Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Khi nhu cầu về điện toán hiệu năng cao (HPC) tăng vọt, nhờ những tiến bộ trong Trí tuệ Generative AI), mô hình ngôn ngữ quy mô lớn và thị giác máy tính, việc sử dụng GPU hiệu quả là vô cùng quan trọng. Do việc sử dụng GPU không hiệu quả có thể dẫn đến chi phí vận hành tăng đáng kể và gây tắc nghẽn cụm, chúng tôi tập trung vào việc giảm thiểu lãng phí GPU nhàn rỗi trên các cụm lớn. Việc giải quyết vấn đề này có thể giúp các tổ chức tiết kiệm đáng kể chi phí, cho phép sử dụng tài nguyên GPU cho nhiều khối lượng công việc hơn và cải thiện trải nghiệm của nhà phát triển.

Việc xác định lãng phí GPU là một quá trình phức tạp, đòi hỏi các giải pháp tùy chỉnh cho từng hạng mục khác nhau. Một vấn đề phổ biến là tình trạng GPU nhàn rỗi do các tác vụ chiếm dụng tài nguyên GPU nhưng không thực hiện công việc có ý nghĩa. Để giải quyết vấn đề này, các phương pháp tiếp cận đa hướng đang được áp dụng, bao gồm các chương trình nâng cao hiệu quả hoạt động của đội xe, các sáng kiến ​​nâng cao hiệu quả sử dụng, các nỗ lực tối ưu hóa ứng dụng và các chiến lược giảm thiểu lãng phí nhàn rỗi. Các giải pháp cụ thể này được thiết kế để giải quyết sự khác biệt về tần suất xảy ra các vấn đề lãng phí và cải thiện hiệu suất trên toàn cụm.

Để loại bỏ hiệu quả tình trạng lãng phí GPU nhàn rỗi, cần phải chuyển từ mục tiêu sử dụng lý thuyết sang quan sát hành vi cụm thực tế. Điều này dẫn đến việc phát triển một quy trình đo lường mức sử dụng GPU, kết hợp dữ liệu đo từ xa theo thời gian thực với siêu dữ liệu tác vụ để tạo ra cái nhìn toàn diện về mức tiêu thụ GPU. NVIDIA Data Center GPU Manager (DCGM) đóng vai trò quan trọng trong quá trình này, cung cấp các số liệu chi tiết để xác định thời gian nhàn rỗi và xác định chính xác nguồn gốc của tình trạng kém hiệu quả trong các quy trình làm việc cụ thể.

Việc thiết lập các chỉ số đo lường lãng phí GPU đã cho phép phát triển các công cụ và dịch vụ để phân tích và cải thiện hiệu quả của các cụm GPU. Các công cụ và dịch vụ này bao gồm cổng thông tin người dùng để theo dõi mức sử dụng, công cụ tự động thu thập công việc để dọn dẹp các công việc không hoạt động và công cụ kiểm tra lỗi công việc để phát hiện cấu hình sai. Những biện pháp can thiệp này đã giảm đáng kể lãng phí GPU từ khoảng 5,5% xuống còn khoảng 1%, chứng minh hiệu quả của việc giải quyết các vấn đề thiếu hiệu quả vận hành. Future , chúng tôi có kế hoạch cải thiện cơ sở hạ tầng để giảm thiểu lãng phí hơn nữa và cải thiện việc sử dụng tài nguyên GPU.