چگونه خوشه‌های GPU چند-مستأجره بارهای کاری هوش مصنوعی را بهینه می‌کنند

Zach Anderson ۱۴۰۵/۰۲/۰۱ ۲۰:۲۵

بیاموزید چگونه خوشه‌های GPU چند-مستأجره کارایی و انزوا را برای تیم‌های بومی هوش مصنوعی ترکیب می‌کنند و چالش‌های ظرفیت را بدون منابع بیکار حل می‌کنند.

با ادامه مقیاس‌گذاری عملیات شرکت‌های بومی هوش مصنوعی، نیاز به استفاده کارآمد و مقرون‌به‌صرفه از GPU اهمیت بیشتری یافته است. خوشه‌های GPU چند-مستأجره به عنوان یک راه‌حل در حال ظهور هستند و زیرساخت مشترکی ارائه می‌دهند که ظرفیت تجمیع‌شده را با انزوای دقیق تیمی متعادل می‌کند. آخرین بینش‌های Together AI جزئیات می‌دهد که چگونه این خوشه‌ها می‌توانند بارهای کاری هوش مصنوعی را متحول کرده و در عین حال اتلاف منابع را به حداقل برسانند.

تقاضای GPU در سازمان‌های هوش مصنوعی در حال افزایش است و این امر ناشی از آزمایش‌های فزاینده، آموزش مدل و بارهای کاری استنتاج است. با این حال، GPU‌ها همچنان گران و کمیاب هستند. رویکردهای سنتی اغلب منابع را بر اساس تیم جدا می‌کنند که منجر به سخت‌افزار بیکار در زمان خرابی و گلوگاه برای سایر تیم‌ها می‌شود. خوشه‌های GPU چند-مستأجره هدف دارند این عدم تعادل را با متمرکزسازی ظرفیت حل کنند و در عین حال اطمینان حاصل کنند که هر تیم احساس می‌کند منابع اختصاصی دارد.

چه چیزی خوشه‌های GPU چند-مستأجره را متمایز می‌کند؟

برخلاف خوشه‌های مشترک سنتی، سیستم‌های چند-مستأجره از طریق نودهای اختصاصی، ذخیره‌سازی و اعتبارنامه‌ها برای هر تیم، انزوای دقیق ارائه می‌دهند. این امر تضمین می‌کند که بارهای کاری تحت تأثیر سایر مستأجران روی همان سخت‌افزار قرار نمی‌گیرند. تخصیص مبتنی بر سهمیه، پنجره‌های رزرو و محافظ‌های زمان‌بندی، از تعارضات منابع بین تیمی جلوگیری می‌کنند.

معماری بر دو لایه اصلی استوار است: زیرساخت مشترک در پایه و محیط‌های جداگانه به ازای هر مستأجر در بالا. به عنوان مثال، Together AI یک صفحه کنترل متمرکز پیاده‌سازی می‌کند که نودهای GPU و CPU، ذخیره‌سازی مشترک با عملکرد بالا و شبکه‌سازی را مدیریت می‌کند. بالاتر از این، هر تیم خوشه مجازی خود را با پیکربندی‌های قابل تنظیم دریافت می‌کند، از لایه‌های ارکستراسیون مانند Kubernetes یا Slurm تا نسخه‌های درایور CUDA.

مزایای اصلی چند-مستأجری

۱. ظرفیت تجمیع‌شده: استخرهای GPU متمرکز منابع بیکار را کاهش داده و استفاده را با تجمیع بارهای کاری در تیم‌ها بهبود می‌بخشند.

۲. انزوای مستأجر: هر تیم به طور مستقل فعالیت می‌کند و هیچ دیدی به داده‌ها یا بارهای کاری دیگران ندارد.

۳. دسترسی سلف‌سرویس: تیم‌ها می‌توانند ظرفیت را رزرو کنند، در دسترس بودن زنده را مشاهده کنند و محیط‌ها را در عرض چند دقیقه مستقر کنند و این امر چرخه‌های توسعه را تسریع می‌بخشد.

رسیدگی به تعارضات ظرفیت

یکی از چالش‌های اصلی در محیط‌های مشترک GPU، تضمین تخصیص منصفانه منابع است. سیستم Together AI محافظ‌های مبتنی بر سهمیه را معرفی می‌کند که از طریق زمان‌بندهای پیشرفته اعمال می‌شوند. تیم‌ها می‌توانند ظرفیت را برای بازه‌های زمانی خاص رزرو کنند و اطلاعات زنده در دسترس بودن خطر رزرو مضاعف را کاهش می‌دهد. برای سناریوهای سرریز، پلتفرم‌هایی مانند Together AI اجازه می‌دهند بدون نیاز به مداخله اداری به نرخ‌های درخواستی منتقل شوند.

پیکربندی سفارشی و قابلیت مشاهده

برای جلوگیری از محدود کردن تیم‌ها به جریان‌های کاری سخت، پلتفرم‌های چند-مستأجره مانند Together AI پیکربندی à la carte را مجاز می‌دانند. تیم‌ها می‌توانند چارچوب‌های ارکستراسیون، نیازمندی‌های حافظه و تنظیمات GPU را بر اساس نیازهای منحصربه‌فرد خود مشخص کنند. پس از راه‌اندازی خوشه‌ها، ابزارهای قابلیت مشاهده داخلی مانند Grafana نظارت بر عملکرد در زمان واقعی و قابلیت‌های اشکال‌زدایی ارائه می‌دهند.

بررسی سلامت و نگهداری

خرابی‌های سخت‌افزاری در خوشه‌های GPU می‌توانند بارهای کاری متعددی را مختل کنند. Together AI این مشکل را با آزمایش پذیرش خودکار، از جمله تشخیص‌های مربوط به سلامت GPU و پهنای باند شبکه، کاهش می‌دهد. مستأجران دید به مشکلات نود پیدا می‌کنند و می‌توانند بررسی‌های سلامت را در طول چرخه عمر خوشه فعال کنند. سخت‌افزار معیوب به سرعت تعمیر یا جایگزین می‌شود و از زمان در دسترس بودن و قابلیت اطمینان اطمینان حاصل می‌شود.

آیا چند-مستأجری برای تیم شما مناسب است؟

زیرساخت GPU چند-مستأجره برای سازمان‌هایی با بارهای کاری متنوع هوش مصنوعی—آموزش، تنظیم دقیق، استنتاج—که به طور همزمان اجرا می‌شوند، ایده‌آل است. با تجمیع منابع و اعمال انزوا، شرکت‌ها بدون به خطر انداختن عملکرد به کارایی هزینه دست می‌یابند. برای تیم‌های بومی هوش مصنوعی، این رویکرد انعطاف‌پذیری شبیه به رایانش ابری را با کنترل سخت‌افزار اختصاصی ارائه می‌دهد.

برای کسب اطلاعات بیشتر درباره پیاده‌سازی خوشه‌های GPU چند-مستأجره برای تیم هوش مصنوعی خود، راهنمای Together AI را اینجا مشاهده کنید.

• زیرساخت هوش مصنوعی
• خوشه‌های GPU
• چند-مستأجری