Çok Düğümlü GPU Kümeleri ile Bulut GPU Sağlayıcıları

Hesaplama kiralarken çok düğümlü GPU kümelerinin anlamı

Çok düğümlü bir kurulum, tek bir işin birden fazla fiziksel sunucuya yayıldığı ve her kutudaki GPU’ların yüksek hızlı bir ağ yapısı üzerinden diğer kutulardaki GPU’lara bağlı olduğu bir yapıdır. Tek bir düğüm genellikle bir anakartı paylaşan dört veya sekiz GPU ile sınırlıdır ve bunlar NVLink veya PCIe ile dahili olarak bağlanır. Modeliniz, veri setiniz veya simülasyonunuz sekiz GPU ve bunların paylaşılan belleğinin kapasitesini aştığında, ölçeklendirmeyi düğüm arasında yapmanız gerekir, sadece düğüm içinde değil. Bu filtredeki “evet” değeri, size izole tek sunucular vermek yerine, birbirine bağlı bu kümeleri bir birim olarak kiralamanıza ve yönetmenize izin veren sağlayıcıları işaret eder.

Bu ayrım önemlidir çünkü düğümler arası iletişim, dağıtılmış eğitim ve büyük ölçekli HPC’de darboğazdır. Gradyanlar, aktivasyonlar ve parametre parçaları her eğitim adımında binlerce kez sunucular arasında hareket etmek zorundadır ve bu hareketin hızı, daha fazla GPU eklemenin işinizi gerçekten hızlandırıp hızlandırmadığını ya da sadece maliyeti artırdığını belirler.

Gerçek ürünün neden ağ bağlantısı olduğu

Çok düğümlü bir küme kiraladığınızda, aslında GPU’lardan çok düğümler arasındaki ağı kiralıyorsunuz. İlgili ağ yapıları yetenek açısından keskin farklılıklar gösterir:

• InfiniBand, AI eğitim kümeleri için yüksek uç standarttır, port başına çok yüksek bant genişliği ve kritik olarak RDMA — uzak doğrudan bellek erişimi — sunar, böylece bir GPU diğer düğümün belleğini CPU’yu dahil etmeden okuyabilir.
• RoCE (Converged Ethernet Üzerinden RDMA), RDMA tarzı davranışı Ethernet donanımına getirir ve dağıtılmış iş yükleri için optimize edilmiş bulut ağlarında yaygındır.
• Düz TCP/IP Ethernet, gevşek bağlı işler için uygundur ancak sıkı senkronize eğitimde verimliliği düşüren gecikme ve CPU yükü ekler.
• GPUDirect RDMA, ağ kartının verileri doğrudan GPU belleğine taşımasına izin verir, sistem RAM üzerinden kopyalamayı atlar ve bu da büyük all-reduce işlemlerinin ölçeklenmesini sağlar.

Aynı GPU’lara sahip iki küme, biri engellemesiz InfiniBand ve GPUDirect kullanırken diğeri tıkanmış Ethernet üzerinden trafik yönlendiriyorsa, aynı eğitim çalıştırmasında çok farklı verimlilik sunabilir. Bu nedenle yukarıdaki karşılaştırmayı sadece GPU sayısını saymak yerine ağ boyutunda dikkatle okumak önemlidir.

Ham GPU sayısı değil, ölçeklendirme verimliliği

Sonuçta önemli olan sayı ölçeklendirme verimliliğidir: iki düğüm, tek düğümün 1.9 katı verim sağlıyorsa bu mükemmeldir; 1.2 katı sağlıyorsa, ekstra donanım çoğunlukla iletişim yüküne harcanıyor demektir. Her adımda sıkı senkronize olan iş yükleri — büyük model ön eğitimi, model-paralel ve boru hattı paralel işleri — zayıf bir ağ yapısını en çok cezalandırır. Birbirinden bağımsız çok sayıda çıkarım işi veya hiperparametre taraması gibi utanç verici şekilde paralel işler, düğümlerin neredeyse hiç iletişim kurmaması nedeniyle daha yavaş ağ yapısını tolere eder.

Çok düğümlü yapının gerçekte neler sağladığı

Birbirine bağlı kümeleri kiralamak aşağıdaki iş yüklerini pratik hale getirir:

• Büyük model eğitimi, modelin parametreleri, optimize edici durumları ve gradyanları tek bir düğümün paylaşılan GPU belleğine sığmadığında ve tensör, boru hattı veya tam parçalanmış veri paralelliği kullanılarak birçok GPU’ya bölünmesi gerektiğinde.
• Büyük ölçekli dağıtılmış veri paralel eğitimi, modeli onlarca veya yüzlerce GPU’ya kopyalayarak gerçek zamanlı eğitim süresini kısaltır.
• Sıkı bağlı HPC ve bilimsel simülasyonlar — akışkan dinamiği, moleküler modelleme, hava durumu — her yinelemede MPI kullanarak küme genelinde veri alışverişi yapar.
• Büyük toplu çıkarım veya render çiftlikleri, işi birçok makineye yayar, ancak bunlar ağ yapısına daha az önem verir.

İşiniz rahatça tek sekiz GPU’lu düğüme sığıyorsa, çok düğümlü yapı genellikle gereksizdir — yönetim karmaşıklığı ve ağ yükü riski üstlenirsiniz ama fayda olmaz. Ölçeklendirmeyi ancak bellek kapasitesi veya eğitim süresi gerçekten zorladığında yapın.

Bir küme kiralamadan önce ne kontrol edilmeli

“Evet” etiketi sağlayıcının çok düğümlü desteği olduğunu gösterir, ancak destek kalitesi çok değişkendir. Taahhütte bulunmadan önce aşağıdaki noktaları yukarıdaki listeyle karşılaştırın:

• Ağ yapısı ve düğüm başına bant genişliği — InfiniBand mı, RoCE mi yoksa sıradan Ethernet mi, RDMA / GPUDirect mevcut mu?
• Topoloji ve yerellik — düğümler yakın mı yerleştirilmiş (aynı raf veya pod), engellemesiz bant genişliği var mı yoksa bölgeye dağılmış ve gecikme yüksek mi?
• Yönetim — sağlayıcı size ağ sürücüleri ve NCCL yapılandırılmış hazır bir Slurm veya Kubernetes kümesi mi veriyor, yoksa kendinizin bağlaması gereken ham VM’ler mi?
• Sağlama modeli — tüm kümeyi talep üzerine mi alabilirsiniz, yoksa büyük bitişik bloklar nadir olduğu için sadece rezervasyon ve bekleme listeleriyle mi?
• Tüm iş için faturalandırma — tüm düğümler için tüm çalışma süresi boyunca ödeme yaparsınız, bu yüzden ölçeklendirme verimliliğini düşüren bir ağ yapısı maliyetinizi doğrudan artırır.
• Paylaşılan yüksek hızlı depolama — dağıtılmış işler, tüm düğümlerin hızla okuyabileceği paralel bir dosya sistemine ihtiyaç duyar, aksi halde veri yükleme darboğaz olur.

Çok düğümlü bitişik kapasite tekil örneklerden daha zor bulunur, bu yüzden kullanılabilirlik ve talep üzerine mi yoksa rezervasyonla mı olduğu genellikle saatlik fiyat kadar önemlidir. Yukarıdaki karşılaştırmayı güncel fiyat ve kapasite için kullanın ve sadece GPU sayısına değil, ağ ve yönetim kalitesine göre değerlendirin.

Sıkça sorulan sorular

Gerçekten ne zaman çok düğümlüye ihtiyacım olur, tek sunucu yerine?

İş yükünüz artık tek düğümün GPU sayısına veya paylaşılan belleğine sığmadığında — genellikle büyük model eğitimi, parçalanmış ince ayar veya sıkı bağlı HPC durumlarında. Modeliniz ve partiniz tek dört veya sekiz GPU’lu kutuya sığıyorsa, tek düğüm daha basit, daha ucuzdur ve düğümler arası yükü tamamen önler.

Çok düğümlü otomatik olarak eğitimimi hızlandırır mı?

Otomatik değil. Hızlanma, ağ bağlantısının yönettiği ölçeklendirme verimliliğine bağlıdır. Hızlı InfiniBand veya RoCE artı RDMA ile iyi optimize edilmiş işlerde neredeyse doğrusal ölçeklendirmeye yaklaşabilirsiniz; sıradan Ethernet üzerinde iletişim yükü kazançların çoğunu yiyebilir, bu yüzden ekstra düğümler maliyeti artırır ama eğitim süresini orantılı olarak azaltmaz.

Yukarıdaki karşılaştırmada hangi ağ yapısına bakmalıyım?

Sıkı senkronize eğitim için, düğümlerin yakın olduğu engellemesiz topoloji ile GPUDirect RDMA destekli InfiniBand veya RoCE’yi önceliklendirin. Bağımsız çıkarım işleri veya parametre taramaları gibi gevşek bağlı işler için sıradan yüksek bant genişlikli Ethernet genellikle yeterlidir, bu yüzden fiyat ve kullanılabilirliği tercih edebilirsiniz.

Çok düğümlü kapasite neden genellikle talep üzerine kiralanması zor?

Çok düğümlü bir küme, fiziksel olarak birbirine yakın ve aynı düşük gecikmeli ağa bağlı büyük bitişik GPU bloğu gerektirir. Bu tür kapasite, dağınık tekil örneklerden daha nadirdir, bu yüzden sağlayıcılar genellikle bunu rezervasyonlar veya bekleme listeleri arkasına koyar. Sadece fiyat değil, yukarıdaki listeden kullanılabilirlik ve sağlama koşullarını kontrol edin.