Liberar el potencial de los clústeres de GPU para aplicaciones avanzadas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo

El aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo (DL) han crecido recientemente a un ritmo tan increíble que ahora exigen enormes cantidades de potencia informática. Para satisfacer esta necesidad, las unidades de procesamiento de gráficos (GPU) se han vuelto muy populares, y los clústeres de GPU lo son aún más. Estos chips se diferencian de las Unidades Centrales de Procesamiento (CPU) tradicionales en que pueden procesar muchas tareas simultáneamente; lo que significa que pueden manejar las pesadas cargas de trabajo que a menudo se asocian con las aplicaciones ML y DL.

Este texto dará una idea amplia de lo útil que es utilizar clústeres de GPU para acelerar los procesos de ML y DL. Los principios de diseño, los mecanismos de operación y las ventajas de rendimiento se explicarán a continuación en relación con la arquitectura detrás de estos sistemas. Además de los requisitos de configuración del hardware, también se analizarán los problemas de compatibilidad del software junto con las opciones de escalabilidad al implementar clústeres de GPU. Por lo tanto, cuando termine de leer este artículo, deberá comprender claramente lo que se debe hacer para que podamos aprovechar nuevos potenciales dentro de las esferas avanzadas del aprendizaje automático y del aprendizaje profundo utilizando la tecnología de agrupación en clústeres de GPU.

¿Qué es un clúster de GPU?

Comprender los componentes de los clústeres de GPU

Un clúster de GPU se compone de muchas GPU que están conectadas mediante interconexiones de alta velocidad como InfiniBand o NVLink para que puedan usarse juntas como un solo recurso informático. A continuación se muestran algunos componentes clave de un clúster de GPU:

1. Unidades de procesamiento de gráficos (GPU): son las principales unidades de cálculo que pueden procesar miles de subprocesos paralelos, lo que les permite trabajar con grandes conjuntos de datos y algoritmos complicados.
2. Nodos: un nodo contiene varias GPU junto con una o más CPU responsables de administrar las operaciones en esas GPU y manejar tareas que no son adecuadas para ellas.
3. Interconexiones: enlaces para una comunicación rápida que garantizan velocidades de transferencia de datos rápidas entre nodos y GPU, lo que reduce la latencia y aumenta el rendimiento.
4. Sistemas de almacenamiento: las soluciones de almacenamiento de alto rendimiento ayudan a manejar grandes cantidades de datos producidos y procesados ​​dentro del clúster.
5. Redes: Se necesita una infraestructura de red sólida para permitir una comunicación rápida entre diferentes nodos, así como un equilibrio de carga y distribución de información eficientes en todo el sistema.
6. Pila de software: se refiere a una colección de componentes de software, como sistemas operativos, controladores, bibliotecas como CUDA y TensorFlow, etc., que son necesarios para la utilización efectiva del hardware GPU en tareas de ML y DL.

Cada componente enumerado anteriormente tiene su propia importancia para garantizar que un clúster de GPU funcione de manera óptima y al mismo tiempo cumpla con los requisitos computacionales exigidos por las aplicaciones avanzadas de aprendizaje automático (ML) y redes neuronales profundas (DL).

Papel de las GPU y las CPU en un clúster de GPU

En un clúster de GPU, las funciones de CPU y GPU están separadas pero funcionan juntas. Miles de pequeños núcleos en las GPU las hacen más adecuadas para manejar tareas paralelas, ya que pueden ejecutar múltiples subprocesos simultáneamente, por lo que son más eficientes por vatio que las CPU. Por lo tanto, esto implica que dichos sistemas serían buenos para los algoritmos de aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo (DL), que implican grandes cantidades de procesamiento de datos junto con operaciones matemáticas complejas. Por otro lado, el diseño de las unidades centrales de procesamiento (CPU) les permite actuar como puntos de control dentro de los clústeres gestionando las operaciones generales del sistema, delegando responsabilidades entre diferentes componentes y ejecutando procesos en serie que pueden no ser óptimos en las tarjetas gráficas. Es a través de esta combinación de unidades de procesamiento de gráficos y unidades de procesamiento central que la gestión del flujo de trabajo se vuelve más fácil, facilitando así la escalabilidad a niveles más altos necesarios para realizar aplicaciones avanzadas de ML y DL en clústeres de GPU.

Cómo Interconnect e Infiniband mejoran el rendimiento del clúster de GPU

Aumentar la eficiencia de los clústeres de GPU es la tarea principal de las interconexiones y tecnologías de alta velocidad como InfiniBand. Lo que hacen es permitir una comunicación rápida entre nodos al reducir la latencia y aumentar las tasas de transferencia de datos, un requisito crítico para coordinar tareas entre múltiples GPU dentro de un clúster. InfiniBand es particularmente conocido por su alto rendimiento y baja latencia, lo que ayuda a mejorar el ancho de banda de datos entre nodos para que las aplicaciones con uso intensivo de datos no se vean limitadas por velocidades de comunicación deficientes entre diferentes partes del sistema. Al crear formas efectivas de compartir información, estas herramientas mantienen a raya los retrasos computacionales, asegurando así que las máquinas funcionen de la mejor manera en todo momento; Además, esto también ayuda con la escalabilidad, permitiendo así que las computadoras manejen cargas de trabajo más pesadas generadas por sistemas de inteligencia artificial o cualquier otro tipo de tarea compleja donde deban realizarse grandes cantidades de aprendizaje durante la fase de capacitación.

¿Cómo construir un clúster de GPU?

Hardware esencial para un clúster de GPU

1. GPU: Vital son las GPU potentes, con un uso generalizado por parte de NVIDIA y AMD.
2. CPU: CPU de múltiples núcleos que pueden manejar el procesamiento paralelo de manera efectiva, así como la administración de tareas.
3. Placa base: Una placa base potente con muchas ranuras PCIe para GPU y capacidad de expansión.
4. Memoria: RAM suficiente, preferiblemente ECC (código de corrección de errores), para administrar grandes conjuntos de datos y al mismo tiempo garantizar la estabilidad del sistema, particularmente en los nodos GPU.
5. Almacenamiento: SSD de alta capacidad de acceso rápido junto con HDD lo suficientemente grandes
6. Fuente de alimentación: Fuentes de alimentación confiables que proporcionan suficiente potencia para soportar todos los componentes.
7. Sistema de refrigeración: Sistemas de refrigeración eficientes como la refrigeración líquida para la producción térmica.
8. Redes: se deben utilizar interconexiones de alta velocidad como InfiniBand o Ethernet para que la transferencia de datos entre nodos sea lo suficientemente rápida.
9. Chasis: El chasis debe tener un buen diseño de flujo de aire y acomodar todos los componentes dejando espacio para la expansión.

Pasos para construir un clúster de GPU desde cero

1. Defina los requisitos: determine el caso de uso específico, las métricas de rendimiento deseadas y las limitaciones presupuestarias.
2. Seleccionar hardware: seleccionar GPU, CPU, placas base, RAM, almacenamiento, fuentes de alimentación, sistemas de refrigeración o ventiladores, redes y chasis según lo definan los requisitos del proyecto.
3. Ensamble hardware: instale CPU y memoria en placas base con GPU. Coloque la placa base en el chasis, luego conecte dispositivos de almacenamiento como SSD (unidades de estado sólido), fuentes de alimentación como PSU (unidades de fuente de alimentación) y sistemas de refrigeración, es decir, ventiladores o disipadores de calor. Asegúrese de que todos los componentes estén correctamente sujetos.
4. Configurar redes: configurar interconexiones de alta velocidad entre nodos utilizando cables InfiniBand o Ethernet para que puedan comunicarse entre sí de manera efectiva.
5. Instalar el sistema operativo: elegir un sistema operativo apropiado, como la distribución Ubuntu Linux, entre otros, como CentOS, etc., y luego instalarlo en el disco duro. El SSD sería mejor para aplicaciones con uso intensivo de E/S. En esta etapa también es necesario configurar el sistema operativo para optimizar el rendimiento al máximo.
6. Instalar software: cargar los controladores necesarios, como bibliotecas como CUDA (cuDNN) y marcos de aprendizaje automático, por ejemplo, TensorFlow (PyTorch). Actualizar el software a las últimas versiones, liberando así toda la potencia computacional del clúster de GPU.
7. Configuración del sistema: ajuste fino del BIOS; Configuración de red a través de lo que se llama DHCP para asignar direcciones IP de forma automática; Gestión de optimización de energía para garantizar la estabilidad y maximizar la producción.
8. Pruebas/Validación: Realizar pruebas de estrés, programas de pruebas comparativas, etc. para comprobar si el sistema cumple o no con las especificaciones dadas por los propios fabricantes.
9. Implementar aplicaciones: instale las aplicaciones deseadas junto con los modelos de aprendizaje automático necesarios y luego comience a procesar datos de acuerdo con el caso de uso previsto.

Elegir las GPU y los componentes de Nvidia adecuados

Al elegir las GPU Nvidia y otros componentes adecuados, es importante seguir un método sistemático para garantizar que funcionarán de manera óptima según el uso previsto. Estas son algunas de las cosas que debes considerar:

1. Reconocer los requisitos de la carga de trabajo: diferentes cargas de trabajo tienen diferentes requisitos para las GPU. Por ejemplo, si está realizando aprendizaje automático, es posible que desee una Nvidia A100, que tiene un alto rendimiento informático y ancho de banda de memoria. Las tareas con uso intensivo de gráficos, como la edición de vídeo, pueden requerir tarjetas gráficas como la serie Nvidia Quadro.
2. Calcule su presupuesto: las tarjetas gráficas de alto rendimiento pueden resultar muy costosas. Determina cuánto dinero quieres gastar en ellos con suficiente antelación para que esto no se convierta en un factor limitante en tu búsqueda de un buen rendimiento.
3. Compatibilidad con el sistema actual: asegúrese de que cualquier GPU seleccionada funcione bien con todas las partes de su sistema informático, especialmente la placa base y la unidad de fuente de alimentación (PSU). Asegúrese de que encaje físicamente en la ranura PCI Express (PCIe) y deje suficiente espacio alrededor; También verifique si la fuente de alimentación puede entregar la cantidad de energía necesaria.
4. Requisitos de memoria: Dependiendo de la complejidad de lo que uno esté haciendo, es posible que se necesite mucha más VRAM de lo habitual, incluso en una GPU. Por ejemplo, los modelos de aprendizaje profundo entrenados con grandes conjuntos de datos necesitarán tarjetas gráficas con enormes capacidades de memoria, como Nvidia RTX 3090.
5. Soluciones de refrigeración: las unidades de procesamiento de gráficos de alta gama generan más calor que las de gama baja, por lo que la refrigeración se convierte en un problema en algún momento si no se trata adecuadamente. Elija refrigeración por aire, refrigeración por líquido o fabricación personalizada, según la temperatura. propiedades exhibidas bajo carga máxima por cada tarjeta individual [2].
6. Expansión futura: si planea actualizar o expandirse más adelante, asegúrese de que todo lo elegido ahora permita una fácil escalabilidad en el futuro; por lo tanto, deben estar disponibles al menos dos ranuras adicionales debajo de la ranura PEG x16 principal, mientras que la potencia mínima recomendada de la fuente de alimentación no debe ser inferior a 850 vatios.

Al considerar estos puntos detenidamente, se pueden elegir las GPU y los componentes de Nvidia adecuados que se adapten mejor a sus necesidades en términos de rendimiento y presupuesto.

¿Por qué utilizar clústeres de GPU?

Beneficios de las cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático

Varias ventajas notables surgen del uso de clústeres de GPU para cargas de trabajo de inteligencia artificial y aprendizaje automático. En primer lugar, superan a las unidades centrales de procesamiento (CPU) en computación paralela debido a su diseño, lo que las hace muy adecuadas para computación a gran escala en trabajos de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Como resultado, esto reduce significativamente el tiempo de formación cuando se trata de modelos complejos. En segundo lugar, la escalabilidad se logra mediante clústeres de GPU, donde se pueden utilizar varias GPU simultáneamente para manejar conjuntos de datos más grandes y algoritmos más complejos. Por lo tanto, estas capacidades computacionales conjuntas conducen a mayores tasas de rendimiento y precisión, especialmente en modelos de IA que utilizan completamente la potencia de cómputo de un clúster de GPU. Además, estos clústeres pueden procesar diferentes tipos de tareas, como el aprendizaje profundo o el análisis de datos, lo que los hace más versátiles y aplicables en diversas áreas de la investigación en inteligencia artificial que involucran la capacidad de las máquinas para aprender de la experiencia basada en la observación o la adquisición de datos. a través de sensores, etcétera.

Ventajas de rendimiento en informática de alto rendimiento (HPC)

En entornos de computación de alto rendimiento (HPC), los clústeres de GPU aportan importantes ventajas de rendimiento. Su diseño está orientado en paralelo, lo que acelera enormemente el cálculo, el modelado y el análisis de datos de simulaciones complejas. Estas simulaciones pueden adoptar la forma de experimentos científicos o proyectos de ingeniería. Esta simultaneidad permite tiempos de ejecución rápidos y un mejor rendimiento para cálculos científicos y diseños de ingeniería a gran escala. Además, las GPU tienen un gran ancho de banda de memoria que permite velocidades rápidas de transferencia de información, lo cual es necesario para manejar grandes cantidades de datos en cargas de trabajo HPC. Además, la utilización de clústeres de GPU aumenta la eficiencia y la rentabilidad en un sistema HPC al proporcionar mayores eficiencias de potencia que las configuraciones tradicionales de solo CPU.

Escalado de modelos de aprendizaje profundo con clústeres de GPU

Si desea escalar los modelos de aprendizaje profundo con clústeres de GPU, debe distribuir la carga de trabajo en todas las GPU, lo que ayudará a acelerar el proceso de capacitación. Las diferentes partes de una red neuronal pueden ser procesadas simultáneamente por diferentes GPU mediante el paralelismo de modelos. Alternativamente, el paralelismo de datos se refiere al entrenamiento de modelos completos en varias GPU con varios subconjuntos de datos y la sincronización periódica de pesos para un aprendizaje consistente. Además, ambos enfoques se combinan en un paralelismo híbrido para hacer un uso más eficaz de los recursos disponibles. Es posible que los clústeres de GPU configurados correctamente manejen conjuntos de datos más grandes y más complicados, reduciendo así los tiempos de entrenamiento y mejorando el rendimiento general y los niveles de precisión de los modelos de aprendizaje profundo.

¿Cómo optimizar un clúster de GPU?

Mejores prácticas para la gestión de clústeres

Para optimizar el rendimiento y la eficiencia de los clústeres de GPU, es necesario saber gestionarlos bien. Algunas mejores prácticas son las siguientes:

1. Supervisión y asignación de recursos: cree potentes herramientas de seguimiento que puedan comprobar cuánta GPU se está utilizando, la tasa de consumo de memoria y el estado del sistema. También deberían ayudar a reasignar recursos dinámicamente para que no se produzcan atascos.
2. Equilibrio de carga: asegúrese de que las cargas de trabajo se distribuyan uniformemente en el clúster para evitar que algunas GPU trabajen demasiado mientras otras no tienen nada que hacer. Se pueden utilizar políticas de programación avanzadas que analicen la carga actual frente a la disponibilidad de recursos, entre otros factores.
3. Mantenimiento de rutina: el clúster siempre debe funcionar en su nivel óptimo, por lo que se deben realizar comprobaciones periódicas de la funcionalidad del hardware, la instalación de actualizaciones de software o incluso la revisión de los sistemas de refrigeración con suficiente frecuencia, no solo por este motivo, sino también porque las fallas podrían provocar tiempos de inactividad.
4. Optimización de los gastos generales de comunicación: los métodos de transmisión de datos deben hacerse eficientes reduciendo los gastos generales de comunicación durante el procesamiento paralelo a gran escala donde participan muchos nodos, especialmente si se utilizan interconexiones de alta velocidad como InfiniBand.
5. Escalado adaptable: la implementación de una política de escalado automático basada en la demanda en tiempo real ayuda a controlar los costos y, al mismo tiempo, garantiza que haya suficientes recursos disponibles durante las cargas máximas.
6. Medidas de seguridad: Es necesario implementar medidas de prevención de acceso no autorizado, como protocolos de autenticación sólidos y cifrado de datos en tránsito o en reposo, junto con auditorías de seguridad periódicas, ya que las amenazas cibernéticas cambian a diario.

Si se siguen todas estas pautas, las organizaciones podrán gestionar sus clústeres de GPU de forma más eficaz, mejorando así los niveles de rendimiento y la rentabilidad.

Utilización de software de gestión de clústeres como Slurm y opciones de código abierto

El software de administración de clústeres de GPU es vital para monitorear y controlar las GPU y mejorar el rendimiento. Slurm, un sistema de código abierto basado en Linux, es ampliable y tolerante a fallos y está diseñado para todos los tamaños de clústeres. Brinda a los usuarios una base sólida para la asignación de recursos, la programación de trabajos y el monitoreo para que los recursos computacionales se utilicen de manera efectiva. Con el respaldo de políticas de programación de cargas de trabajo simples y complejas, se adapta a diversas aplicaciones, desde la informática de alto rendimiento (HPC) hasta la inteligencia artificial.

Algunas otras posibilidades de código abierto dignas de mención incluyen Apache Mesos, que abstrae CPU, memoria, almacenamiento y otros recursos informáticos para permitir el intercambio eficiente entre aplicaciones o marcos distribuidos; Kubernetes, aunque se reconoce principalmente por la orquestación de contenedores, se utiliza cada vez más también en la gestión de cargas de trabajo de GPU dentro de un entorno de clúster. Kubernetes permite automatizar el escalado y las operaciones de implementación, proporcionando así una solución de gestión muy flexible adecuada para diferentes cargas de trabajo.

Slurm proporciona documentación extensa junto con soporte comunitario al igual que estas opciones de código abierto, lo que las convierte en opciones convenientes cuando las organizaciones necesitan soluciones escalables y asequibles en sistemas de gestión de clústeres.

Optimización del controlador de GPU y configuraciones CUDA

Para lograr la mejor optimización en cargas de trabajo computacionales, es importante optimizar el controlador de GPU y las configuraciones CUDA. El primer paso que se debe dar es asegurarse de que estén instalados los controladores de GPU más recientes. Fabricantes como NVIDIA lanzan con frecuencia actualizaciones que aportan mejoras de rendimiento, correcciones de errores y nuevos conjuntos de funciones necesarias para las aplicaciones modernas.

La configuración del kit de herramientas Compute Unified Device Architecture (CUDA) es otro factor clave para optimizar la capacidad informática de los clústeres de GPU, además de actualizar los controladores. Incluye herramientas de compilación, bibliotecas y tiempos de ejecución optimizados. Esto puede acelerar enormemente la ejecución de aplicaciones paralelas al utilizar el poder de cálculo de las tarjetas gráficas de uso general, especialmente con modelos de la misma línea. Hay algunas configuraciones específicas, como la elección de la capacidad informática o la optimización del uso de la memoria, que deben realizarse correctamente para lograr el máximo rendimiento.

También se pueden ajustar diferentes partes de la configuración de GPU y CUDA utilizando NVIDIA Nsight junto con CUDA Profiler, lo que brinda la oportunidad de descubrir dónde pueden ocurrir cuellos de botella durante el tiempo de ejecución y cómo se pueden eliminar. Estas utilidades proporcionan mucha información sobre los detalles de ejecución del kernel, estadísticas de eficiencia de transferencia de memoria, métricas de utilización del hardware, etc., lo que brinda a los desarrolladores la capacidad de detectar cualquier posible causa de bajo rendimiento y solucionarla fácilmente.

En conclusión, mantener actualizados los controladores, configurar correctamente el kit de herramientas CUDA y utilizar herramientas de creación de perfiles son pasos cruciales para lograr una mejor eficiencia computacional mediante la optimización del controlador GPU y del nivel de configuración de Cuda.

Desafíos y soluciones en la implementación de clústeres de GPU

Manejo de problemas de latencia y ancho de banda

En la implementación del clúster de GPU en relación con los problemas de retraso y la cantidad de datos que se pueden transmitir al mismo tiempo, se pueden tener en cuenta muchos métodos precisos. En primer lugar, asegúrese de utilizar interconexiones que sean muy rápidas como InfiniBand o NVLink para reducir los retrasos y aumentar la velocidad de transferencia entre varios nodos. En segundo lugar, introducir formas de comprimir la información, reduciendo así su tamaño durante el tránsito y haciendo así un mejor uso del ancho de banda. En tercer lugar, optimice los esquemas de distribución de datos entre diferentes procesadores para minimizar las posibles interacciones entre nodos cuando se ejecutan tareas paralelas. Por último, si se quiere abordar la latencia de manera eficaz, se deben utilizar protocolos de comunicación asincrónicos uno al lado del otro cuando se realizan cálculos y se transfiere información de un punto a otro.

Gestión del suministro de energía y refrigeración en grandes clústeres

Para grandes clústeres de GPU, el control eficaz del suministro de energía y la refrigeración exige una estrategia cuidadosa. Garantizar un suministro eléctrico confiable significa utilizar fuentes de energía de respaldo e incorporar sistemas UPS (Uninterrupted Power Supplies) para contrarrestar cualquier corte de energía. Los sistemas de aire acondicionado de precisión junto con soluciones de refrigeración líquida son necesarios para mantener las temperaturas de funcionamiento en su nivel óptimo y evitar el sobrecalentamiento. Es importante realizar un seguimiento estrecho de las métricas térmicas y de energía para identificar y mitigar rápidamente las ineficiencias. Del mismo modo, la estabilidad y el rendimiento del clúster de GPU a gran escala se pueden mejorar mediante el estricto cumplimiento de los mecanismos de aplicación de la clasificación de potencia de diseño térmico (TDP), junto con la promoción de opciones de hardware energéticamente eficientes.

Navegación por el programador y la gestión de cargas de trabajo

Es fundamental utilizar los recursos de manera eficiente y lograr objetivos de rendimiento cuando se trabaja con grandes clústeres de GPU. Utilizando algoritmos de programación basados ​​en prioridad o reparto justo, distribuya el trabajo de manera uniforme entre los recursos disponibles, eliminando cuellos de botella dentro de un clúster de GPU. Sistemas como Slurm o Kubernetes ayudan a enviar, rastrear y ejecutar tareas en un grupo de computadoras. Permiten asignar diferentes tipos de recursos simultáneamente, así como manejar dinámicamente varias cargas de trabajo. Además, se puede emplear análisis predictivo para anticipar los requisitos de recursos, permitiendo así una intervención temprana y mejorando la eficiencia general del sistema.

Tendencias futuras en la tecnología de clústeres de GPU

Innovaciones emergentes de Nvidia Tesla y Tensor Core

Nvidia está innovando las arquitecturas Tesla y Tensor Core para seguir ampliando las posibilidades de la tecnología GPU. Han presentado un nuevo producto llamado GPU A100 Tensor Core que tiene una mejora de rendimiento extremadamente buena en comparación con las últimas generaciones. Esta GPU utiliza núcleos tensoriales de tercera generación para acelerar el entrenamiento de IA, así como las cargas de trabajo de inferencia, lo que la hace adecuada para aplicaciones de centros de datos y computación de alto rendimiento (HPC). Además, el A100 también cuenta con capacidad de GPU (MIG) de instancias múltiples que permite al usuario particionar mejor sus recursos, mejorando así la eficiencia. A través de estos avances, ahora podemos construir clústeres de GPU más fuertes y escalables, lo que aumentará la potencia computacional y al mismo tiempo mantendrá la flexibilidad operativa en diferentes casos de uso.

Impacto del desarrollo de la infraestructura de IA

El crecimiento de la infraestructura de IA afecta la eficiencia computacional, la escalabilidad y la democratización de la analítica avanzada. El entrenamiento y la implementación de modelos de IA más rápidos en todas las industrias están impulsados ​​por una mejor infraestructura de IA para la inferencia. Las mejoras de escalabilidad garantizan que los recursos se puedan ampliar según sea necesario para manejar más datos y potencia de procesamiento fácilmente. Las organizaciones con acceso limitado a las barreras de entrada pueden utilizar estas tecnologías para diversos fines que también fomenten las innovaciones. Además, sistemas de inteligencia artificial más potentes respaldan proyectos de mayor escala que pueden generar avances en la atención sanitaria o las finanzas, entre otros campos, como los vehículos autónomos, donde más se necesitan.

Perspectivas de grupos de investigación y aplicaciones académicas

Los avances en la infraestructura de IA son muy beneficiosos para los grupos de investigación y las instituciones académicas. La GPU Nvidia A100 Tensor Core puede resolver problemas más difíciles más rápido porque tiene un buen rendimiento y es versátil. Los establecimientos pueden realizar más de un proyecto a la vez haciendo un mejor uso de sus recursos a través de capacidades de GPU (MIG) de instancias múltiples. Por lo tanto, la investigación colaborativa se vuelve más eficaz, lo que fomenta la innovación que conduce a avances en diversas áreas, incluida la genómica, la modelización climática y la física computacional, entre otras. Además, con la escalabilidad y robustez que conlleva la infraestructura de IA actual, las instituciones académicas tienen la capacidad de ganarse fondos y los mejores cerebros, impulsando así las fronteras del conocimiento a niveles más altos.

Fuentes de referencia

Unidad de procesamiento gráfico

Nvidia

grupo de computadoras

Preguntas frecuentes (FAQ)

P: ¿Qué es un clúster de GPU y cómo se utiliza en el aprendizaje automático avanzado y el aprendizaje profundo?

R: Un clúster de GPU es un grupo de varios nodos, cada uno con una o más GPU, que están configurados para colaborar en tareas informáticas de alto rendimiento. Estos clústeres funcionan bien para el aprendizaje automático avanzado y el aprendizaje profundo porque dichas aplicaciones necesitan grandes cantidades de potencia informática para entrenar enormes redes neuronales y procesar inmensos conjuntos de datos.

P: ¿En qué se diferencia un clúster de GPU de un clúster tradicional basado en CPU?

R: A diferencia de los clústeres tradicionales basados ​​en CPU, que utilizan unidades centrales de procesamiento diseñadas para cálculos de propósito general, un clúster de GPU aprovecha unidades de procesamiento de gráficos diseñadas específicamente para tareas informáticas paralelas, lo que los hace más rápidos y eficientes para algunas cargas de trabajo computacionales. Por ejemplo, mientras que las CPU pueden manejar muchos tipos diferentes de procesos simultáneamente, las GPU son ideales para manejar el paralelismo masivo involucrado en las aplicaciones de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.

P: ¿Cuáles son los componentes principales del hardware del clúster de GPU?

R: Normalmente, el hardware del clúster de GPU consta de GPU de alto rendimiento, nodos de computación e interconexiones como NVLink o PCIe que proporcionan velocidades de transferencia de datos rápidas entre dispositivos dentro del mismo sistema, así como entre diferentes sistemas en un entorno de red; soluciones de almacenamiento; infraestructura asociada dentro de un centro de datos donde residen estos recursos junto con los sistemas de refrigeración necesarios para que el calor generado por máquinas tan potentes pueda disiparse de forma segura. La arquitectura general permite una fácil escalabilidad cuando se trata de grandes tareas computacionales distribuidas en múltiples dispositivos.

P: ¿Por qué es importante NVLink en un clúster de GPU?

R: Es importante tener NVLink en cada dispositivo GPU dentro de un único sistema multi-GPU porque esta tecnología desarrollada por NVIDIA brinda conectividad de alta velocidad entre estos dispositivos, lo que les permite intercambiar información mucho más rápido que a través de conexiones PCIe tradicionales. eliminando así cualquier posible cuello de botella causado por transferencias lentas de datos entre procesadores o módulos de memoria conectados a través de buses más lentos. Como resultado, toda la potencia de procesamiento disponible en todas las GPU instaladas se vuelve accesible en su máximo potencial, lo que aumenta considerablemente el rendimiento general del clúster.

P: ¿Qué función desempeña un nodo informático en un clúster de GPU?

R: En un clúster de GPU, los nodos de computación son los componentes básicos; cada nodo contiene CPU(s), una o más GPU, módulos de memoria y dispositivos de almacenamiento necesarios para cálculos a gran escala. Los nodos informáticos trabajan juntos para distribuir cargas de trabajo entre diferentes partes del sistema que involucran varias GPU simultáneamente, al tiempo que garantizan una comunicación eficiente entre varios componentes necesarios durante la ejecución de tareas informáticas de alto rendimiento dentro de dichos clústeres.

P: ¿Existen varios tipos de clústeres de GPU?

R: Sí, los clústeres de GPU a menudo se clasifican según la cantidad de GPU por nodo, el tipo de GPU (como modelos específicos como las GPU de NVIDIA) y la arquitectura del clúster en sí, si es homogéneo (todos los nodos tienen hardware similar). ) o heterogéneos (diferentes tipos de nodos y GPU).

P: ¿Qué aplicaciones se benefician más del uso de clústeres de GPU?

R: Las aplicaciones en campos como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, la visión artificial y el análisis de datos se benefician enormemente de la potencia computacional que ofrecen los clústeres de GPU. Estas aplicaciones exigen importantes capacidades de procesamiento en paralelo, lo que convierte a los clústeres de GPU en una solución ideal para mejorar el rendimiento y la eficiencia.

P: ¿Puedo usar Linux en un clúster de GPU para aplicaciones de aprendizaje automático?

R: ¡Ciertamente! Linux se utiliza ampliamente como sistema operativo en clústeres de GPU debido a su estabilidad, flexibilidad y compatibilidad con informática de alto rendimiento. Muchos marcos de software de IA están optimizados para ejecutarse en Linux, lo que lo convierte en la opción preferida para administrar e implementar aplicaciones de aprendizaje automático (ML) y redes neuronales profundas (DNN) en clústeres de GPU.

P: ¿Cómo influye el factor de forma de las GPU en el diseño del clúster de GPU?

R: El factor de forma de las GPU afecta varios aspectos relacionados con el diseño del hardware dentro de un clúster de GPU, como la refrigeración, el consumo de energía o incluso la utilización del espacio, entre otros. La consideración adecuada de los factores de forma de la GPU ayuda a optimizar la implementación dentro de los centros de datos y, al mismo tiempo, garantiza una gestión térmica eficiente para lograr un alto rendimiento, especialmente en un clúster.

P: ¿Cuáles son algunos de los beneficios asociados con el uso de un clúster homogéneo?

R: Un clúster homogéneo donde todos los nodos poseen configuraciones de hardware idénticas simplifica las tareas de administración como la programación de trabajos de cálculo o incluso sus procesos de optimización. Este tipo de uniformidad puede dar lugar a actuaciones más predecibles; Implementaciones de software más sencillas y complejidades reducidas al mantener un clúster completo.