa chọn phần cứng, lập kế hoạch trung tâm dữ liệu, triển khai phần mềm và quản lý cụm, bạn có thể thiết kế và xây dựng các cụm GPU mạnh mẽ để cung cấp cho các sáng kiến AI của mình.

Mặc dù việc lắp ráp một cụm GPU từ đầu yêu cầu nhiều chuyên môn và nỗ lực, các công cụ như Run:AI có thể trừu tượng hóa phần lớn sự phức tạp và giúp bạn tận dụng tối đa khoản đầu tư GPU của mình. Để xem cách Run:AI giúp dễ dàng xây dựng và quản lý các cụm GPU cho các tải công việc AI, lên lịch một bản demo (opens in a new tab) với nhóm của chúng tôi.