如何构建强大的 GPU 集群：全面指南

简介：什么是 GPU 集群？

GPU 集群是一组配备有一个或多个图形处理单元 (GPU) 的计算机。通过利用多个 GPU 协同工作的力量，这些集群为图像和视频处理、神经网络训练以及其他机器学习算法等特定计算任务提供了加速计算能力。

GPU 集群提供了几个关键优势：

• 高可用性：如果集群中的一个节点发生故障，工作负载可以自动重新路由到其他可用节点以维持正常运行并防止中断。
• 高性能：通过将工作负载分布在多个并行 GPU 节点上，集群可以为需求较大的任务提供比单台机器更高的计算能力。
• 负载均衡：传入的任务会均匀地分布在集群的 GPU 节点上，使其能够有效地同时处理大量请求。

要了解更多关于将 GPU 用于机器学习的信息，请查看我们的深入指南:

• 深度学习 GPU (opens in a new tab) - 深度学习工作负载的 GPU 概述
• 多 GPU 和分布式训练 (opens in a new tab) - 跨多个 GPU 训练模型的技术

在本文中，我们将涵盖:

• GPU 集群的常见用例
• 构建自己的 GPU 集群的分步指南
• 关键硬件考虑因素和选项
• GPU 集群的软件部署
• 使用 Run:AI 等工具简化 GPU 集群管理

GPU 集群的使用案例

扩展深度学习

GPU 集群最受欢迎的应用之一是跨多个节点训练大型深度学习模型。聚合的计算能力允许您使用更大的...数据集和更复杂的神经网络架构。一些例子包括:

• 计算机视觉:像 ResNet 和 Inception 这样的模型用于图像分类、目标检测等,通常有数百个卷积层,需要进行密集的矩阵运算。GPU 集群可以大大加快在大型图像/视频数据集上训练这些模型的速度。

• 自然语言处理 (NLP):训练像 BERT 和 GPT-3 这样的大型语言模型来执行翻译、文本生成和对话 AI 等任务,需要摄取大量的文本语料库。GPU 集群允许您将训练数据划分并并行训练模型。

边缘 AI 推理

除了在数据中心进行训练外,GPU 集群还可以分布在边缘计算设备上进行低延迟的 AI 推理。通过将多个边缘节点的 GPU 组合成一个逻辑集群,您可以在边缘设备上本地生成实时预测,而无需来回传输数据到云端或远程数据中心。

这对于自动驾驶汽车、工业机器人和视频分析等应用程序特别有用,因为快速响应时间至关重要。如需深入了解,请参阅我们的边缘 AI 指南 (opens in a new tab)。

如何构建 GPU 加速集群

按照以下步骤在您的本地数据中心或服务器室中组装 GPU 集群:

步骤 1:选择合适的硬件

GPU 集群的基础构建块是单个节点 - 一台配备一个或多个 GPU 的物理服务器,可以运行计算工作负载。在为每个节点指定配置时,请考虑以下因素:

• CPU:除了 GPU,每个节点还需要 CPU,但对于大多数用例来说,任何现代处理器都足够了。

• 内存:内存越多越好,但每个节点至少需要 24 GB DDR3 RAM。

• 网络接口:每个节点应至少有两个网络端口 - 一个用于集群流量,一个用于. 使用 Infiniband 或 100 GbE 进行高速 GPU 到 GPU 通信。

• 主板：确保主板有足够的 PCI Express 插槽用于 GPU 和网卡。通常你需要 x16 插槽用于 GPU,x8 插槽用于 Infiniband/以太网。

• 电源：数据中心 GPU 的功耗很大。请选择能够支持所有组件在最大负载下的总功耗的电源。

• 存储：SSD 是理想选择,但根据您的 I/O 需求,SATA 硬盘也可以满足要求。

• GPU 外形：GPU 有各种形状和尺寸。常见选项包括全高/全长、低矮、主动冷却、被动冷却和液体冷却。选择一种适合您服务器机箱和冷却要求的外形。

步骤 2：规划电源、冷却和机架空间

根据规模的不同,GPU 集群可能需要专用的数据中心房间或托管空间。主要考虑因素包括:

• 机架空间：确保您的服务器机架有足够的深度、高度和宽度来容纳节点,这取决于您选择的机箱和 GPU 外形。

• 电源分配：仔细计算集群的总功耗,并提供足够的电路、PDU 和 UPS。请记得考虑冷却设备和冗余。

• 冷却能力：GPU 会产生大量热量。验证您的冷却系统是否能够处理集群的热量输出。对于最高密度部署,可能需要液体冷却。

• 网络布线：除了电源,您还需要在节点之间和到外部世界之间建立高速网络链路。请参考交换机供应商的指南,了解电缆类型、长度和最佳安装实践。

步骤 3：组装和布线集群

在设施准备就绪、硬件采购完成后,就可以开始物理构建集群了。典型的架构包括:

• 头节点：一个或多个服务器,负责... 头节点是外部用户/API 请求的主要联系点,用于管理集群和托管存储和调度等共享服务。

• 工作节点:实际运行 GPU 工作负载的大多数服务器。工作节点从头节点接收任务,执行任务并返回结果。

将服务器物理安装在机架上,将电源线连接到配电单元,并在节点之间和到核心交换机之间连接网络线缆。注意保持适当的气流和线缆管理。

步骤 4:部署软件栈

在硬件就位后,下一步是安装必要的软件组件:

• 操作系统:使用优化的服务器 Linux 发行版,如 CentOS、RHEL 或 Ubuntu Server。在每个节点上配置操作系统,确保主机名、IP 地址和其他设置在集群中保持一致。

• GPU 驱动程序:在每个节点上安装来自硬件供应商的适当 GPU 驱动程序(例如 NVIDIA CUDA Toolkit)。

• 容器运行时:为了实现可移植性和可扩展性,大多数现代集群使用容器来打包和部署工作负载。在每个节点上设置 Docker 或 Singularity 等容器运行时。

• 编排平台:使用编排系统来管理集群并在节点之间调度工作。流行的选择包括用于云原生工作负载的 Kubernetes 和用于传统 HPC 的 Slurm。

• 监控和日志记录:实施一个集中的系统来收集来自所有节点的日志和指标。Prometheus、Grafana 和 ELK 栈等开源工具是常见选择。

• 数据科学工具:预先安装您的工作负载所需的机器学习框架、库和工具。这可能包括 PyTorch、TensorFlow、Python、Jupyter 等。

GPU 集群硬件选项

数据中心 GPU

用于大规模集群的最强大 GPU 是 NVIDIA 的数据中心加速器:

• NVIDIA A100:基于 Ampere 架构的 NVIDIA 旗舰 GPU。提供. A100 GPU 提供高达 312 TFLOPS 的 AI 性能, 40 GB HBM2 内存, 以及 600 GB/s 的互连带宽。支持多实例 GPU (MIG) 将其划分为七个独立单元。

• NVIDIA V100: 基于 Volta 架构的 GPU, 拥有 640 个 Tensor Cores 和 32 GB HBM2 内存。可提供高达 125 TFLOPS 的性能和 300 GB/s 的 NVLink 带宽。

• NVIDIA T4: 低功耗推理加速器, 拥有 320 个 Turing Tensor Cores, 16 GB GDDR6 内存, 以及 260 TOPS 的 INT8 性能。针对边缘计算节点进行了优化。

以下是一份 2000 字的实用指南, 详细介绍了为什么多 GPU 训练很重要, 以及如何有效利用并行技术:

为什么多 GPU 训练对于大规模 AI 模型很重要

训练最先进的 AI 模型(如深度神经网络)需要大量的计算资源。即使是高端 GPU, 其内存和计算能力也常常无法在合理的时间内训练这些庞大的模型。这就是多 GPU 训练的用武之地。通过利用多个 GPU 并行工作, 我们可以大幅加快训练速度, 并能够处理前所未有的规模和复杂度的模型。

试想一下, 如果想在单个 GPU 上训练著名的 175 亿参数 GPT-3 语言模型, 需要耗费数月甚至数年的时间! 但是如果将模型和数据分散到 1024 个 A100 GPU 上进行训练, 就可以在几周内完成。这就是多 GPU 训练的力量 - 它使之前难以解决的问题变得可行。

多 GPU 训练的一些关键优势包括:

1. 更快的训练速度 - 将计算任务分散到多个 GPU 上可以实现大规模并行化, 将训练时间从数月缩短到数天或数周。这种更快的迭代周期加快了研究和产品化的进程。

2. 能够训练更大的模型 - 较大的模型通常表现更好, 但需要大量的内存和计算资源。跨多个 GPU 分片可以支持训练拥有数十亿参数的模型, 这在单个 GPU 上是无法实现的。3. 可扩展性 - 增加更多 GPU 可以让您训练更大的模型或进一步缩短训练时间。多 GPU 训练是一种高度可扩展的方法。

3. 成本效率 - 虽然购买多个 GPU 的初期成本较高,但训练时间的缩短使其比使用单个 GPU 进行更长时间的训练更具成本效益。您可以更快地获得结果,同时占用昂贵的计算资源的时间也更少。

总之,多 GPU 训练对于推动 AI 的边界至关重要,因为它使研究人员能够以可扩展、成本效益的方式实际训练大规模的最先进模型。这是一个绝对的游戏规则改变者。

多 GPU 训练的并行技术

为了利用多个 GPU,我们需要以允许并行处理的方式分配工作。在多 GPU 训练中,有几种常用的并行技术。每种技术都有自己的权衡,适用于不同的场景。让我们深入探讨三种主要技术 - 数据并行、模型并行和管道并行。

数据并行

数据并行是最简单和最常见的并行化技术。其思想是让每个 GPU 处理训练数据的不同子集,同时共享相同的模型参数。

它的工作原理如下:

1. 在每个 GPU 上复制模型
2. 将训练批次均匀地分配到各个 GPU 上
3. 每个 GPU 在其数据子集上计算前向和反向传播
4. 来自每个 GPU 的梯度被平均
5. 每个 GPU 使用平均梯度更新其模型权重副本

本质上,每个 GPU 独立地在数据子集上执行前向和反向传播。然后将梯度在 GPU 之间进行通信、平均,并用于更新每个 GPU 上共享的模型参数。像 PyTorch 和 TensorFlow 这样的框架提供了易于使用的原语来进行梯度平均和跨 GPU 的同步。

数据并行易于实现,当...时效果很好。该模型可以在单个GPU上运行,但数据集很大。您可以在不更改模型代码的情况下扩展到更多GPU。主要缺点是所有GPU需要在每个训练步骤同步梯度,这可能成为通信瓶颈,特别是在使用多个GPU和慢速互连的情况下。

模型并行

模型并行采取与数据并行相反的方法。它不是将数据分片,而是将模型本身分片到多个GPU上。每个GPU都保存模型的不同部分。

将不同的层放在不同的GPU上是一种常见的分片模型的方法。例如,对于一个24层的神经网络和4个GPU,每个GPU可以保存6层。前向传递涉及将激活从一个GPU传递到下一个GPU,因为数据流经各层。反向传递以相反的顺序进行。

当模型状态无法全部放入单个GPU的内存中时,模型并行是必需的。通过在GPU之间分片,我们可以扩展到更大的模型。代价是模型并行需要更多的GPU之间通信,因为激活和梯度从一个GPU流向另一个GPU。这种通信开销可能会降低吞吐量。

模型并行的另一个挑战是,它需要对模型代码本身进行更改,以适应分片层。框架正在探索自动化这一过程的方法。

管道并行

管道并行是一种更复杂的技术,它结合了数据并行和模型并行。在管道并行中,我们在GPU之间分片模型和数据。

模型被划分为阶段,每个阶段分配给不同的GPU。每个阶段在任何给定时间都在处理不同的小批量数据。数据流经管道,每个GPU都在处理其阶段并将中间激活传递给下一个阶段。

下面是一个使用4个GPU和4个小批量的管道示例:

管道并行的主要优势是可以保持所有 GPU 忙碌。当一个 GPU 正在处理一个小批次的正向传递时，另一个 GPU 可以处理前一个小批次的反向传递。这减少了空闲时间。

管道并行的主要挑战是在各个阶段之间平衡工作负载。如果一个阶段的处理时间远远长于其他阶段,它可能会阻塞整个管道。仔细划分模型以平衡工作负载对于性能至关重要。

管道并行还引入了"气泡开销",因为我们需要等待管道在每个批次的开始和结束时填充和排空。较大的批次大小和较少的阶段有助于摊销这种开销。

高效多 GPU 训练的实用建议

以下是在进行多 GPU 训练时应该牢记的一些最佳实践:

1. 如果可能,请使用数据并行 - 数据并行是最简单的实现方式,也有最少的开销。如果您的模型可以放在单个 GPU 上,请优先使用数据并行。

2. 如果必要,请使用模型并行 - 如果您的模型太大,无法放在单个 GPU 的内存中,请使用模型并行来扩展到更大的模型。以尽可能高的粒度实现模型并行,以最小化通信开销。

3. 使用管道并行以获得最佳性能 - 管道并行是最复杂的,但可以通过保持 GPU 最大限度忙碌来提供最佳性能。仔细平衡各个管道阶段的工作负载。

4. 重叠计算和通信 - 诸如梯度累积之类的技术允许您通过在同步前一组梯度的同时计算下一组梯度来重叠计算和通信。

5. 使用混合精度 - 混合精度训练使用较低精度(如 FP16)进行计算,而使用较高精度(FP32)进行累积。这减少了内存占用和计算时间,同时对准确性的影响很小。许多 GPU 都具有专门的硬件支持。用于快速FP16计算的专用硬件。

6. 调整你的批量大小 - 较大的批量大小具有更好的计算强度,但可能会降低模型质量。进行实验以找到适合你的模型的最佳点。梯度累积可以帮助使用更大的有效批量大小。

7. 使用快速互连 - NVLink和InfiniBand提供比PCIe高得多的带宽。将这些用于GPU间通信可以显著提高多GPU的可扩展性。

8. 分析和优化你的代码 - 使用分析工具来识别通信瓶颈,并优化你的代码以实现最大吞吐量。计算和通信的重叠是关键。

9. 考虑成本 - 更多的GPU可以加快训练,但也会增加成本。为你的预算和时间线找到合适的平衡。请记住,目标是以最低的成本达到所需的结果,而不是最大化硬件利用率。

10. 从简单开始并逐步扩展 - 从在几个GPU上使用数据并行开始,并根据需要逐步扩展到更多GPU和更高级的并行技术。过早的优化可能会使你的代码不必要地复杂。

总之,多GPU训练是加速AI工作负载的强大工具。通过仔细应用并行技术和遵循最佳实践,你可以在比单GPU快得多的时间内训练最先进的模型。关键是从简单开始,不断分析和优化,并根据需要逐步增加复杂性,以实现你的性能目标。祝你训练愉快!

GPU服务器和设备

对于即插即用的GPU基础设施,几家供应商提供了预集成的服务器和设备:

• NVIDIA DGX A100: 一个集成系统,配有8个NVIDIA A100 GPU、128个AMD EPYC CPU核心、320GB GPU内存、15TB NVMe存储和8个Mellanox ConnectX-6 200Gb/s网络接口。提供5 PFLOPS的AI性能。

• NVIDIA DGX Station A100: 紧凑的台式工作站,配有4个NVIDIA A100 GPU、64个AMD EPYC CPU核心、128GB GPU内存和7.68TB NVMe存储。 ge. 提供 2.5 PFLOPS 的 AI 性能。

• Lambda Hyperplane: 4U 服务器,支持最多 8 个 NVIDIA A100 GPU,每个 GPU 有 160 GB 显存,8 TB 系统内存和 256 TB NVMe 存储。可选择 Intel Xeon、AMD EPYC 或 Ampere Altra CPU。

使用 Run:AI 简化 GPU 集群管理

构建和管理 GPU 集群是一个复杂的过程。像 Run:AI 这样的工具可以帮助简化 GPU 资源分配和编排。主要功能包括:

• 资源池化: 将集群中的所有 GPU 聚合成一个单一的共享资源池,可根据需求动态分配给不同的工作负载。

• 调度: 先进的调度算法,可优化 GPU 利用率,确保所有用户和作业公平访问。

• 可见性: 提供细粒度的 GPU 使用情况、性能和瓶颈监控和报告。

• 工作流: 与流行的数据科学工具和机器学习管道集成,简化端到端模型开发。

要了解更多关于 Run:AI GPU 编排平台的信息,请访问我们的网站 (opens in a new tab)。

结论

GPU 集群是组织寻求加速计算密集型 AI/ML 工作负载并扩展模型训练和推理能力的关键基础设施。通过了解硬件选择、数据中心规划、软件部署和集群管理的关键考虑因素,您可以设计和构建强大的 GPU 集群来支持您的 AI 计划。

虽然从头开始组装 GPU 集群需要大量专业知识和努力,但像 Run:AI 这样的工具可以抽象掉大部分复杂性,帮助您最大限度地利用 GPU 投资。要了解 Run:AI 如何轻松构建和管理 AI 工作负载的 GPU 集群,请安排一次演示 (opens in a new tab)与我们的团队进行交流。

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