Principales erreurs à éviter lors du déploiement de serveurs GPU pour les projets d'IA

Ce blog vous présente les erreurs les plus courantes commises par les entreprises lors de la mise en place d'un système d'information.Serveurs GPUpour les travaux d'IA. Vous éviterez ainsi les maux de tête et obtiendrez de bons résultats dès la première fois. 

Le saviez-vous ? 

Plus de 80% des projets d'IA ne dépassent pas le stade du pilote ou de la preuve de concept en pleine production. Cela est généralement dû à une mauvaise planification, à un manque de personnel qualifié ou à des problèmes d'infrastructure. C'est pourquoi il est si important de mettre en place et préparer des systèmes tels que traitement graphique serveurs correctement avant de procéder à la mise enLes utilisateurs doivent les utiliser afin d'éviter les retards et les mauvaises performances. 

Pour faire décoller les projets d'IA, il faut des moyens informatiques importants. C'est là qu'intervient le GPU dédié serveurs entrent en jeu. Mais des tonnes d'équipes traitent le déploiement comme s'il était prêt à l'emploi, puis s'étonnent que tout s'écroule trois mois plus tard.

Principaux enseignements

• Les pannes de refroidissement détruisent le matériel coûteux plus vite qu'on ne le pense 
• Le choix d'un GPU sur la base de ses seules caractéristiques techniques se retourne généralement contre lui. 
• Votre pile logicielle peut tout faire ou tout défaire 
• Les besoins en énergie prennent la plupart des équipes au dépourvu 
• Sauter la surveillance, c'est s'exposer à des problèmes  

Pourquoi tout le monde se précipite-t-il sur le déploiement du GPU ? 

• Votre patron veut des résultats immédiats. Le calendrier du projet était agressif avant même qu'il ne commence. Tout le monde vous souffle dans le cou pour savoir quand le modèle d'IA sera prêt. Alors, vous commandez le matériel, vous le montez et vous espérez que tout ira pour le mieux.

• Cette approche est coûteuse et fait perdre du temps. Vous devez comprendre à quoi ressemblent vos charges de travail avant d'acheter quoi que ce soit. Entraînez-vous des modèles de langage massifs qui consomment de la mémoire au petit-déjeuner ? Ou exécutez-vous des tâches d'inférence qui se préoccupent davantage du débit ?

• Passez d'abord quelques jours à tester des instances de GPU en nuage. Certes, cela coûte un peu d'argent au départ, mais découvrir que la configuration choisie ne fonctionne pas après avoir acheté pour $100K de matériel est bien plus douloureux. Documentez tout pendant les tests. Ces chiffres vous indiquent exactement ce dont vous avez besoin. 

Qu'en est-il du refroidissement ? 

• Les GPU génèrent beaucoup de chaleur. Un seul GPU de haut niveau dégage autant de chaleur qu'un radiateur. Imaginez maintenant qu'un serveur en contienne huit. La climatisation standard de votre bureau ne suffira pas.

• Voici ce qui se passe lorsque vous ne tenez pas compte du refroidissement : Votre coûteux Serveur GPU commence à réduire ses performances pour éviter de se faire cuire. Les travaux de formation prennent deux fois plus de temps. Vous passez des semaines à déboguer des “problèmes de performance” qui ne sont que des problèmes thermiques. Si l'on pousse trop fort pendant trop longtemps, les composants commencent à tomber en panne prématurément.

• Vous avez besoin d'une bonne conception de la circulation de l'air. L'air chaud doit sortir, l'air froid doit entrer. Certaines configurations nécessitent un refroidissement liquide car l'air ne peut pas évacuer la chaleur assez rapidement. Calculez votre puissance en BTU avant l'arrivée des serveurs. Assurez-vous que l'équipe chargée des installations est au courant de ce qui se prépare. 

Comment choisir le bon GPU ? 

• Acheter des GPU en comparant les fiches techniques, c'est se tromper de matériel. Les chiffres du marketing ne vous permettent pas de savoir si un GPU correspond à votre cas d'utilisation.

• La capacité de mémoire est très importante pour l'IA. Si votre modèle a besoin de 40 Go et que vous avez acheté des cartes de 24 Go, vous êtes coincé. Il n'est pas possible d'améliorer la mémoire du GPU par la suite, elle est soudée. Vous devez vous débrouiller avec des solutions de contournement pénibles ou acheter de nouvelles cartes.

• Mais voilà : l'augmentation de la mémoire n'est pas toujours la solution. Parfois, vous vous heurtez à des limites de calcul, pas à des limites de mémoire. Comprendre votre goulot d'étranglement réel permet d'économiser des milliers d'euros. Exécutez des outils de profilage sur votre code. Déterminez où les choses ralentissent. Ensuite, adaptez le matériel à ces besoins spécifiques.

• Tout n'a pas non plus besoin d'une précision de haut niveau. De nombreux travaux d'inférence fonctionnent très bien avec INT8. Vous n'avez pas besoin d'un GPU conçu pour le calcul scientifique si vous ne faites que de l'inférence de production. 

Votre logiciel peut-il réellement fonctionner sur ce matériel ? 

• Le matériel est inutile si votre logiciel ne fonctionne pas dessus. Cela semble évident, n'est-ce pas ? Pourtant, les équipes découvrent constamment des cauchemars de compatibilité après le déploiement.

• La version de CUDA dont votre framework a besoin peut ne pas fonctionner avec la version de votre pilote. Ou encore, votre version préférée de PyTorch nécessite des dépendances qui entrent en conflit avec d'autres outils dont vous avez besoin. Ces problèmes nécessitent des jours, voire des semaines de dépannage. Votre Serveur informatique GPU reste là à ne rien faire pendant que les développeurs se tapent la tête contre l'enfer de la dépendance.

• Construisez l'ensemble de votre pile logicielle dans des conteneurs avant de commander du matériel. Docker rend cela gérable. Obtenez PyTorch, TensorFlow, les pilotes CUDA, tout ce qui fonctionne ensemble dans un conteneur. Testez votre code réel sur ce conteneur.

• Notez chaque numéro de version, chaque paramètre de configuration, chaque variable d'environnement. Lorsque quelque chose cassera six mois plus tard (et cela arrivera), vous aurez besoin de cette documentation. 

Pourquoi la facture d'électricité est-elle si douloureuse ? 

• Personne ne pense à l'électricité jusqu'à ce que la première facture arrive. Chaque GPU consomme entre 300 et 500 watts. CPU, mémoire, stockage, ventilateurs, tout s'additionne. Un serveur informatique de 8 GPU entièrement chargé peut nécessiter des circuits dédiés de 30 ampères.

• Votre bureau n'a probablement pas été câblé pour cela. Les prises de courant standard ne sont pas adaptées. Vous devez faire appel à un électricien pour installer des circuits appropriés avec un ampérage adéquat. Sauter cette étape signifie au mieux le déclenchement de disjoncteurs, au pire un risque d'incendie.

• Ensuite, il y a le coût mensuel. Ces machines fonctionnent 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. À $0,12 par kilowattheure, un seul serveur de 4 kW coûte environ $350 par mois, rien qu'en électricité. Plusieurs Serveurs dédiés au GPU? Faites le calcul. Et ce, avant les coûts de refroidissement, qui ajoutent 30-50% à votre facture d'électricité.

• Prévoyez également un budget pour les systèmes d'alimentation sans coupure. Les coupures de courant font échouer les formations. Une alimentation électrique encrassée endommage les composants. 

Votre réseau étouffe-t-il les performances ? 

• Les GPU calculent les chiffres à une vitesse phénoménale. Ils ont besoin que les données leur parviennent tout aussi rapidement, faute de quoi ils restent inactifs en attendant le prochain lot. Les goulets d'étranglement du réseau nuisent à l'efficacité des GPU.

• L'Ethernet gigabit standard n'est pas suffisant pour un travail de ML sérieux. Vous avez besoin d'un minimum de 10GbE, de préférence plus rapide. Formation distribuée sur plusieurs machines ? Il faut de l'InfiniBand ou du 100GbE. Oui, c'est cher. Regarder votre investissement en GPU $200K fonctionner à une utilisation de 20% parce que le réseau ne peut pas suivre, c'est encore plus cher.

• Le stockage est également important. Le chargement de données de formation à partir d'un stockage réseau lent pose le même problème. Les disques NVMe locaux sont utiles, mais à terme, vous avez besoin de chemins d'accès rapides au réseau, quel que soit l'endroit où se trouvent vos ensembles de données.

• Parfois, la solution n'est pas matérielle. Optimisez votre pipeline de données. Une meilleure mise en cache, un prétraitement plus intelligent, un chargement efficace des données et des améliorations logicielles sont souvent plus utiles que l'utilisation d'une bande passante pour résoudre le problème.

Il est plus important de bien faire les choses que de se dépêcher de les faire. 

Les déploiements précipités de GPU entraînent des problèmes coûteux qu'il faut des mois pour résoudre. Prenez le temps de planifier correctement. Testez vos hypothèses. Dimensionnez correctement votre infrastructure. 

La technologie évolue rapidement. Votre configuration parfaite aujourd'hui pourrait nécessiter des mises à jour dans deux ans. Prévoyez de la flexibilité dès le départ. Laissez de la place pour une plus grande capacité d'alimentation, un meilleur refroidissement, une mise en réseau plus rapide. 

Discutez avec des personnes qui ont déjà fait ce travail. Les communautés de l'IA et du ML partagent constamment des histoires de guerre en matière de déploiement. Prêtez attention aux erreurs des autres pour ne pas avoir à les commettre à votre tour. 

Les serveurs cloud GPU coûtent très cher. Une bonne planification vous permet de rentabiliser cet investissement au lieu de l'investir dans des serveurs en nuage. de le voir sous-performer ou tomber en panne. Si vous effectuez correctement les travaux d'infrastructure fastidieux, vos projets d'IA pourront s'appuyer sur des bases solides.