Desbloqueando o potencial dos clusters de GPU para aplicativos avançados de aprendizado de máquina e aprendizado profundo

O aprendizado de máquina (ML) e o aprendizado profundo (DL) têm crescido recentemente a um ritmo tão incrível que agora exigem enormes quantidades de poder de computação. Para atender a essa necessidade, as Unidades de Processamento Gráfico (GPUs) tornaram-se muito populares, e os clusters de GPU ainda mais. Esses chips diferem das Unidades Centrais de Processamento (CPUs) tradicionais porque podem processar muitas tarefas simultaneamente; o que significa que eles podem lidar com cargas de trabalho pesadas frequentemente associadas a aplicativos de ML e DL.

Este texto dará uma ideia ampla de como é útil usar clusters de GPU para acelerar os processos de ML e DL. Princípios de projeto, mecanismos de operação e vantagens de desempenho serão explicados a seguir em relação à arquitetura por trás desses sistemas. Além dos requisitos de configuração de hardware, problemas de compatibilidade de software juntamente com opções de escalabilidade também serão discutidos durante a implantação de clusters de GPU. Portanto, quando terminar de ler este artigo, você deverá entender claramente o que precisa ser feito para que possamos concretizar novos potenciais nas esferas de aprendizado de máquina avançado e aprendizado profundo usando a tecnologia de cluster de GPU.

O que é um cluster de GPU?

Compreendendo os componentes dos clusters de GPU

Um cluster de GPU é composto por muitas GPUs conectadas por meio de interconexões de alta velocidade, como InfiniBand ou NVLink, para que possam ser usadas juntas como um recurso de computação. Aqui estão alguns componentes principais de um cluster de GPU:

1. Unidades de Processamento Gráfico (GPUs): São as principais unidades de computação que podem processar milhares de threads paralelos, permitindo-lhes trabalhar com grandes conjuntos de dados e algoritmos complicados.
2. Nós: um nó contém várias GPUs ao lado de uma ou mais CPUs responsáveis ​​por gerenciar operações nessas GPUs e lidar com tarefas não adequadas para elas.
3. Interconexões: Links para comunicação rápida garantindo taxas rápidas de transferência de dados entre nós e GPUs, reduzindo assim a latência e aumentando o rendimento.
4. Sistemas de armazenamento: soluções de armazenamento de alto desempenho ajudam a lidar com grandes quantidades de dados produzidos e processados ​​dentro do cluster.
5. Rede: É necessária uma infra-estrutura de rede forte para permitir a comunicação rápida entre diferentes nós, bem como um equilíbrio de carga eficiente e distribuição de informações em todo o sistema.
6. Pilha de software: refere-se a uma coleção de componentes de software, como sistemas operacionais, drivers, bibliotecas como CUDA e TensorFlow, etc., que são necessários para a utilização eficaz do hardware GPU em tarefas de ML e DL

Cada componente listado acima tem sua própria importância para garantir que um cluster de GPU tenha um desempenho ideal e, ao mesmo tempo, atenda aos requisitos computacionais exigidos por aplicativos avançados de aprendizado de máquina (ML) e redes neurais profundas (DL).

Papel das GPUs e CPUs em um cluster de GPU

Em um cluster de GPU, as funções de CPU e GPU são separadas, mas funcionam juntas. Milhares de pequenos núcleos em GPUs os tornam mais adequados para lidar com tarefas paralelas, pois podem executar vários threads simultaneamente, sendo, portanto, mais eficientes por watt do que CPUs. Isto, portanto, implica que tais sistemas seriam bons para algoritmos de aprendizado de máquina (ML) e aprendizado profundo (DL), que envolvem grandes quantidades de processamento de dados juntamente com operações matemáticas complexas. Por outro lado, o design de unidades centrais de processamento (CPUs) permite que atuem como pontos de controle dentro de clusters, gerenciando operações gerais do sistema, delegando responsabilidades entre diferentes componentes e executando processos seriais que podem não ser ideais em placas gráficas. É por meio dessa combinação de unidades de processamento gráfico e unidades centrais de processamento que o gerenciamento do fluxo de trabalho se torna mais fácil, facilitando assim a escalabilidade em níveis mais altos necessários para a realização de aplicativos avançados de ML e DL em clusters de GPU.

Como o Interconnect e o Infiniband melhoram o desempenho do cluster de GPU

Aumentar a eficiência dos clusters de GPU é a principal tarefa das interconexões de alta velocidade e de tecnologias como o InfiniBand. O que eles fazem é permitir a comunicação rápida entre nós, reduzindo a latência e aumentando as taxas de transferência de dados – um requisito crítico para coordenar tarefas em várias GPUs dentro de um cluster. O InfiniBand é particularmente conhecido por seu alto rendimento e baixa latência, o que ajuda a melhorar a largura de banda de dados entre os nós, para que os aplicativos com uso intensivo de dados não sejam limitados por baixas velocidades de comunicação entre as diferentes partes do sistema. Ao criar formas eficazes de partilhar informações, estas ferramentas evitam os atrasos computacionais, garantindo assim que as máquinas funcionam sempre no seu melhor; além disso, isso também ajuda na escalabilidade, permitindo que os computadores lidem com cargas de trabalho mais pesadas geradas por sistemas de inteligência artificial ou qualquer outro tipo de tarefa complexa onde uma grande quantidade de aprendizagem deva ocorrer durante a fase de treinamento.

Como construir um cluster de GPU?

Hardware essencial para um cluster de GPU

1. GPUs: Vital são GPUs poderosas, amplamente utilizadas pela NVIDIA e AMD.
2. CPUs: CPUs multi-core que podem lidar com processamento paralelo de forma eficaz, bem como gerenciamento de tarefas.
3. Placa-mãe: Uma placa-mãe robusta com muitos slots PCIe para GPUs e capacidade de expansão.
4. Memória: RAM suficiente – de preferência ECC (Código de Correção de Erros) – para gerenciar grandes conjuntos de dados e, ao mesmo tempo, garantir a estabilidade do sistema, especialmente em nós de GPU.
5. Armazenamento: SSDs de alta capacidade de acesso rápido junto com HDDs grandes o suficiente
6. Fonte de alimentação: Fontes de alimentação confiáveis ​​que fornecem potência suficiente para suportar todos os componentes
7. Sistema de resfriamento: Sistemas de resfriamento eficientes, como resfriamento líquido para saída térmica.
8. Rede: interconexões de alta velocidade como InfiniBand ou Ethernet devem ser usadas para que a transferência de dados entre nós seja rápida o suficiente
9. Chassi: O chassi deve ter um bom design de fluxo de ar e acomodar todos os componentes, permitindo espaço para expansão.

Etapas para construir um cluster de GPU do zero

1. Definir requisitos: determine o caso de uso específico, as métricas de desempenho desejadas e as limitações orçamentárias.
2. Selecionar hardware: seleção de GPUs, CPUs, placas-mãe, RAMs, armazenamento, fontes de alimentação, sistemas de resfriamento ou ventiladores, redes e chassis conforme definição dos requisitos do projeto.
3. Montar Hardware: Instale CPUs e memória em placas-mãe com GPUs. Encaixe a placa-mãe no chassi e, em seguida, conecte dispositivos de armazenamento como SSDs (unidades de estado sólido), fontes de alimentação como PSUs (unidades de fonte de alimentação) e sistemas de resfriamento, ou seja, ventiladores ou dissipadores de calor. Certifique-se de que todos os componentes estejam devidamente fixados.
4. Configurar rede: configurar interconexões de alta velocidade entre nós usando cabos InfiniBand ou Ethernet para que eles possam se comunicar entre si de maneira eficaz.
5. Instalar o sistema operacional: escolher um sistema operacional apropriado, como a distribuição Ubuntu Linux, entre outros, como CentOS, etc., e instalá-lo no disco rígido .SSD seria melhor para aplicativos com uso intensivo de E/S. Configurar o sistema operacional para otimizar o desempenho máximo também é necessário nesta fase.
6. Instalar software: Carregando os drivers necessários, como bibliotecas como CUDA (cuDNN) e estruturas de aprendizado de máquina, por exemplo, TensorFlow (PyTorch). Atualizar o software para as versões mais recentes, liberando assim todo o poder computacional do cluster GPU
7. Configuração do sistema: ajuste fino do BIOS; Configuração de rede através do chamado DHCP para alocar endereços IP automaticamente; gerenciamento de otimização de energia para garantir estabilidade enquanto maximiza a produção
8. Teste/Validação: Realizar testes de estresse, programas de testes de benchmark, etc. para verificar se o sistema atende ou não às especificações dadas pelos próprios fabricantes
9. Implantar aplicativos – Instale os aplicativos desejados junto com os modelos de ML necessários e comece a processar os dados de acordo com o caso de uso pretendido

Escolhendo as GPUs e componentes Nvidia certos

Ao escolher as GPUs Nvidia e outros componentes certos, é importante seguir um método sistemático para garantir que eles funcionarão de maneira ideal de acordo com o uso pretendido. Aqui estão algumas coisas que você deve considerar:

1. Reconheça os requisitos da carga de trabalho: Cargas de trabalho diferentes têm requisitos diferentes para GPUs. Por exemplo, se você estiver fazendo aprendizado de máquina, talvez queira a Nvidia A100, que tem alto desempenho de computação e largura de banda de memória. Tarefas com uso intensivo de gráficos, como edição de vídeo, podem exigir placas gráficas como a série Nvidia Quadro.
2. Calcule seu orçamento: Placas gráficas de alto desempenho podem ser muito caras. Determine quanto dinheiro você deseja gastar com eles com antecedência suficiente para que isso não se torne um fator limitante em sua busca por um bom desempenho.
3. Compatibilidade com o sistema atual: certifique-se de que qualquer GPU selecionada funcione bem com todas as partes do sistema do seu computador, especialmente a placa-mãe e a fonte de alimentação (PSU). Certifique-se de que ele se encaixe fisicamente no slot PCI Express (PCIe), deixando espaço suficiente; verifique também se a PSU pode fornecer a quantidade necessária de energia.
4. Requisitos de memória: Dependendo da complexidade envolvida no que se está fazendo, pode haver necessidade de muito mais VRAM do que o normal, mesmo em uma GPU. Por exemplo, modelos de aprendizagem profunda treinados com grandes conjuntos de dados precisarão de placas gráficas com grandes capacidades de memória, como a Nvidia RTX 3090.
5. Soluções de resfriamento: Mais calor é gerado pelas unidades de processamento gráfico de última geração do que pelas unidades de baixo custo, de modo que o resfriamento se torna um problema em algum momento se não for tratado adequadamente - Escolha resfriamento a ar vs resfriamento líquido vs customizado dependendo da térmica propriedades exibidas sob carga máxima por cada cartão individual [2].
6. Expansão Futura: Se você planeja atualizar ou expandir posteriormente, certifique-se de que tudo escolhido agora permita fácil escalabilidade posteriormente; portanto, pelo menos dois slots extras devem estar disponíveis abaixo do slot PEG x16 principal, enquanto a potência mínima recomendada da PSU não deve ser inferior a 850 Watts.

Ao considerar esses pontos cuidadosamente, é possível escolher GPUs e componentes Nvidia adequados que atendam melhor às suas necessidades em termos de desempenho e orçamento.

Por que usar clusters de GPU?

Benefícios das cargas de trabalho de IA e aprendizado de máquina

Várias vantagens notáveis ​​vêm com o uso de clusters de GPU para cargas de trabalho de IA e aprendizado de máquina. Em primeiro lugar, eles superam as unidades centrais de processamento (CPUs) na computação paralela devido ao seu design, o que os torna adequados para computação em larga escala em trabalhos de IA e aprendizado de máquina. Como resultado, isto reduz significativamente o tempo de treinamento ao lidar com modelos complexos. Em segundo lugar, a escalabilidade é alcançada por clusters de GPU, onde múltiplas GPUs podem ser usadas simultaneamente para lidar com conjuntos de dados maiores e algoritmos mais complexos. Portanto, essas habilidades computacionais conjuntas levam a maiores taxas de desempenho e precisão, especialmente em modelos de IA que utilizam totalmente o poder computacional de um cluster de GPU. Além disso, diferentes tipos de tarefas, como aprendizagem profunda ou análise de dados, podem ser processados ​​por estes clusters, tornando-os assim mais versáteis e aplicáveis ​​em diversas áreas de investigação em inteligência artificial, envolvendo a capacidade das máquinas de aprender com a experiência baseada na observação ou aquisição de dados. através de sensores, etc.

Vantagens de desempenho em computação de alto desempenho (HPC)

Em ambientes de computação de alto desempenho (HPC), os clusters de GPU trazem vantagens significativas de desempenho. Seu design é orientado para paralelo, acelerando bastante a computação, modelagem e análise de dados de simulações complexas. Tais simulações podem assumir a forma de experimentos científicos ou projetos de engenharia. Essa simultaneidade permite tempos de execução rápidos e melhor rendimento para cálculos científicos e projetos de engenharia em grande escala. Além disso, as GPUs possuem alta largura de banda de memória que permite taxas rápidas de transferência de informações, o que é necessário para lidar com grandes quantidades de dados em cargas de trabalho de HPC. Além disso, a utilização de clusters de GPU aumenta a eficiência e a relação custo-benefício em um sistema HPC, fornecendo maior eficiência de potência do que as configurações tradicionais apenas de CPU.

Dimensionando modelos de aprendizado profundo com clusters de GPU

Se você deseja dimensionar os modelos de aprendizado profundo com clusters de GPU, então você precisa distribuir a carga de trabalho em todas as GPUs, isso ajudará a acelerar o processo de treinamento. As diferentes partes de uma rede neural podem ser processadas simultaneamente por diferentes GPUs através do paralelismo de modelos. Alternativamente, o paralelismo de dados refere-se ao treinamento de modelos completos em várias GPUs com vários subconjuntos de dados e à sincronização periódica de pesos para um aprendizado consistente. Além disso, ambas as abordagens são combinadas em paralelismo híbrido para utilizar os recursos disponíveis de forma mais eficaz. Torna-se possível que clusters de GPU configurados adequadamente lidem com conjuntos de dados maiores e mais complicados, reduzindo assim o tempo de treinamento e melhorando o desempenho geral e os níveis de precisão dos modelos de aprendizado profundo.

Como otimizar um cluster de GPU?

Melhores práticas para gerenciamento de cluster

Para otimizar o desempenho e a eficiência dos clusters de GPU, é preciso ser bom em gerenciá-los. Algumas práticas recomendadas são as seguintes:

1. Monitoramento e alocação de recursos: crie ferramentas poderosas de rastreamento que podem verificar quanta GPU está sendo usada, a taxa de consumo de memória e a integridade do sistema. Eles também devem ajudar a realocar recursos dinamicamente para que não ocorram congestionamentos.
2. Balanceamento de carga: certifique-se de que as cargas de trabalho sejam distribuídas uniformemente pelo cluster para evitar sobrecarregar algumas GPUs enquanto outras não têm nada para fazer. Podem ser usadas políticas de agendamento avançadas que analisam a carga atual em relação à disponibilidade de recursos, entre outros fatores.
3. Manutenção de rotina: O cluster deve sempre operar em seu nível ideal, portanto, verificações regulares da funcionalidade do hardware, instalação de atualizações de software ou até mesmo revisão dos sistemas de resfriamento precisam ser feitas com frequência suficiente, não apenas por esse motivo, mas também porque falhas podem levar a tempos de inatividade.
4. Otimização da sobrecarga de comunicação: Os métodos de transmissão de dados devem ser eficientes, reduzindo a sobrecarga de comunicação durante o processamento paralelo em grande escala, onde muitos nós estão envolvidos, especialmente se interconexões de alta velocidade como InfiniBand forem utilizadas.
5. Escalabilidade adaptativa: a implementação de uma política de escalabilidade automática baseada na demanda em tempo real ajuda a controlar os custos e, ao mesmo tempo, garante que recursos suficientes estejam disponíveis durante picos de carga.
6. Medidas de segurança: Medidas de prevenção de acesso não autorizado, como protocolos de autenticação fortes e criptografia de dados em trânsito/em repouso, também precisam ser implementadas juntamente com auditorias de segurança periódicas, uma vez que as ameaças cibernéticas mudam diariamente.

Todas essas diretrizes, se seguidas, permitirão que as organizações gerenciem seus clusters de GPU de maneira mais eficaz, melhorando assim os níveis de desempenho e também a relação custo-benefício.

Utilizando software de gerenciamento de cluster como Slurm e opções de código aberto

O software de gerenciamento de cluster de GPU é vital para monitorar e controlar GPUs para melhorar o desempenho. Um sistema de código aberto baseado em Linux, o Slurm é expansível e tolerante a falhas, projetado para clusters de todos os tamanhos. Ele fornece aos usuários uma base sólida para alocação de recursos, agendamento de tarefas e monitoramento para que os recursos computacionais sejam usados ​​de maneira eficaz. Com o suporte de políticas de agendamento de carga de trabalho simples e complexas, ele se adapta a diversas aplicações, incluindo computação de alto desempenho (HPC) até inteligência artificial.

Algumas outras possibilidades notáveis ​​​​de código aberto incluem Apache Mesos, que abstrai CPU, memória, armazenamento e outros recursos de computação para permitir o compartilhamento eficiente entre aplicativos ou estruturas distribuídas; Embora o Kubernetes seja mais reconhecido pela orquestração de contêineres, é cada vez mais usado também no gerenciamento de cargas de trabalho de GPU em ambientes de cluster. O Kubernetes permite automatizar o escalonamento e as operações de implantação, fornecendo assim uma solução de gerenciamento muito flexível, adequada para diferentes cargas de trabalho.

O Slurm fornece documentação extensa junto com o suporte da comunidade, assim como essas opções de código aberto, tornando-as escolhas convenientes quando as organizações precisam de soluções escalonáveis ​​e acessíveis em sistemas de gerenciamento de cluster.

Otimizando Driver GPU e Configurações CUDA

Para a melhor otimização em cargas de trabalho computacionais, é importante otimizar o driver GPU e as configurações CUDA. A primeira etapa que deve ser realizada é certificar-se de que os drivers de GPU mais recentes estejam instalados. Fabricantes como a NVIDIA lançam frequentemente atualizações que trazem melhorias de desempenho, correções de bugs e novos conjuntos de recursos necessários para aplicativos modernos.

A configuração do kit de ferramentas Compute Unified Device Architecture (CUDA) é outro fator chave na otimização da capacidade de computação dos clusters de GPU, além da atualização dos drivers. Inclui ferramentas de compilação, bibliotecas e tempos de execução otimizados. Isso pode acelerar bastante a execução paralela de aplicativos, utilizando o poder de computação de placas gráficas de uso geral, especialmente com modelos da mesma linha. Existem algumas configurações específicas, como escolha de capacidade de computação ou otimização de uso de memória, que precisam ser feitas corretamente para alcançar o melhor desempenho.

Além disso, o ajuste fino de diferentes partes das configurações de GPU e CUDA pode ser obtido usando o NVIDIA Nsight junto com o CUDA Profiler, que dá a oportunidade de descobrir onde gargalos podem ocorrer durante o tempo de execução e como eles podem ser eliminados. Esses utilitários fornecem muitas informações sobre detalhes de execução do kernel, estatísticas de eficiência de transferência de memória, métricas de utilização de hardware, etc., dando assim aos desenvolvedores a capacidade de detectar quaisquer possíveis causas de baixo desempenho e corrigi-las facilmente.

Concluindo, manter seus drivers atualizados, configurar seu kit de ferramentas CUDA corretamente e usar ferramentas de criação de perfil são etapas cruciais para obter melhor eficiência computacional por meio da otimização do driver GPU e do nível de configuração Cuda.

Desafios e soluções na implantação de cluster de GPU

Lidando com problemas de latência e largura de banda

Na implantação de cluster de GPU em relação a problemas de atraso e à quantidade de dados que podem ser transmitidos de uma vez, muitos métodos precisos podem ser levados em consideração. Em primeiro lugar, certifique-se de utilizar interconexões muito rápidas como InfiniBand ou NVLink para reduzir os atrasos e aumentar a velocidade de transferência entre os vários nós. Em segundo lugar, introduza maneiras pelas quais você pode compactar informações, reduzindo assim seu tamanho durante o trânsito, fazendo melhor uso da largura de banda. Em terceiro lugar, otimize os esquemas de distribuição de dados entre diferentes processadores para minimizar possíveis interações entre nós ao executar tarefas paralelas. Finalmente, os protocolos de comunicação assíncrona devem ser usados ​​lado a lado onde a computação está ocorrendo e a informação é transferida de um ponto para outro, se a latência quiser ser tratada de forma eficaz.

Gerenciando fonte de alimentação e resfriamento em grandes clusters

Para grandes clusters de GPU, o fornecimento de energia e o controle de resfriamento eficazes exigem uma estratégia cuidadosa. Garantir um fornecimento de energia confiável significa usar fontes de energia de backup e incorporar sistemas UPS (Fontes de Alimentação Ininterrupta) para neutralizar qualquer queda de energia. Sistemas de ar condicionado de precisão, juntamente com soluções de refrigeração líquida, são necessários para o resfriamento, a fim de manter as temperaturas operacionais em seu nível ideal e evitar o superaquecimento. É importante acompanhar de perto as métricas de energia e térmicas para rápida identificação e mitigação de ineficiências. Da mesma forma, a estabilidade e o desempenho do cluster de GPU em grande escala podem ser aprimorados por meio da estrita observância dos mecanismos de aplicação da classificação Thermal Design Power (TDP), juntamente com a defesa de escolhas de hardware com eficiência energética.

Navegando no Agendador e no Gerenciamento de Carga de Trabalho

É crucial usar recursos de forma eficiente e atingir metas de desempenho ao trabalhar com grandes clusters de GPU. Usando algoritmos de agendamento justos ou baseados em prioridade, distribua o trabalho uniformemente entre os recursos disponíveis, eliminando gargalos em um cluster de GPU. Sistemas como Slurm ou Kubernetes auxiliam no envio, rastreamento e execução de tarefas em um grupo de computadores. Eles possibilitam alocar diferentes tipos de recursos simultaneamente, bem como lidar dinamicamente com diversas cargas de trabalho. Além disso, a análise preditiva pode ser utilizada para antecipar os requisitos de recursos, permitindo assim uma intervenção precoce e melhorando a eficiência geral do sistema.

Tendências futuras em tecnologia de cluster de GPU

Inovações emergentes da Nvidia Tesla e Tensor Core

As arquiteturas Tesla e Tensor Core estão sendo inovadas pela Nvidia para continuar expandindo as possibilidades da tecnologia GPU. Eles lançaram um novo produto chamado GPU A100 Tensor Core, que apresenta uma melhoria de desempenho extremamente boa em comparação com as gerações anteriores. Esta GPU utiliza núcleos tensores de terceira geração para acelerar o treinamento de IA, bem como cargas de trabalho de inferência, tornando-a adequada para computação de alto desempenho (HPC) e aplicações de data center. Além disso, o A100 também possui capacidade de GPU de múltiplas instâncias (MIG) que permite ao usuário particionar melhor seus recursos, melhorando assim a eficiência. Por meio desses avanços, agora podemos construir clusters de GPUs mais fortes e escaláveis, o que aumentará o poder computacional e, ao mesmo tempo, manterá a flexibilidade operacional em diferentes casos de uso.

Impacto do desenvolvimento da infraestrutura de IA

O crescimento da infraestrutura de IA afeta a eficiência computacional, a escalabilidade e a democratização da análise avançada. O treinamento e a implantação mais rápidos de modelos de IA em todos os setores são alimentados por uma melhor infraestrutura de IA para inferência. As melhorias de escalabilidade garantem que os recursos possam ser expandidos conforme necessário para lidar facilmente com mais dados e capacidade de processamento. As organizações com acesso limitado às barreiras de entrada podem então utilizar estas tecnologias para vários fins que também promovem inovações. Além disso, sistemas de inteligência artificial mais fortes apoiam projetos de maior escala que podem levar a avanços nos cuidados de saúde ou nas finanças, entre outros domínios como os veículos autónomos, onde são mais necessários.

Perspectivas para Clusters de Pesquisa e Aplicações Acadêmicas

Os avanços na infraestrutura de IA são muito benéficos para clusters de pesquisa e instituições acadêmicas. A GPU Nvidia A100 Tensor Core pode resolver problemas mais difíceis com mais rapidez porque tem bom desempenho e é versátil. Os estabelecimentos podem realizar mais de um projeto ao mesmo tempo, fazendo melhor uso de seus recursos por meio de recursos de GPU (MIG) de múltiplas instâncias. Assim, a investigação colaborativa torna-se mais eficaz, o que incentiva a inovação, conduzindo a avanços em diversas áreas, incluindo genómica, modelação climática, física computacional, entre outras. Além disso, com a escalabilidade e a robustez que acompanham a infraestrutura de IA atual, as instituições académicas têm a capacidade de conquistar fundos, bem como os melhores cérebros, impulsionando assim as fronteiras do conhecimento para níveis mais elevados.

Fontes de Referência

Unidade de processamento gráfico

Nvidia

Cluster de computadores

Perguntas Frequentes (FAQs)

P: O que é um cluster de GPU e como ele é usado no aprendizado de máquina avançado e no aprendizado profundo?

R: Um cluster de GPU é um grupo de vários nós, cada um com uma ou mais GPUs, configurados para colaborar em tarefas de computação de alto desempenho. Esses clusters funcionam bem para aprendizado de máquina avançado e aprendizado profundo porque esses aplicativos precisam de grandes quantidades de poder computacional para treinar enormes redes neurais e processar imensos conjuntos de dados.

P: Qual a diferença entre um cluster de GPU e um cluster tradicional baseado em CPU?

R: Em contraste com os clusters tradicionais baseados em CPU, que usam unidades de processamento central projetadas para cálculos de uso geral, um cluster de GPU utiliza unidades de processamento gráfico criadas especificamente para tarefas de computação paralela – o que os torna mais rápidos e eficientes para algumas cargas de trabalho computacionais. Por exemplo, embora as CPUs possam lidar com muitos tipos diferentes de processos simultaneamente, as GPUs são ideais para lidar com o enorme paralelismo envolvido no aprendizado de máquina e nos aplicativos de aprendizado profundo.

P: Quais são os principais componentes do hardware do cluster de GPU?

R: Normalmente, o hardware de cluster de GPU consiste em GPUs de alto desempenho, nós de computação e interconexões como NVLink ou PCIe que fornecem taxas rápidas de transferência de dados entre dispositivos dentro do mesmo sistema, bem como entre diferentes sistemas em um ambiente de rede; soluções de armazenamento; infraestrutura associada dentro de um data center onde esses recursos residem junto com os sistemas de resfriamento necessários para que o calor gerado por máquinas tão poderosas possa ser dissipado com segurança. A arquitetura geral permite fácil escalabilidade ao lidar com grandes tarefas computacionais espalhadas por vários dispositivos.

P: Por que o NVLink é importante em um cluster de GPU?

R: É importante ter NVLink em cada dispositivo GPU dentro de um único sistema multi-GPU porque esta tecnologia desenvolvida pela NVIDIA oferece conectividade de alta velocidade entre esses dispositivos, permitindo-lhes trocar informações muito mais rapidamente do que fariam em conexões PCIe tradicionais. eliminando assim quaisquer possíveis gargalos causados ​​por transferências lentas de dados entre processadores ou módulos de memória conectados através de barramentos mais lentos. Como resultado, todo o poder de processamento disponível em todas as GPUs instaladas torna-se acessível em seu potencial máximo, o que aumenta bastante o desempenho geral do cluster.

P: Qual é a função de um nó de computação em um cluster de GPU?

R: Em um cluster de GPU, os nós de computação são os blocos de construção básicos; cada nó contém CPU(s), uma ou mais GPUs, módulos de memória e dispositivos de armazenamento necessários para cálculos em grande escala. Os nós de computação trabalham juntos para distribuir cargas de trabalho em diferentes partes do sistema, envolvendo várias GPUs simultaneamente, garantindo uma comunicação eficiente entre vários componentes necessários durante a execução de tarefas de computação de alto desempenho nesses clusters.

P: Existem vários tipos de clusters de GPU?

R: Sim, os clusters de GPU são frequentemente classificados de acordo com o número de GPUs por nó, o tipo de GPU (como modelos específicos como GPUs NVIDIA) e a arquitetura do próprio cluster – se é homogêneo (todos os nós têm hardware semelhante). ) ou heterogêneo (diferentes tipos de nós e GPUs).

P: Quais aplicativos se beneficiam mais com o uso de clusters GPU?

R: Aplicações em campos como inteligência artificial, machine learning, deep learning, visão computacional e análise de dados ganham muito com o poder computacional oferecido pelos clusters de GPU. Tais aplicações demandam capacidades significativas de processamento paralelo, tornando os clusters de GPU uma solução ideal para melhorar o desempenho e a eficiência.

P: Posso usar o Linux em um cluster de GPU para aplicativos de aprendizado de máquina?

R: Certamente! O Linux é amplamente utilizado como sistema operacional em clusters de GPU devido à sua estabilidade, flexibilidade e suporte para computação de alto desempenho. Muitas estruturas de software de IA são otimizadas para execução em Linux, o que o torna a escolha preferida para gerenciar e implantar aplicativos de aprendizado de máquina (ML) e redes neurais profundas (DNN) em clusters GPU.

P: Como o formato das GPUs influencia o design do cluster de GPU?

R: O formato das GPUs impacta vários aspectos relacionados ao design de hardware dentro de um cluster de GPU, como resfriamento, consumo de energia ou até mesmo utilização de espaço, entre outros. A consideração adequada dos fatores de forma da GPU auxilia na otimização da implantação nos data centers, ao mesmo tempo que garante o gerenciamento térmico eficiente para obter alto desempenho, especialmente em um cluster.

P: Quais são alguns dos benefícios associados ao uso de um cluster homogêneo?

R: Um cluster homogêneo onde todos os nós possuem configurações de hardware idênticas simplifica tarefas de gerenciamento, como agendamento de trabalhos de computação ou até mesmo seus processos de otimização. Este tipo de uniformidade pode resultar em desempenhos mais previsíveis; implantações de software mais fáceis, bem como complexidades reduzidas ao manter um cluster inteiro.