Libérer le potentiel des clusters GPU pour les applications avancées d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond

L’apprentissage automatique (ML) et l’apprentissage profond (DL) ont récemment connu une croissance si incroyable qu’ils exigent désormais d’énormes quantités de puissance de calcul. Afin de répondre à ce besoin, les unités de traitement graphique (GPU) sont devenues très populaires, et les clusters GPU encore plus. Ces puces diffèrent des unités centrales de traitement (CPU) traditionnelles en ce sens qu'elles peuvent traiter de nombreuses tâches simultanément ; ce qui signifie qu'ils peuvent gérer les lourdes charges de travail souvent associées aux applications ML et DL.

Ce texte donnera une idée générale de l'utilité de l'utilisation de clusters GPU pour accélérer les processus ML et DL. Les principes de conception, les mécanismes de fonctionnement et les avantages en termes de performances seront tous expliqués ci-après en relation avec l'architecture derrière ces systèmes. Outre les exigences de configuration matérielle, les problèmes de compatibilité logicielle ainsi que les options d'évolutivité seront également abordés lors du déploiement de clusters GPU. Par conséquent, au moment où vous aurez fini de lire cet article, vous devriez comprendre clairement ce qui doit être fait pour que nous puissions réaliser de nouveaux potentiels dans les sphères avancées de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond en utilisant la technologie de clustering GPU.

Qu'est-ce qu'un cluster GPU ?

Comprendre les composants des clusters GPU

Un cluster GPU est composé de nombreux GPU connectés à l'aide d'interconnexions à haut débit telles qu'InfiniBand ou NVLink afin qu'ils puissent être utilisés ensemble comme une seule ressource informatique. Voici quelques composants clés d’un cluster GPU :

1. Unités de traitement graphique (GPU) : ce sont les principales unités de calcul capables de traiter des milliers de threads parallèles, leur permettant de travailler avec de grands ensembles de données et des algorithmes complexes.
2. Nœuds : un nœud contient plusieurs GPU ainsi qu'un ou plusieurs processeurs chargés de gérer les opérations sur ces GPU et de gérer les tâches qui ne leur conviennent pas.
3. Interconnexions : liens pour une communication rapide garantissant des taux de transfert de données rapides entre les nœuds et les GPU, réduisant ainsi la latence tout en augmentant le débit.
4. Systèmes de stockage : les solutions de stockage hautes performances aident à gérer de grandes quantités de données produites et traitées au sein du cluster.
5. Mise en réseau : une infrastructure réseau solide est nécessaire pour permettre une communication rapide entre les différents nœuds ainsi qu'un équilibrage de charge et une distribution efficaces des informations à travers le système.
6. Pile logicielle : il s'agit d'un ensemble de composants logiciels tels que des systèmes d'exploitation, des pilotes, des bibliothèques comme CUDA et TensorFlow, etc., qui sont nécessaires à une utilisation efficace du matériel GPU dans les tâches ML et DL.

Chaque composant répertorié ci-dessus a sa propre importance pour garantir qu'un cluster GPU fonctionne de manière optimale tout en répondant aux exigences de calcul exigées par les applications avancées d'apprentissage automatique (ML) et de réseaux neuronaux profonds (DL).

Rôle des GPU et des CPU dans un cluster GPU

Dans un cluster GPU, les rôles du CPU et du GPU sont distincts mais fonctionnent ensemble. Les milliers de petits cœurs des GPU les rendent particulièrement adaptés à la gestion de tâches parallèles, car ils peuvent exécuter plusieurs threads simultanément, étant ainsi plus efficaces par watt que les processeurs. Cela implique donc que de tels systèmes seraient adaptés aux algorithmes d’apprentissage automatique (ML) et d’apprentissage profond (DL), qui impliquent de grandes quantités de traitement de données couplées à des opérations mathématiques complexes. D'un autre côté, la conception des unités centrales (CPU) leur permet d'agir comme des points de contrôle au sein des clusters en gérant les opérations générales du système, en déléguant les responsabilités entre les différents composants et en exécutant des processus en série qui peuvent ne pas être optimaux sur les cartes graphiques. C'est grâce à cette combinaison d'unités de traitement graphique et d'unités centrales de traitement que la gestion des flux de travail devient plus facile, facilitant ainsi l'évolutivité aux niveaux plus élevés requis pour la réalisation d'applications ML & DL avancées sur des clusters GPU.

Comment Interconnect et Infiniband améliorent les performances du cluster GPU

Augmenter l'efficacité des clusters GPU est la tâche principale des interconnexions et des technologies à haut débit comme InfiniBand. Ce qu'ils font, c'est qu'ils permettent une communication rapide entre les nœuds en réduisant la latence et en augmentant les taux de transfert de données – une exigence essentielle pour coordonner les tâches sur plusieurs GPU au sein d'un cluster. InfiniBand est particulièrement connu pour son débit élevé et sa faible latence, qui contribuent à améliorer la bande passante des données entre les nœuds afin que les applications gourmandes en données ne soient pas limitées par de faibles vitesses de communication entre les différentes parties du système. En créant des moyens efficaces de partager des informations, ces outils évitent les retards de calcul, garantissant ainsi que les machines fonctionnent de manière optimale à tout moment ; De plus, cela contribue également à l'évolutivité, permettant ainsi aux ordinateurs de gérer des charges de travail plus lourdes générées par les systèmes d'intelligence artificielle ou tout autre type de tâche complexe où d'énormes quantités d'apprentissage doivent avoir lieu pendant la phase de formation.

Comment créer un cluster GPU ?

Matériel essentiel pour un cluster GPU

1. GPU : Vital sont des GPU puissants, largement utilisés par NVIDIA et AMD.
2. Processeurs : processeurs multicœurs capables de gérer efficacement le traitement parallèle, ainsi que la gestion des tâches.
3. Carte mère : une carte mère solide avec de nombreux emplacements PCIe pour les GPU et une capacité d'extension.
4. Mémoire : RAM suffisante – de préférence ECC (Error-Correcting Code) – pour gérer d'énormes ensembles de données tout en garantissant la stabilité du système, notamment dans les nœuds GPU.
5. Stockage : SSD haute capacité à accès rapide et disques durs suffisamment grands
6. Alimentation : alimentations fiables fournissant suffisamment de puissance pour prendre en charge tous les composants
7. Système de refroidissement : systèmes de refroidissement efficaces comme le refroidissement liquide pour la puissance thermique.
8. Mise en réseau : des interconnexions à haut débit comme InfiniBand ou Ethernet doivent être utilisées pour que le transfert de données entre les nœuds soit suffisamment rapide.
9. Châssis : Le châssis doit avoir une bonne conception de circulation d'air et accueillir tous les composants tout en laissant de la place pour l'expansion.

Étapes pour créer un cluster GPU à partir de zéro

1. Définir les exigences : déterminez le cas d'utilisation spécifique, les mesures de performances souhaitées et les limites budgétaires.
2. Sélectionnez le matériel : sélection des GPU, des processeurs, des cartes mères, des RAM, du stockage, des alimentations, des systèmes de refroidissement ou des ventilateurs, de la mise en réseau et du châssis selon les exigences du projet.
3. Assembler le matériel : installez des processeurs et de la mémoire sur des cartes mères équipées de GPU. Installez la carte mère dans le châssis, puis connectez les périphériques de stockage tels que les SSD (Solid-State Drives), les alimentations telles que les blocs d'alimentation (Power Supply Units) et les systèmes de refroidissement, c'est-à-dire les ventilateurs ou les dissipateurs thermiques. Assurez-vous que tous les composants sont correctement fixés.
4. Configurer le réseau : configuration d'interconnexions à haut débit entre les nœuds à l'aide de câbles InfiniBand ou Ethernet afin qu'ils puissent communiquer efficacement entre eux.
5. Installer le système d'exploitation : choisir un système d'exploitation approprié tel que la distribution Ubuntu Linux, entre autres comme CentOS, etc., puis l'installer sur le disque dur. Le SSD serait préférable pour les applications gourmandes en E/S. La configuration du système d'exploitation pour une optimisation maximale des performances est également nécessaire à ce stade.
6. Installer le logiciel : chargement des pilotes requis, tels que des bibliothèques telles que CUDA (cuDNN) et des frameworks d'apprentissage automatique, par exemple TensorFlow (PyTorch). Mettre à jour le logiciel vers les dernières versions, libérant ainsi toute la puissance de calcul du cluster GPU
7. Configuration système : réglage fin du BIOS ; Configuration du réseau via ce qu'on appelle DHCP pour attribuer automatiquement les adresses IP ; gestion de l'optimisation de l'énergie pour assurer la stabilité tout en maximisant le rendement
8. Tests/Validation : Réaliser des tests de résistance, des programmes de tests de référence, etc. afin de vérifier si le système répond ou non aux spécifications données par les fabricants eux-mêmes.
9. Déployer des applications – Installez les applications souhaitées ainsi que les modèles ML nécessaires, puis commencez à traiter les données selon le cas d'utilisation prévu.

Choisir les bons GPU et composants Nvidia

En choisissant les bons GPU Nvidia et autres composants, il est important de suivre une méthode systématique pour garantir qu'ils fonctionneront de manière optimale en fonction de leur utilisation prévue. Voici quelques-unes des choses que vous devriez considérer :

1. Reconnaître les exigences de la charge de travail : différentes charges de travail ont des exigences différentes en matière de GPU. Par exemple, si vous faites du machine learning, vous souhaiterez peut-être un Nvidia A100 qui offre des performances de calcul et une bande passante mémoire élevées. Les tâches gourmandes en graphiques telles que le montage vidéo peuvent nécessiter des cartes graphiques comme la série Nvidia Quadro.
2. Calculez votre budget : les cartes graphiques hautes performances peuvent être très coûteuses. Déterminez suffisamment tôt le montant que vous souhaitez y consacrer afin que cela ne devienne pas un facteur limitant dans votre recherche de bonnes performances.
3. Compatibilité avec le système actuel : assurez-vous que tout GPU sélectionné fonctionne bien avec toutes les parties de votre système informatique, en particulier la carte mère et le bloc d'alimentation (PSU). Assurez-vous qu'il s'insère physiquement dans l'emplacement PCI Express (PCIe) tout en laissant suffisamment d'espace autour ; vérifiez également si le bloc d’alimentation peut fournir la quantité d’énergie nécessaire.
4. Exigences en matière de mémoire : en fonction de la complexité de ce que l'on fait, il peut y avoir besoin de beaucoup plus de VRAM que d'habitude, même sur un GPU. Par exemple, les modèles d'apprentissage profond entraînés à l'aide de grands ensembles de données nécessiteront des cartes graphiques dotées d'énormes capacités de mémoire, comme la Nvidia RTX 3090.
5. Solutions de refroidissement : Les unités de traitement graphique haut de gamme génèrent plus de chaleur que les unités bas de gamme, de sorte que le refroidissement devient un problème à un moment donné s'il n'est pas traité correctement. Choisissez un refroidissement par air, un refroidissement par liquide ou une construction sur mesure en fonction de la température. propriétés exposées sous charge maximale par chaque carte individuelle [2].
6. Expansion future : si vous envisagez d'effectuer une mise à niveau ou une extension ultérieure, assurez-vous que tout ce qui est choisi permet désormais une évolutivité facile ultérieurement ; ainsi, au moins deux emplacements supplémentaires doivent être disponibles sous l'emplacement principal PEG x16, tandis que la puissance minimale recommandée du bloc d'alimentation ne doit pas être inférieure à 850 watts.

En examinant attentivement ces points, vous pouvez choisir les GPU et composants Nvidia adaptés qui répondront le mieux à vos besoins en termes de performances et de budget.

Pourquoi utiliser des clusters GPU ?

Avantages des charges de travail d’IA et d’apprentissage automatique

Plusieurs avantages notables découlent de l’utilisation de clusters GPU pour les charges de travail d’IA et d’apprentissage automatique. Premièrement, ils surpassent les unités centrales de traitement (CPU) en calcul parallèle en raison de leur conception, ce qui les rend bien adaptés au calcul à grande échelle dans les tâches d’IA et d’apprentissage automatique. En conséquence, cela réduit considérablement le temps de formation lorsqu’il s’agit de modèles complexes. Deuxièmement, l'évolutivité est assurée par les clusters GPU, dans lesquels plusieurs GPU peuvent être utilisés simultanément pour gérer des ensembles de données plus volumineux et des algorithmes plus complexes. Par conséquent, ces capacités de calcul conjointes conduisent à des taux de performances et de précision accrus, en particulier sur les modèles d'IA qui utilisent pleinement la puissance de calcul d'un cluster GPU. De plus, différents types de tâches, telles que l'apprentissage profond ou l'analyse de données, peuvent être traitées par ces clusters, les rendant ainsi plus polyvalents et applicables dans divers domaines de recherche en intelligence artificielle impliquant la capacité des machines à apprendre de l'expérience basée sur l'observation ou l'acquisition de données. via des capteurs, etc.

Avantages en termes de performances dans le calcul haute performance (HPC)

Dans les environnements de calcul haute performance (HPC), les clusters GPU apportent des avantages significatifs en termes de performances. Leur conception est orientée parallèle, accélérant ainsi considérablement le calcul, la modélisation et l’analyse des données de simulations complexes. De telles simulations peuvent prendre la forme d’expériences scientifiques ou de projets d’ingénierie. Cette simultanéité permet des temps d'exécution rapides et un meilleur débit pour les calculs scientifiques et les conceptions techniques à grande échelle. En outre, les GPU disposent d'une bande passante mémoire élevée qui permet des taux de transfert d'informations rapides, ce qui est nécessaire pour traiter d'énormes quantités de données dans les charges de travail HPC. De plus, l'utilisation de clusters GPU augmente l'efficacité et la rentabilité d'un système HPC en fournissant des rendements en watts plus élevés que les configurations traditionnelles avec processeur uniquement.

Faire évoluer les modèles de Deep Learning avec des clusters GPU

Si vous souhaitez faire évoluer les modèles d'apprentissage profond avec des clusters GPU, vous devez répartir la charge de travail sur tous les GPU, cela contribuera à accélérer le processus de formation. Les différentes parties d'un réseau de neurones peuvent être traitées simultanément par différents GPU grâce au parallélisme des modèles. Alternativement, le parallélisme des données fait référence à la formation de modèles complets sur plusieurs GPU avec divers sous-ensembles de données et à la synchronisation périodique des pondérations pour un apprentissage cohérent. De plus, les deux approches sont combinées dans un parallélisme hybride pour utiliser plus efficacement les ressources disponibles. Il devient possible pour des clusters GPU correctement configurés de gérer des ensembles de données plus volumineux et plus complexes, réduisant ainsi les temps de formation tout en améliorant les performances générales et les niveaux de précision des modèles d'apprentissage profond.

Comment optimiser un cluster GPU ?

Meilleures pratiques pour la gestion des clusters

Pour optimiser les performances et l’efficacité des clusters GPU, il faut bien les gérer. Certaines bonnes pratiques sont les suivantes :

1. Surveillance et allocation des ressources : créez des outils de suivi puissants capables de vérifier la quantité de GPU utilisée, le taux de consommation de mémoire et l'état du système. Ils devraient également permettre de réaffecter les ressources de manière dynamique afin d'éviter tout blocage.
2. Équilibrage de charge : assurez-vous que les charges de travail sont réparties uniformément sur le cluster pour éviter de surcharger certains GPU tandis que d'autres n'ont rien à faire. Des politiques de planification avancées peuvent être utilisées pour examiner la charge actuelle par rapport à la disponibilité des ressources, entre autres facteurs.
3. Maintenance de routine : le cluster doit toujours fonctionner à son niveau optimal. Des contrôles réguliers de la fonctionnalité matérielle, l'installation des mises à jour logicielles ou même l'examen des systèmes de refroidissement doivent être effectués assez fréquemment, non seulement pour cette raison, mais également parce que des pannes pourraient entraîner des temps d'arrêt.
4. Optimisation des frais généraux de communication : les méthodes de transmission de données doivent être rendues efficaces en réduisant les frais généraux de communication lors du traitement parallèle à grande échelle où de nombreux nœuds sont impliqués, en particulier si des interconnexions à haut débit comme InfiniBand sont utilisées.
5. Mise à l'échelle adaptative : la mise en œuvre d'une politique de mise à l'échelle automatique basée sur la demande en temps réel permet de contrôler les coûts tout en garantissant que suffisamment de ressources sont disponibles pendant les pics de charge.
6. Mesures de sécurité : des mesures de prévention des accès non autorisés telles que des protocoles d'authentification forts et le cryptage des données en transit/au repos doivent également être mises en place ainsi que des audits de sécurité périodiques, car les cybermenaces évoluent quotidiennement.

Toutes ces directives, si elles sont suivies, permettront aux organisations de gérer plus efficacement leurs clusters GPU, améliorant ainsi les niveaux de performances ainsi que la rentabilité.

Utilisation de logiciels de gestion de cluster comme Slurm et les options Open Source

Le logiciel de gestion de cluster GPU est essentiel pour surveiller et contrôler les GPU afin d’améliorer les performances. Système open source basé sur Linux, Slurm est extensible et tolérant aux pannes, conçu pour toutes les tailles de clusters. Il offre aux utilisateurs une base solide pour l'allocation des ressources, la planification des tâches et la surveillance afin que les ressources informatiques soient utilisées efficacement. Grâce à la prise en charge de politiques de planification de charge de travail simples et complexes, il convient à diverses applications, notamment le calcul haute performance (HPC) jusqu'à l'intelligence artificielle.

D'autres possibilités open source remarquables incluent Apache Mesos qui extrait le processeur, la mémoire, le stockage ainsi que d'autres ressources de calcul afin de permettre un partage efficace entre des applications ou des frameworks distribués ; Kubernetes, bien que principalement reconnu pour l'orchestration de conteneurs, est également de plus en plus utilisé dans la gestion des charges de travail GPU dans un environnement en cluster. Kubernetes permet d'automatiser la mise à l'échelle et les opérations du déploiement, offrant ainsi une solution de gestion très flexible adaptée à différentes charges de travail.

Slurm fournit également une documentation complète ainsi qu'un support communautaire, tout comme ces options open source, ce qui en fait des choix pratiques lorsque les organisations ont besoin de solutions évolutives et abordables sur les systèmes de gestion de cluster.

Optimisation du pilote GPU et des configurations CUDA

Pour une meilleure optimisation des charges de travail de calcul, il est important d'optimiser les configurations du pilote GPU et de CUDA. La première étape à suivre consiste à s’assurer que les pilotes GPU les plus récents sont installés. Les fabricants tels que NVIDIA publient fréquemment des mises à jour qui apportent des améliorations de performances, des corrections de bugs et de nouveaux ensembles de fonctionnalités nécessaires aux applications modernes.

La configuration de la boîte à outils Compute Unified Device Architecture (CUDA) est un autre facteur clé dans l'optimisation de la capacité de calcul des clusters GPU, en plus de la mise à jour des pilotes. Il comprend des outils de compilation, des bibliothèques et des runtimes optimisés. Cela peut considérablement accélérer l'exécution d'applications parallèles en utilisant la puissance de calcul des cartes graphiques à usage général, en particulier avec les modèles de la même gamme. Certains paramètres spécifiques, tels que le choix des capacités de calcul ou l'optimisation de l'utilisation de la mémoire, doivent être correctement effectués pour obtenir des performances optimales.

Un réglage précis de différentes parties des paramètres GPU et CUDA peut également être obtenu en utilisant NVIDIA Nsight avec CUDA Profiler, qui permet de découvrir où des goulots d'étranglement peuvent survenir pendant le temps d'exécution ainsi que comment ils peuvent être éliminés. Ces utilitaires fournissent de nombreuses informations sur les détails d'exécution du noyau, les statistiques d'efficacité du transfert de mémoire, les mesures d'utilisation du matériel, etc., donnant ainsi aux développeurs la possibilité de détecter toutes les causes possibles de faibles performances et de les corriger facilement.

En conclusion, garder vos pilotes à jour, configurer correctement votre boîte à outils CUDA et utiliser des outils de profilage sont des étapes cruciales pour obtenir une meilleure efficacité de calcul grâce à l'optimisation au niveau du pilote GPU et de la configuration Cuda.

Défis et solutions dans le déploiement de clusters GPU

Gestion des problèmes de latence et de bande passante

Dans le déploiement d'un cluster GPU concernant les problèmes de retard et la quantité de données pouvant être transmises en même temps, de nombreuses méthodes précises peuvent être prises en compte. Tout d'abord, assurez-vous d'utiliser des interconnexions très rapides comme InfiniBand ou NVLink afin de réduire les délais et d'augmenter la vitesse de transfert entre les différents nœuds. Deuxièmement, introduisez des moyens de compresser les informations, réduisant ainsi leur taille pendant le transit, optimisant ainsi l'utilisation de la bande passante. Troisièmement, optimisez les schémas de distribution des données entre différents processeurs pour minimiser les interactions possibles entre les nœuds lors de l'exécution de tâches parallèles. Enfin, les protocoles de communication asynchrones doivent être utilisés côte à côte là où les calculs ont lieu et où les informations sont transférées d'un point à un autre si l'on veut gérer efficacement la latence.

Gestion de l'alimentation électrique et du refroidissement dans les grands clusters

Pour les gros clusters GPU, une alimentation électrique et un contrôle du refroidissement efficaces nécessitent une stratégie prudente. Garantir une alimentation électrique fiable signifie utiliser des sources d’alimentation de secours et intégrer des systèmes UPS (Uninterrupted Power Supplies) pour contrer toute panne de courant. Des systèmes de climatisation de précision ainsi que des solutions de refroidissement liquide sont nécessaires au refroidissement afin de maintenir les températures de fonctionnement à leur niveau optimal et d'éviter la surchauffe. Il est important de suivre de près les mesures énergétiques et thermiques pour une identification et une atténuation rapides des inefficacités. De même, la stabilité et les performances des clusters GPU à grande échelle peuvent être améliorées grâce au strict respect des mécanismes d'application de la puissance de conception thermique (TDP) et à la promotion de choix matériels économes en énergie.

Navigation dans le planificateur et la gestion de la charge de travail

Il est crucial d'utiliser efficacement les ressources et d'atteindre les objectifs de performances lorsque vous travaillez avec de grands clusters GPU. À l’aide d’algorithmes de planification de partage équitable ou basés sur les priorités, répartissez le travail de manière égale entre les ressources disponibles, éliminant ainsi les goulots d’étranglement au sein d’un cluster GPU. Des systèmes comme Slurm ou Kubernetes aident à soumettre, suivre et exécuter des tâches sur un groupe d'ordinateurs. Ils permettent d'allouer simultanément différents types de ressources et de gérer dynamiquement diverses charges de travail. En outre, l'analyse prédictive peut être utilisée pour anticiper les besoins en ressources, permettant ainsi une intervention précoce et améliorant l'efficacité générale du système.

Tendances futures de la technologie des clusters GPU

Innovations émergentes de Nvidia Tesla et Tensor Core

Les architectures Tesla et Tensor Core sont innovées par Nvidia afin de continuer à étendre les possibilités de la technologie GPU. Ils ont introduit un nouveau produit appelé GPU A100 Tensor Core qui présente une très bonne amélioration des performances par rapport aux générations précédentes. Ce GPU utilise des cœurs tenseurs de troisième génération pour accélérer la formation de l'IA ainsi que les charges de travail d'inférence, ce qui le rend adapté aux applications de calcul haute performance (HPC) et de centres de données. De plus, l'A100 dispose également d'une capacité GPU multi-instance (MIG) qui permet à l'utilisateur de mieux partitionner ses ressources, améliorant ainsi l'efficacité. Grâce à ces avancées, nous pouvons désormais créer des clusters de GPU plus solides et plus évolutifs, ce qui augmentera la puissance de calcul tout en conservant une flexibilité opérationnelle dans différents cas d'utilisation.

Impact du développement de l'infrastructure d'IA

La croissance de l’infrastructure d’IA affecte l’efficacité informatique, l’évolutivité et la démocratisation de l’analyse avancée. La formation et le déploiement plus rapides des modèles d’IA dans tous les secteurs s’appuient sur une meilleure infrastructure d’IA pour l’inférence. Les améliorations en matière d'évolutivité garantissent que les ressources peuvent être étendues si nécessaire pour gérer facilement davantage de données et de puissance de traitement. Les organisations ayant un accès limité aux barrières à l’entrée peuvent alors utiliser ces technologies à diverses fins qui favorisent également l’innovation. De plus, des systèmes d'intelligence artificielle plus puissants soutiennent des projets à plus grande échelle qui peuvent conduire à des percées dans les domaines de la santé ou de la finance, entre autres domaines comme les véhicules autonomes, où ils sont le plus nécessaires.

Perspectives pour les pôles de recherche et les applications académiques

Les progrès des infrastructures d’IA sont très bénéfiques pour les pôles de recherche et les établissements universitaires. Le GPU Nvidia A100 Tensor Core peut résoudre des problèmes plus difficiles plus rapidement car il est performant et polyvalent. Les établissements peuvent réaliser plus d'un projet à la fois en utilisant mieux leurs ressources grâce aux capacités GPU multi-instances (MIG). Ainsi, la recherche collaborative devient plus efficace, ce qui encourage l’innovation conduisant à des percées dans divers domaines, notamment la génomique, la modélisation climatique et la physique computationnelle, entre autres. De plus, grâce à l'évolutivité et à la robustesse qui accompagnent l'infrastructure d'IA d'aujourd'hui, les établissements universitaires ont la capacité de conquérir des fonds ainsi que les meilleurs cerveaux, propulsant ainsi les frontières du savoir vers des niveaux plus élevés.

Sources de référence

Unité de traitement graphique

Nvidia

Grappe d'ordinateurs

Foire aux questions (FAQ)

Q : Qu'est-ce qu'un cluster GPU et comment est-il utilisé dans l'apprentissage automatique avancé et l'apprentissage profond ?

R : Un cluster GPU est un groupe de plusieurs nœuds, chacun doté d'un ou plusieurs GPU, configurés pour collaborer sur des tâches de calcul hautes performances. Ces clusters fonctionnent bien pour l'apprentissage automatique avancé et l'apprentissage profond, car ces applications nécessitent de grandes quantités de puissance de calcul pour former d'énormes réseaux neuronaux et traiter d'immenses ensembles de données.

Q : En quoi un cluster GPU diffère-t-il d'un cluster traditionnel basé sur CPU ?

R : Contrairement aux clusters traditionnels basés sur CPU, qui utilisent des unités centrales de traitement conçues pour les calculs à usage général, un cluster GPU exploite des unités de traitement graphique spécialement conçues pour les tâches informatiques parallèles, ce qui les rend plus rapides et plus efficaces pour certaines charges de travail de calcul. Par exemple, alors que les processeurs peuvent gérer simultanément de nombreux types de processus différents, les GPU sont idéaux pour gérer le parallélisme massif impliqué dans les applications d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond.

Q : Quels sont les principaux composants du matériel du cluster GPU ?

R : En règle générale, le matériel d'un cluster GPU se compose de GPU hautes performances, de nœuds de calcul et d'interconnexions telles que NVLink ou PCIe qui fournissent des taux de transfert de données rapides entre les appareils au sein du même système ainsi qu'entre différents systèmes dans un environnement en réseau ; solutions de stockage; infrastructure associée au sein d'un centre de données où résident ces ressources ainsi que les systèmes de refroidissement nécessaires pour que la chaleur générée par des machines aussi puissantes puisse être dissipée en toute sécurité. L'architecture globale permet une évolutivité facile lorsqu'il s'agit de tâches informatiques volumineuses réparties sur plusieurs appareils.

Q : Pourquoi NVLink est-il important dans un cluster GPU ?

R : Il est important d'avoir NVLink dans chaque périphérique GPU au sein d'un seul système multi-GPU, car cette technologie développée par NVIDIA offre une connectivité à haut débit entre ces périphériques, leur permettant ainsi d'échanger des informations beaucoup plus rapidement qu'avec des connexions PCIe traditionnelles. éliminant ainsi tout goulot d'étranglement potentiel causé par la lenteur des transferts de données entre les processeurs ou les modules de mémoire connectés via des bus plus lents. En conséquence, toute la puissance de traitement disponible sur tous les GPU installés devient accessible à son potentiel maximum, ce qui augmente considérablement les performances globales du cluster.

Q : Quel rôle joue un nœud de calcul dans un cluster GPU ?

R : Dans un cluster GPU, les nœuds de calcul sont les éléments de base ; chaque nœud contient un ou plusieurs processeurs, un ou plusieurs GPU, des modules de mémoire et des périphériques de stockage nécessaires aux calculs à grande échelle. Les nœuds de calcul travaillent ensemble pour répartir les charges de travail sur différentes parties du système impliquant plusieurs GPU simultanément tout en garantissant une communication efficace entre les différents composants requis lors de l'exécution de tâches de calcul haute performance au sein de ces clusters.

Q : Existe-t-il différents types de clusters GPU ?

R : Oui, les clusters GPU sont souvent classés en fonction du nombre de GPU par nœud, du type de GPU (tels que des modèles spécifiques comme les GPU NVIDIA) et de l'architecture du cluster lui-même – s'il est homogène (tous les nœuds ont un matériel similaire). ) ou hétérogènes (différents types de nœuds et GPU).

Q : Quelles applications bénéficient le plus de l'utilisation de clusters GPU ?

R : Les applications dans des domaines tels que l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, la vision par ordinateur et l'analyse de données bénéficient grandement de la puissance de calcul offerte par les clusters de GPU. De telles applications nécessitent des capacités de traitement parallèle importantes, ce qui fait des clusters de GPU une solution idéale pour améliorer les performances et l'efficacité.

Q : Puis-je utiliser Linux sur un cluster GPU pour les applications d'apprentissage automatique ?

R : Certainement ! Linux est largement utilisé comme système d'exploitation dans les clusters GPU en raison de sa stabilité, de sa flexibilité et de sa prise en charge du calcul haute performance. De nombreux frameworks logiciels d'IA sont optimisés pour fonctionner sous Linux, ce qui en fait un choix privilégié pour la gestion et le déploiement d'applications d'apprentissage automatique (ML) ainsi que de réseaux neuronaux profonds (DNN) sur des clusters GPU.

Q : Comment le facteur de forme des GPU influence-t-il la conception des clusters GPU ?

R : Le facteur de forme des GPU a un impact sur divers aspects liés à la conception matérielle au sein d'un cluster GPU, tels que le refroidissement, la consommation d'énergie ou même l'utilisation de l'espace, entre autres. Une prise en compte appropriée des facteurs de forme des GPU permet d'optimiser le déploiement au sein des centres de données tout en garantissant une gestion thermique efficace afin d'obtenir des performances élevées, en particulier dans un cluster.

Q : Quels sont les avantages associés à l’utilisation d’un cluster homogène ?

R : Un cluster homogène où tous les nœuds possèdent des configurations matérielles identiques simplifie les tâches de gestion telles que la planification des tâches de calcul ou même leurs processus d'optimisation. Ce type d'uniformité peut donner lieu à des performances plus prévisibles ; des déploiements de logiciels plus faciles et des complexités réduites lors de la maintenance d'un cluster entier.