Робочі навантаження ШІ у віртуалізованих середовищах на GPU: Посібник з оптимізації

Віртуалізація графічних процесорів змінює спосіб управління робочими навантаженнями ШІ. Розділивши фізичний графічний процесор на кілька віртуальних екземплярів, ви можете запускати кілька завдань ШІ одночасно, підвищуючи ефективність і знижуючи витрати на обладнання. Цей підхід особливо цінний для навчання складних моделей, виконання ресурсоємних завдань і масштабування проектів ШІ без інвестицій у додаткові графічні процесори.

Ось чому це важливо:

• Ефективне використання GPU: Уникайте простою обладнання, розподіляючи ресурси між завданнями та командами.
• Економія коштів: Високопродуктивні графічні процесори коштують дорого; віртуалізація забезпечує максимальне використання.
• Гнучкість: Налаштуйте віртуальні екземпляри GPU відповідно до конкретних потреб, наприклад, розміру пам'яті або версії CUDA.
• Масштабованість: Динамічно налаштовуйте ресурси в міру зростання робочих навантажень ШІ.
• Надійність: Ізольовані екземпляри запобігають впливу однієї задачі на інші.

Для оптимізації продуктивності:

• Обирайте графічні процесори з великим об'ємом пам'яті та пропускною здатністю (наприклад, NVIDIA A100/H100).
• Використовуйте NVMe-накопичувачі та мережі з низькою затримкою для обробки даних.
• Налаштуйте віртуальні машини з наскрізним GPU або vGPU-розділом залежно від потреб робочого навантаження.
• Використовуйте такі інструменти, як NVIDIA GPU Operator, плагіни Kubernetes і SLURM для оркестрування.
• Відстежуйте продуктивність за допомогою таких інструментів, як NVIDIA Nsight Systems і DCGM, щоб виявити вузькі місця.

Послуги хостингу, такі як FDC Servers, надають індивідуальні рішення на базі GPU за ціною від 1 124 доларів на місяць, включаючи необмежену пропускну здатність і можливості глобального розгортання для великомасштабних проектів зі штучного інтелекту.

Підсумок: Віртуалізація графічних процесорів спрощує управління ресурсами, підвищує продуктивність і знижує витрати для робочих навантажень ШІ, що робить її практичним рішенням для ефективного масштабування операцій ШІ.

Основи віртуалізації графічних процесорів для ШІ

Що таке віртуалізація графічного процесора?

Віртуалізація графічного процесора дозволяє декільком користувачам спільно використовувати один графічний процесор, створюючи віртуальні екземпляри, кожен з яких має власну виділену пам'ять, ядра та обчислювальну потужність. Це означає, що один графічний процесор може обробляти кілька завдань або користувачів одночасно, що робить його ефективним рішенням для робочих навантажень ШІ.

В основі цієї технології лежить гіпервізор, який виступає в ролі менеджера, розподіляючи ресурси GPU між віртуальними машинами. Гіпервізор гарантує, що кожен екземпляр отримує свою частку без втручання інших. Для задач ШІ це дозволяє одному графічному процесору NVIDIA A100 або H100 запускати декілька експериментів машинного навчання, навчальних сесій або операцій виведення одночасно.

Існує два основні методи спільного використання цих ресурсів:

• Віртуалізація на апаратному рівні: Технологія NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG) фізично розділяє графічний процесор на ізольовані секції, забезпечуючи надійне розділення між екземплярами.
• Віртуалізація на програмному рівні: Цей метод використовує драйвери та програмне забезпечення для поділу ресурсів GPU, пропонуючи більшу гнучкість, але трохи меншу ізоляцію.

Ключова відмінність між віртуалізацією на GPU і традиційною віртуалізацією на CPU полягає в управлінні пам'яттю. Графічні процесори використовують високошвидкісну пам'ять (HBM), яка працює інакше, ніж стандартна системна оперативна пам'ять. Ефективне керування цією пам'яттю має вирішальне значення, особливо під час ресурсоємних операцій ШІ, таких як точне налаштування або масштабне навчання.

Це фундаментальне розуміння створює основу для вивчення того, як віртуалізація GPU підвищує продуктивність ШІ в практичних сценаріях.

Переваги для робочих навантажень ШІ та машинного навчання

Віртуалізація пропонує ряд переваг, які безпосередньо вирішують проблеми робочих навантажень ШІ та машинного навчання (ML).

Однією з головних переваг є максимальне використання графічного процесора. Високопродуктивні графічні процесори, які можуть коштувати від $10 000 до $30 000, часто недостатньо використовуються під час виконання таких завдань, як попередня обробка даних або налаштування моделі. Віртуалізація забезпечує повне використання цих дорогих ресурсів, дозволяючи декільком завданням використовувати один графічний процесор, зменшуючи час простою і скорочуючи витрати на обладнання. Такий підхід дозволяє організаціям обслуговувати більше користувачів і додатків без необхідності в додаткових фізичних графічних процесорах.

Гнучкість у розробці - ще одна зміна правил гри. Завдяки віртуалізації розробники можуть створювати віртуальні екземпляри GPU, пристосовані до конкретних потреб, таких як різні версії CUDA, розміри пам'яті або конфігурації драйверів. Така ізоляція гарантує, що проекти, які використовують фреймворки, такі як PyTorch, TensorFlow або JAX, можуть співіснувати без конфліктів, оптимізуючи робочі процеси та прискорюючи інновації.

Масштабованість стає набагато простішою в управлінні. Робочі навантаження ШІ можуть значно відрізнятися за своїми вимогами. Наприклад, навчання невеликої нейронної мережі може вимагати мінімальних ресурсів, тоді як точне налаштування великої мовної моделі потребує величезних обчислювальних потужностей. Віртуальні екземпляри можуть динамічно збільшуватися або зменшуватися, розподіляючи ресурси залежно від інтенсивності робочого навантаження. Така адаптивність забезпечує ефективне використання ресурсів у будь-який час.

Підтримка багатокористувацької оренди особливо цінна для організацій з різноманітними потребами. Завдяки спільному використанню інфраструктури різні відділи, клієнти або додатки можуть отримати доступ до ресурсів GPU без необхідності керувати фізичним обладнанням. Хмарні провайдери можуть навіть пропонувати GPU як послугу, дозволяючи користувачам використовувати віртуальні екземпляри GPU, зберігаючи при цьому ізоляцію продуктивності і знижуючи складність адміністрування.

Нарешті, ізоляція від збоїв забезпечує стабільність. Якщо один віртуальний екземпляр виходить з ладу або споживає надмірні ресурси, це не вплине на роботу інших екземплярів, що використовують той самий GPU. Така надійність має вирішальне значення у виробничих середовищах, де безліч сервісів ШІ повинні працювати безперебійно та узгоджено.

Віртуалізація графічних процесорів не тільки оптимізує використання ресурсів, але й надає командам ШІ інструменти та гнучкість, необхідні для роботи зі складними робочими навантаженнями, що постійно змінюються.

Інфраструктура AI/ML: Пояснення про часовий графічний процесор

Вимоги до обладнання та інфраструктури

Досягнення найкращої продуктивності ШІ у віртуалізованому середовищі GPU значною мірою залежить від правильного вибору апаратного забезпечення та з'єднання. Ці рішення відіграють ключову роль у максимізації потенціалу віртуалізації GPU для робочих навантажень ШІ.

Вибір правильної архітектури графічного процесора

Обираючи графічні процесори для завдань ШІ, шукайте моделі з великим об'ємом пам'яті, високою пропускною здатністю та вбудованою підтримкою віртуалізації. Багато сучасних графічних процесорів можна розділити на кілька ізольованих екземплярів, що дозволяє різним користувачам або програмам мати виділені обчислювальні ресурси і пам'ять. Але вибір правильного графічного процесора - це лише частина рівняння: ваша допоміжна інфраструктура зберігання даних і мережева інфраструктура також повинні бути в змозі підтримувати його продуктивність.

Вимоги до сховища та мережі

Робочі навантаження ШІ часто пов'язані з управлінням великими обсягами даних, що робить високошвидкісні накопичувачі NVMe і мережі з низькою затримкою вкрай важливими. В корпоративних середовищах накопичувачі NVMe з високими показниками витривалості ідеально підходять для обробки великих циклів читання/запису, які притаманні програмам штучного інтелекту.

Для обміну даними між вузлами технології, такі як InfiniBand або вдосконалені рішення Ethernet, забезпечують пропускну здатність, необхідну для безперебійної роботи. Використання розподіленої файлової системи для забезпечення паралельного вводу/виводу може допомогти мінімізувати вузькі місця, коли кілька процесів отримують доступ до даних одночасно. Після того, як потреби в пам'яті та мережі задоволені, наступним кроком є точне налаштування вирівнювання ресурсів.

Вирівнювання ресурсів і оптимізація топології

Щоб оптимізувати розподіл ресурсів, налаштуйте NUMA (нерівномірний доступ до пам'яті), щоб забезпечити пряме з'єднання між графічними процесорами, пам'яттю та центральними процесорами. Призначте високошвидкісні мережеві інтерфейси та виділіть смуги PCIe, щоб зменшити затримки. Майте на увазі, що надійне охолодження та достатня потужність є критично важливими для уникнення теплового дроселювання та підтримки стабільності системи. Крім того, розміщення сховища даних поруч з процесорами може додатково зменшити затримки, створюючи більш ефективну та швидку архітектуру системи.

Конфігурація віртуальної машини та графічного процесора

Після налаштування апаратного забезпечення наступним кроком є конфігурація віртуальних машин (ВМ) і графічних процесорів для забезпечення оптимальної продуктивності ШІ. Правильні конфігурації розкривають потенціал віртуалізованих графічних процесорів, роблячи їх більш ефективними для робочих навантажень ШІ. Давайте зануримося в те, як ефективно конфігурувати та керувати цими ресурсами.

Повний наскрізний доступ до графічного процесора проти розбиття на розділи vGPU

Коли справа доходить до конфігурації графічного процесора, існує два основних підходи: Наскрізний GPU та розбиття на vGPU.

• Наскрізний GPU виділяє весь графічний процесор для однієї віртуальної машини, забезпечуючи продуктивність, близьку до природної, для вимогливих завдань навчання ШІ. Хоча це налаштування максимізує потужність, воно обмежує графічний процесор однією віртуальною машиною, що може бути неефективним для невеликих робочих навантажень.
• З іншого боку, розбиття vGPU ділить графічний процесор на кілька віртуальних фрагментів. Цей підхід є більш економічно ефективним для завдань, які не потребують повної потужності графічного процесора, наприклад, для роботи з висновками або невеликих навчальних завдань.

Сучасні графічні процесори, такі як NVIDIA A100 і H100, підтримують MIG (Multi-Instance GPU), що дозволяє використовувати до семи ізольованих екземплярів GPU на одній карті. Ця функція ідеально підходить для максимального використання апаратного забезпечення при одночасному контролі витрат.

Правильний вибір залежить від вашого сценарію використання:

• Для великомасштабного навчання, наприклад, навчання мовних моделей або досліджень у галузі глибокого навчання, наскрізне використання GPU, як правило, є кращим варіантом.
• Для таких завдань, як обробка висновків, розробка або тестування, розбиття на розділи vGPU забезпечує кращу ефективність використання ресурсів та економію коштів.

Розподіл ресурсів для максимального паралелізму

Ефективний розподіл ресурсів має важливе значення для уникнення вузьких місць і забезпечення безперебійної роботи ШІ. Ось як збалансувати ресурси:

• Розподіл процесорів: Призначте певні ядра процесора для кожної віртуальної машини, щоб мінімізувати перемикання контексту. Зазвичай добре працює виділення 4-8 ядер CPU на GPU, але це може змінюватися залежно від фреймворку ШІ та складності робочого навантаження.
• Управління пам'яттю: Плануйте як системну оперативну пам'ять, так і пам'ять графічного процесора. Виділіть щонайменше 16-32 ГБ оперативної пам'яті на графічний процесор для більшості завдань ШІ, зарезервувавши при цьому достатньо пам'яті для гіпервізора. Використання великих сторінок також може зменшити навантаження на пам'ять в операціях з великим об'ємом даних.
• Пам'ять графічного процесора: При використанні розбиття на розділи vGPU уважно стежте за використанням пам'яті графічного процесора. Деякі фреймворки, такі як PyTorch і TensorFlow, можуть динамічно розподіляти пам'ять GPU, але встановлення лімітів гарантує, що одне робоче навантаження не монополізує ресурси.
• Мережева робота: Увімкніть SR-IOV (Single Root I/O Virtualization ) для мережевих інтерфейсів, щоб надати віртуальним машинам прямий доступ до апаратного забезпечення. Це зменшує мережеві затримки, що особливо важливо для розподіленого навчання ШІ на декількох вузлах.

Інструменти оркестрування графічних процесорів

Після розподілу ресурсів інструменти оркестрування можуть спростити керування графічними процесорами, особливо в масштабованих середовищах ШІ.

• NVIDIA GPU Operator: Цей інструмент автоматизує такі завдання, як встановлення драйверів GPU, налаштування часу виконання контейнерів і моніторинг стану в Kubernetes. Він забезпечує узгодженість конфігурацій між кластерами та зменшує ручну роботу.
• Плагіни для графічних процесорів Kubernetes: Плагіни, такі як плагін для пристроїв NVIDIA, дають змогу точно налаштувати планування та розподіл графічних процесорів. Вони підтримують часткове використання графічного процесора та забезпечують точне керування ресурсами для робочих навантажень на основі Kubernetes.
• SLURM: Планувальник завдань, розроблений для високопродуктивних обчислень (HPC) і робочих навантажень зі штучним інтелектом, SLURM пропонує такі функції, як розуміння топології графічного процесора, справедливе планування та резервування ресурсів. Це особливо корисно для керування багатокористувацькими та багатопроектними середовищами.
• Docker з NVIDIA Container Toolkit: Це налаштування дозволяє контейнерам отримувати доступ до графічних процесорів, зберігаючи ізоляцію між робочими навантаженнями. Він легко інтегрується з платформами оркестрування, що робить його гнучким варіантом для розгортання додатків ШІ.

У міру зростання вашої ШІ-інфраструктури ці інструменти оркестрування стають незамінними. Вони автоматизують управління ресурсами, покращують їх використання та надають інформацію, необхідну для ефективного запуску декількох робочих навантажень на спільному обладнанні.

Моніторинг продуктивності та планування

Після налаштування обладнання та конфігурацій, наступним кроком для забезпечення безперебійної роботи буде зосередження на моніторингу та плануванні. Ці дві практики є основою підтримки максимальної продуктивності ШІ у віртуалізованих середовищах на базі GPU. Навіть найкраще апаратне забезпечення може виявитися недостатнім без належної видимості використання ресурсів і розумних стратегій планування. Профілювання, планування та постійний моніторинг гарантують, що робочі навантаження ШІ залишатимуться ефективними та результативними.

Профілювання робочих навантажень ШІ

Профілювання - це як вимірювання пульсу робочих навантажень штучного інтелекту: воно допомагає виявити вузькі місця і гарантує, що ресурси використовуються розумно, перш ніж продуктивність погіршиться. Мета - зрозуміти, як різні завдання споживають ресурси GPU, пам'ять і обчислювальні цикли.

NVIDIA Nsight Systems - це універсальний інструмент для профілювання CUDA додатків, який надає детальну інформацію про завантаження GPU, передачу пам'яті та час виконання ядра. Для фреймворків глибокого навчання інструменти профілювання можуть допомогти визначити, чи є робочі навантаження прив'язаними до GPU, пам'яті або CPU, що є критично важливим для точного налаштування розподілу ресурсів.

Інструменти для конкретних фреймворків, такі як TensorFlow Profiler та PyTorch Profiler, копають ще глибше. TensorFlow Profiler розбиває час виконання кроків, показуючи, скільки часу витрачається на такі завдання, як завантаження даних, попередня обробка та навчання. Тим часом PyTorch Profiler пропонує уважний погляд на використання пам'яті, допомагаючи виявити витоки пам'яті або неефективні тензорні операції.

Під час профілювання ключові показники, на які слід звернути увагу, включають в себе

• Використання графічного процесора: Прагніть досягти принаймні 80% під час навчання, щоб забезпечити ефективне використання.
• Використання пропускної здатності пам'яті: Показує, наскільки ефективно використовується пам'ять графічного процесора.
• Ефективність ядра: Показує, наскільки ефективно операції узгоджуються з архітектурою графічного процесора.

У віртуалізованих середовищах профілювання стає дещо складнішим через додавання рівня гіпервізора. Такі інструменти, як vSphere Performance Charts або моніторинг продуктивності KVM, можуть подолати цей розрив, зіставляючи показники на рівні віртуальної машини з даними профілювання на рівні гостя. Такий дворівневий підхід допомагає визначити, чи пов'язані проблеми з продуктивністю з рівнем віртуалізації або з самим робочим навантаженням.

Інформація, отримана в результаті профілювання, безпосередньо використовується в більш розумних стратегіях планування, що дозволяє ефективно розподіляти ресурси.

Планування робочих навантажень за допомогою штучного інтелекту

Планування - це те місце, де відбувається магія - забезпечення ефективного використання графічних процесорів при жонглюванні декількома робочими навантаженнями ШІ. Різні стратегії задовольняють різні потреби - від синхронізації розподілених завдань до визначення пріоритетів для критично важливих завдань.

• Групове планування: Ідеальний для синхронного навчання, цей метод гарантує, що всі процеси в розподіленому навчанні узгоджені, тому жоден працівник не сидить без діла.
• Прогностичне планування: Аналізуючи історичні дані, цей підхід прогнозує час виконання завдань на основі таких факторів, як розмір моделі та характеристики набору даних, що дає змогу розумніше розподіляти робоче навантаження.
• Випередження завдань: Високопріоритетні завдання можуть тимчасово витіснити менш пріоритетні. Планувальники з підтримкою контрольних точок безпечно призупиняють завдання, зберігають їхній стан і відновлюють пізніше, коли ресурси звільняються.
• Справедливий розподіл ресурсів: Відстежує історичне використання і динамічно змінює пріоритети, щоб забезпечити справедливий розподіл ресурсів між користувачами або проектами.

Обраний вами метод планування може підвищити або знизити ефективність системи. Наприклад, пакетне планування добре працює в дослідницьких установках з гнучкими дедлайнами, тоді як планування в реальному часі необхідне для робочих навантажень, що вимагають низької затримки.

Після того, як розклад створено, постійний моніторинг гарантує, що все йде за розкладом.

Моніторинг та бенчмаркінг

Безперервний моніторинг діє як система раннього попередження, виявляючи потенційні проблеми до того, як вони порушать виробництво. Поєднання показників у реальному часі з історичними даними допомагає виявити тенденції та закономірності, які інакше могли б залишитися непоміченими.

Інструменти моніторингу GPU повинні відстежувати все - від завантаження та використання пам'яті до температури та енергоспоживання. NVIDIA Data Center GPU Manager (DCGM ) - це надійний інструмент, який інтегрується з такими платформами, як Prometheus та Grafana, щоб забезпечити комплексне бачення. Ці інструменти можуть допомогти виявити такі проблеми, як теплове дроселювання або тиск на пам'ять, які можуть вплинути на продуктивність.

Моніторинг на рівні додатків фокусується на специфічних для ШІ показниках, таких як втрати під час навчання, точність валідації та швидкість збіжності. Такі інструменти, як MLflow і Weights & Biases, поєднують ці показники з даними про продуктивність системи, пропонуючи повну картину стану робочого навантаження.

Для розподіленого навчання моніторинг мережі є обов'язковим. Важливо відстежувати використання пропускної здатності, затримки і втрату пакетів між вузлами. Високошвидкісні з'єднання, такі як InfiniBand, вимагають спеціалізованих інструментів для забезпечення плавної градієнтної синхронізації і паралельного навчання даних.

Бенчмаркінг допомагає встановити базові показники продуктивності та перевірити оптимізацію. БенчмаркиMLPerf є стандартним вибором для оцінки навчання та висновків для різних моделей ШІ та апаратних налаштувань. Запуск цих тестів у віртуальному середовищі дозволяє встановити базові очікування і виявити проблеми з конфігурацією.

Синтетичні бенчмарки, такі як ті, що містяться в репозиторії NVIDIA DeepLearningExamples, також корисні. Вони моделюють конкретні сценарії, допомагаючи ізолювати накладні витрати на віртуалізацію та підтвердити, що ваше середовище працює належним чином.

Регулярне проведення бенчмаркінгу - скажімо, раз на місяць - може виявити такі проблеми, як оновлення драйверів, дрейф конфігурації або деградація обладнання, які в іншому випадку можуть залишитися непоміченими.

Сервери FDC для інфраструктури штучного інтелекту

Для досягнення максимальної продуктивності систем штучного інтелекту наявність надійної хостингової інфраструктури не підлягає обговоренню. Правильний хостинг-партнер гарантує безперебійну роботу ваших стратегій профілювання, планування та моніторингу, забезпечуючи основу, необхідну для ефективної оптимізації робочих навантажень ШІ.

Ця стабільна інфраструктура дозволяє розширене розгортання методів профілювання, планування та оркестрування, про які йшлося вище.

Сервери GPU для робочих навантажень ШІ

FDC Servers пропонує хостинг графічних процесорів, розроблений спеціально для додатків штучного інтелекту та машинного навчання. Їхні графічні сервери коштують від 1 124 доларів на місяць і мають необмежену пропускну здатність, що є обов'язковою умовою при роботі з великими наборами даних або розподіленим навчанням. Ця функція усуває занепокоєння щодо обмежень на передачу даних, допомагаючи вам підтримувати передбачувані витрати.

Їхні сервери легко налаштовуються, що дозволяє вам точно налаштувати конфігурацію обладнання для моделей ШІ з великою пам'яттю або спеціалізованих конфігурацій графічних процесорів, наприклад, необхідних для завдань комп'ютерного зору. Завдяки миттєвому розгортанню ви можете швидко масштабувати ресурси GPU для задоволення мінливих потреб.

Ключові функції включають підтримку наскрізного доступу до графічного процесора, розбиття графічного процесора на розділи та спеціальне планування, що є критично важливими для роботи з вимогливими робочими навантаженнями штучного інтелекту.

Необмежена пропускна здатність і глобальне розгортання

Необмежена пропускна здатність змінює правила гри для проектів ШІ з великими обсягами даних. Навчання великих моделей часто вимагає переміщення терабайт даних між системами зберігання, обчислювальними вузлами та інструментами моніторингу. Усуваючи обмеження на передачу даних, FDC Servers робить ваш бюджет передбачуваним, а робочі процеси - безперервними.

Маючи 74 глобальні локації, FDC Servers забезпечує географічне охоплення, необхідне для сучасної інфраструктури штучного інтелекту. Ця глобальна мережа дозволяє розмістити обчислювальні ресурси ближче до джерел даних, зменшуючи затримки в розподіленому навчанні. Для висновків моделі можуть бути розгорнуті на периферії, що забезпечує швидший час відгуку для кінцевих користувачів.

Глобальна інфраструктура також відіграє важливу роль у відновленні після збоїв та резервуванні. Якщо в одному регіоні відбувається збій, робочі навантаження можуть бути безперешкодно перенесені в інший регіон, забезпечуючи безперебійну роботу. Для організацій, які керують конвеєрами штучного інтелекту в декількох регіонах, наявність узгодженої інфраструктури у всіх 74 локаціях забезпечує уніфікацію налаштувань віртуалізації, інструментів моніторингу та стратегій планування - незалежно від того, де розгорнуті ваші ресурси.

Крім того, FDC Servers пропонує підтримку 24/7 для вирішення будь-яких проблем, пов'язаних з драйверами графічних процесорів, конфліктами віртуалізації або розподілом ресурсів. Це забезпечує мінімальний час простою навіть у складних віртуалізованих середовищах з графічними процесорами.

Всі ці функції в сукупності створюють міцну основу для досягнення оптимізованої продуктивності ШІ.

Висновок

У цьому посібнику показано, як поєднання передового обладнання, налаштованих ресурсів і надійної інфраструктури може значно підвищити продуктивність ШІ.

Щоб отримати максимальну віддачу від робочих навантажень ШІ, узгодьте апаратне забезпечення, розподіл ресурсів та інфраструктуру з вашими конкретними вимогами. Для досягнення максимальної продуктивності ідеально підійде наскрізний GPU, а розбиття на розділи vGPU - ефективний спосіб розподілу ресурсів.

Синергія між вибором обладнання та налаштуванням ресурсів є ключем до оптимізації продуктивності. Використання графічних процесорів з великою пропускною здатністю пам'яті, інтеграція сховища NVMe і забезпечення високої пропускної здатності мережі можуть безпосередньо підвищити ефективність навчання і виведення моделей. Точне налаштування топології системи зменшує затримки між з'єднаннями, а профілювання та інтелектуальне планування максимізують використання графічного процесора. Інструменти оркестрування додатково забезпечують стабільну продуктивність на високому рівні.

Надійний хостинг-партнер пов'язує все воєдино. Для організацій, які прагнуть подолати проблеми з ресурсами, надійний хостинг має вирішальне значення. FDC Servers пропонує хостинг GPU за ціною $1,124/місяць з необмеженою пропускною здатністю - варіант, який усуває обмеження на передачу даних і непередбачувані витрати.

Завдяки таким функціям, як географічна масштабованість, миттєве розгортання та підтримка 24/7, ви можете легко масштабувати операції зі штучним інтелектом. Незалежно від того, чи керуєте ви розподіленим навчанням у різних регіонах, чи розгортаєте моделі граничного виведення, надійна інфраструктура усуває багато технічних перешкод, які часто сповільнюють реалізацію ШІ-проектів.

Досягнення успіху в ШІ вимагає бездоганного поєднання потужності графічних процесорів, точного управління ресурсами та надійного хостингу. Дотримуючись цих стратегій і використовуючи інфраструктуру FDC Servers, ви зможете прокласти шлях до максимальної продуктивності ШІ.

Поширені запитання

Як віртуалізація графічного процесора робить робочі навантаження ШІ більш ефективними та економічно вигідними?

Віртуалізація графічного процесора дозволяє декільком віртуальним машинам використовувати один фізичний графічний процесор, підвищуючи ефективність і знижуючи витрати. Завдяки спільному використанню ресурсів усувається потреба в додатковому обладнанні, краще використовується те, що вже є в наявності, і скорочуються загальні витрати.

Таке налаштування також значно спрощує масштабування та управління. Організації можуть брати на себе більше робочих навантажень зі штучним інтелектом, не потребуючи окремого графічного процесора для кожної віртуальної машини. Результат? Оптимізована продуктивність і контрольовані витрати - ідеальне поєднання для проектів зі штучного інтелекту та машинного навчання.

У чому різниця між наскрізним GPU і vGPU розбиттям, і коли слід використовувати кожне з них?

Коли мова йде про наскрізний GPU, весь графічний процесор виділяється одній віртуальній машині (ВМ), забезпечуючи продуктивність, яку майже неможливо відрізнити від роботи на фізичному обладнанні. Це робить його ідеальним варіантом для таких вимогливих завдань, як навчання ШІ-моделей, глибоке навчання або 3D-візуалізація, де важлива кожна унція продуктивності.

На противагу цьому, розбиття vGPU розділяє один графічний процесор на кілька апаратних сегментів, що дозволяє декільком віртуальним машинам або користувачам одночасно використовувати один і той самий графічний процесор. Таке налаштування найкраще підходить для спільних середовищ, таких як віртуальні робочі столи або робочі станції для спільної роботи, де пріоритетом є баланс між гнучкістю та ефективним використанням ресурсів.

Які найкращі інструменти та стратегії для моніторингу та оптимізації робочих навантажень ШІ у віртуалізованих середовищах на GPU?

Щоб отримати максимальну віддачу від робочих навантажень ШІ у віртуалізованих на GPU середовищах, важливо використовувати інструменти моніторингу GPU, які надають дані про використання ресурсів і продуктивність у реальному часі. Наприклад, рішення NVIDIA для управління vGPU полегшують відстеження використання GPU та оптимізують розподіл ресурсів.

Іншим ключовим підходом є використання платформ оркестрування, таких як Kubernetes. Ці платформи можуть динамічно налаштовувати робочі навантаження та ефективніше розподіляти ресурси, допомагаючи вам досягти кращої продуктивності графічного процесора. Крім того, регулярне точне налаштування гіперпараметрів і вдосконалення конвеєрів даних відіграє важливу роль у підтримці високого рівня продуктивності. Постійно відстежуючи показники GPU, ви зможете завчасно виявити вузькі місця та уникнути конфліктів ресурсів, що забезпечить безперебійну роботу ваших завдань ШІ.