Die wichtigsten Fehler, die es beim Einsatz von GPU-Servern für KI-Projekte zu vermeiden gilt

Dieser Blog informiert Sie über die häufigsten Fehler, die Unternehmen bei der Einrichtung vonGPU-Serverfür KI-Arbeiten. Auf diese Weise können Sie Kopfschmerzen vermeiden und es gleich beim ersten Mal richtig machen. 

Wussten Sie schon? 

Über 80% der KI-Projekte kommen nicht über das Pilot- oder Proof-of-Concept-Stadium hinaus in die volle Produktion. Dies geschieht in der Regel aufgrund schlechter Planung, eines Mangels an qualifiziertem Personal oder aufgrund von Infrastrukturproblemen. Das zeigt, warum es so wichtig ist, dass Systeme einrichten und vorbereiten wie Grafikbearbeitung Server ordnungsgemäß, bevorverwenden, um Verzögerungen und Leistungseinbußen zu vermeiden. 

Um KI-Projekte auf den Weg zu bringen, braucht man eine starke Rechenleistung. Das ist der Punkt Dedizierte GPU Server ins Spiel kommen. Aber viele Teams gehen bei der Bereitstellung so vor, als ob alles sofort einsatzbereit wäre, und wundern sich dann, dass drei Monate später alles auseinanderfällt.

Wichtigste Erkenntnisse

• Kühlungsausfälle machen teure Hardware schneller kaputt als man denkt 
• Die Auswahl von GPUs allein auf der Grundlage ihrer technischen Daten geht meist nach hinten los 
• Ihr Software-Stack kann alles entscheiden 
• Leistungsanforderungen überraschen die meisten Teams völlig unvorbereitet 
• Wer die Überwachung auslässt, riskiert im Grunde nur Ärger.  

Warum stürzen sich alle auf die GPU-Bereitstellung? 

• Ihr Chef will gestern Ergebnisse sehen. Der Zeitplan für das Projekt war schon aggressiv, bevor es überhaupt begonnen hatte. Alle sitzen Ihnen im Nacken, wenn es darum geht, wann das KI-Modell fertig sein wird. Also bestellen Sie die Hardware, bauen sie auf und hoffen auf das Beste.

• Dieser Ansatz verbrennt Geld und verschwendet Zeit. Bevor Sie etwas kaufen, müssen Sie wissen, wie Ihre Arbeitslasten aussehen. Trainieren Sie umfangreiche Sprachmodelle, die viel Speicherplatz beanspruchen? Oder führen Sie Inferenzaufgaben aus, bei denen es mehr auf den Durchsatz ankommt?

• Testen Sie zunächst ein paar Tage lang auf Cloud-GPU-Instanzen. Ja, es kostet etwas Geld im Voraus, aber wenn Sie herausfinden, dass die von Ihnen gewählte Konfiguration nicht funktioniert, nachdem Sie $100K an Hardware gekauft haben, ist das viel schlimmer. Dokumentieren Sie alles während der Tests. Diese Zahlen sagen Ihnen genau, was Sie brauchen. 

Was hat es mit der Kühlung auf sich? 

• GPUs erzeugen eine Menge Wärme. Ein einziger Spitzen-Grafikprozessor gibt so viel Wärme ab wie ein Heizgerät. Stellen Sie sich nun acht davon in einem Server vor. Ihre Standard-Büro-AC wird da nicht ausreichen.

• Das passiert, wenn Sie die Kühlung ignorieren: Ihr teures GPU-Server beginnt, die Leistung zu drosseln, um sich nicht selbst zu überlasten. Schulungsaufträge dauern doppelt so lange. Sie verbringen Wochen mit der Beseitigung von “Leistungsproblemen”, die eigentlich nur thermische Probleme sind. Wenn man zu lange zu viel Druck ausübt, gehen die Komponenten frühzeitig kaputt.

• Sie brauchen einen angemessenen Luftstrom. Heiße Luft muss raus, kalte Luft muss rein. Manche Systeme müssen mit Flüssigkeit gekühlt werden, weil die Luft die Wärme nicht schnell genug abtransportieren kann. Berechnen Sie Ihre BTU-Leistung, bevor die Server eintreffen. Stellen Sie sicher, dass Ihr Einrichtungsteam weiß, was auf Sie zukommt. 

Wie wählt man die richtige GPU aus? 

• Wenn Sie beim Kauf von Grafikprozessoren die technischen Daten vergleichen, entscheiden Sie sich am Ende für die falsche Hardware. Marketingzahlen sagen nichts darüber aus, ob ein Grafikprozessor für Ihren Anwendungsfall geeignet ist.

• Die Speicherkapazität ist für die künstliche Intelligenz von enormer Bedeutung. Wenn Ihr Modell 40 GB benötigt und Sie Karten mit 24 GB gekauft haben, sitzen Sie fest. Der GPU-Speicher kann später nicht aufgerüstet werden, er ist fest verlötet. Entweder Sie sorgen dafür, dass es mit schmerzhaften Workarounds funktioniert, oder Sie kaufen neue Karten.

• Aber hier ist der Haken: Mehr Speicher ist nicht immer die Lösung. Manchmal stößt man an die Grenzen der Rechenleistung, nicht an die des Speichers. Wenn Sie Ihren tatsächlichen Engpass verstehen, können Sie Tausende von Dollar sparen. Führen Sie Profiling-Tools für Ihren Code aus. Finden Sie heraus, wo die Dinge langsamer werden. Passen Sie dann die Hardware an diese spezifischen Anforderungen an.

• Es ist auch nicht alles auf höchste Präzision angewiesen. Viele Inferenzaufgaben lassen sich mit INT8 gut lösen. Sie brauchen keinen Grafikprozessor, der für wissenschaftliche Berechnungen entwickelt wurde, wenn Sie nur Produktionsinferenzen durchführen. 

Kann Ihre Software tatsächlich auf dieser Hardware laufen? 

• Hardware ist nutzlos, wenn Ihre Software nicht darauf läuft. Klingt offensichtlich, oder? Und doch entdecken Teams nach der Bereitstellung immer wieder Kompatibilitätsalpträume.

• Die CUDA-Version, die Ihr Framework benötigt, funktioniert möglicherweise nicht mit Ihrer Treiberversion. Oder Ihr bevorzugtes PyTorch-Build erfordert Abhängigkeiten, die mit anderen benötigten Tools in Konflikt stehen. Diese Probleme verschlingen Tage oder Wochen der Fehlersuche. Ihr GPU-Computer-Server sitzt da und tut nichts, während die Entwickler mit dem Kopf gegen die Abhängigkeitshölle stoßen.

• Erstellen Sie Ihren gesamten Software-Stack in Containern, bevor Sie Hardware bestellen. Docker macht dies überschaubar. Holen Sie sich PyTorch, TensorFlow, CUDA-Treiber, alles arbeitet in einem Container zusammen. Testen Sie Ihren eigentlichen Code damit.

• Notieren Sie sich jede Versionsnummer, jedes Konfigurationskennzeichen und jede Umgebungsvariable. Wenn sechs Monate später etwas kaputt geht (und das wird es), werden Sie diese Dokumentation brauchen. 

Warum schmerzt die Stromrechnung so sehr? 

• Niemand denkt über Strom nach, bis die erste Rechnung eintrifft. Jeder Grafikprozessor verbraucht 300-500 Watt. CPUs, Arbeitsspeicher, Speicher, Lüfter - all das summiert sich. Ein voll ausgelasteter 8-GPU-Computerserver kann dedizierte 30-Ampere-Stromkreise benötigen.

• Ihr Büro wurde wahrscheinlich nicht dafür verkabelt. Standard-Steckdosen sind dafür nicht geeignet. Sie brauchen einen Elektriker, der die richtigen Stromkreise mit ausreichender Amperezahl installiert. Wenn Sie diesen Schritt auslassen, wird im besten Fall der Schutzschalter ausgelöst, im schlimmsten Fall besteht Brandgefahr.

• Und dann sind da noch die monatlichen Kosten. Diese Maschinen laufen rund um die Uhr. Bei $0,12 pro Kilowattstunde kostet ein einzelner 4-kW-Server monatlich etwa $350 nur für Strom. Mehrere Dedizierte GPU-Server? Rechnen Sie nach. Das ist vor den Kühlkosten, die Ihre Stromrechnung um weitere 30-50% erhöhen.

• Planen Sie auch USV-Systeme ein. Stromausfälle lassen Trainingsläufe scheitern. Verschmutzter Strom beschädigt Komponenten. 

Drosselt Ihr Netzwerk die Leistung? 

• GPUs verarbeiten Zahlen wahnsinnig schnell. Die Daten müssen genauso schnell geliefert werden, oder sie warten im Leerlauf auf den nächsten Stapel. Engpässe im Netzwerk beeinträchtigen die Effizienz der GPUs.

• Standard-Gigabit-Ethernet reicht für ernsthafte ML-Arbeiten nicht aus. Sie brauchen mindestens 10GbE, vorzugsweise schneller. Verteiltes Training auf mehreren Rechnern? Dafür braucht man InfiniBand oder 100GbE. Ja, das ist teuer. Noch teurer ist es, wenn Sie zusehen müssen, wie Ihre $200K-GPU-Investition mit 20% Auslastung läuft, weil das Netzwerk nicht mithalten kann.

• Auch der Speicherplatz spielt eine Rolle. Das Laden von Trainingsdaten von einem langsamen Netzwerkspeicher verursacht das gleiche Problem. Lokale NVMe-Laufwerke sind hilfreich, aber letztendlich benötigen Sie schnelle Netzwerkpfade zu den Speicherorten Ihrer Datensätze.

• Manchmal liegt die Lösung jedoch nicht in der Hardware. Optimieren Sie Ihre Datenpipeline. Bessere Zwischenspeicherung, intelligentere Vorverarbeitung, effizientes Laden von Daten und Softwareverbesserungen helfen oft mehr, als das Problem mit mehr Bandbreite zu lösen.

Es ist wichtiger, es richtig zu machen, als es überstürzt zu erledigen. 

Ein überstürzter GPU-Einsatz verursacht teure Probleme, deren Behebung Monate dauert. Nehmen Sie sich im Vorfeld Zeit, um richtig zu planen. Testen Sie Ihre Annahmen. Dimensionieren Sie Ihre Infrastruktur richtig. 

Technologie ändert sich schnell. Was heute perfekt ist, muss vielleicht in zwei Jahren aufgerüstet werden. Sorgen Sie von Anfang an für Flexibilität. Lassen Sie Platz für mehr Stromkapazität, bessere Kühlung und schnellere Vernetzung. 

Sprechen Sie mit Leuten, die das schon mal gemacht haben. Die KI- und ML-Gemeinschaften tauschen ständig Erfahrungsberichte aus. Achten Sie auf die Fehler der anderen, damit Sie nicht selbst dieselben machen müssen. 

GPU-Cloud-Server kosten viel Geld. Eine sorgfältige Planung stellt sicher, dass Sie aus dieser Investition einen Nutzen ziehen, anstatt Sie müssen nicht zusehen, wie sie unterdurchschnittlich abschneiden oder zusammenbrechen. Wenn Sie die langweilige Infrastrukturarbeit richtig machen, haben Ihre KI-Projekte eine solide Grundlage, auf der Sie aufbauen können.