Najważniejsze błędy, których należy unikać podczas wdrażania serwerów GPU na potrzeby projektów AI

Ten blog zawiera informacje o najczęstszych błędach popełnianych przez firmy podczas konfiguracji.Serwery GPUdo pracy ze sztuczną inteligencją. W ten sposób można uniknąć bólu głowy i zrobić to dobrze za pierwszym razem. 

Czy wiesz, że? 

Odbiór 80% projektów AI nie wychodzi poza fazę pilotażową lub weryfikacji koncepcji. do pełnej produkcji. Zwykle dzieje się tak z powodu złego planowania, braku wykwalifikowanego personelu lub problemów z infrastrukturą. To pokazuje, dlaczego tak ważne jest skonfigurować i przygotować systemy takie jak przetwarzanie grafiki serwery prawidłowo przedaby uniknąć opóźnień i niskiej wydajności. 

Uruchomienie projektów AI wymaga poważnej mocy obliczeniowej. W tym miejscu Dedykowany procesor graficzny serwery wkraczają do akcji. Jednak wiele zespołów traktuje wdrożenie tak, jakby było to plug-and-play, a następnie zastanawia się, dlaczego wszystko rozpada się trzy miesiące później.

Kluczowe wnioski

• Awarie chłodzenia niszczą drogi sprzęt szybciej niż myślisz 
• Wybieranie procesorów graficznych wyłącznie na podstawie specyfikacji zwykle przynosi odwrotny skutek 
• Stos oprogramowania może wszystko zmienić lub zepsuć 
• Wymagania dotyczące zasilania zaskakują większość drużyn 
• Pomijanie monitorowania to w zasadzie proszenie się o kłopoty  

Dlaczego wszyscy spieszą się z wdrażaniem GPU? 

• Twój szef chce wyników na wczoraj. Harmonogram projektu był agresywny jeszcze przed jego rozpoczęciem. Wszyscy dyszą ci na szyję, kiedy model AI będzie gotowy. Zamawiasz więc sprzęt, montujesz go i liczysz na najlepsze.

• Takie podejście pochłania pieniądze i marnuje czas. Przed zakupem czegokolwiek musisz zrozumieć, jak wyglądają Twoje obciążenia. Czy trenujesz ogromne modele językowe, które zjadają pamięć na śniadanie? A może uruchamiasz zadania wnioskowania, którym bardziej zależy na przepustowości?

• Poświęć najpierw kilka dni na testowanie instancji GPU w chmurze. Tak, kosztuje to trochę pieniędzy z góry, ale odkrycie, że wybrana konfiguracja nie działa po zakupie $100K w sprzęcie boli znacznie gorzej. Dokumentuj wszystko podczas testów. Te liczby powiedzą ci dokładnie, czego potrzebujesz. 

O co chodzi z chłodzeniem? 

• Procesory graficzne generują dużo ciepła. Pojedynczy układ GPU z najwyższej półki wydziela tyle ciepła, co grzejnik. Wyobraźmy sobie teraz osiem takich układów upakowanych w jednym serwerze. Standardowy klimatyzator biurowy nie wystarczy.

• Oto, co się dzieje, gdy ignorujesz chłodzenie: Twoje drogie Serwer GPU zaczyna ograniczać wydajność, aby uniknąć ugotowania. Zadania treningowe trwają dwa razy dłużej. Spędzasz tygodnie na debugowaniu “problemów z wydajnością”, które są po prostu problemami termicznymi. Zbyt intensywna praca przez zbyt długi czas powoduje przedwczesne awarie podzespołów.

• Potrzebny jest odpowiedni projekt przepływu powietrza. Gorące powietrze musi wydostać się na zewnątrz, a zimne musi dostać się do środka. Niektóre konfiguracje wymagają chłodzenia cieczą, ponieważ powietrze nie jest w stanie wystarczająco szybko odprowadzać ciepła. Oblicz moc wyjściową BTU przed przybyciem serwerów. Upewnij się, że zespół ds. infrastruktury wie, co nadchodzi. 

Jak wybrać odpowiedni procesor graficzny? 

• Kupowanie procesorów graficznych poprzez porównywanie arkuszy specyfikacji prowadzi do zakupu niewłaściwego sprzętu. Liczby marketingowe nie powiedzą ci, czy GPU pasuje do twojego przypadku użycia.

• Pojemność pamięci ma ogromne znaczenie dla sztucznej inteligencji. Jeśli twój model wymaga 40 GB, a kupiłeś karty z 24 GB, utknąłeś. Nie można później zaktualizować pamięci GPU, jest ona wlutowana. Albo sprawisz, że będzie działać dzięki bolesnym obejściom, albo kupisz nowe karty.

• Ale oto zwrot akcji: więcej pamięci nie zawsze jest rozwiązaniem. Czasami dochodzi do przekroczenia limitów obliczeniowych, a nie limitów pamięci. Zrozumienie rzeczywistego wąskiego gardła pozwala zaoszczędzić tysiące dolarów. Uruchom narzędzia do profilowania kodu. Dowiedz się, gdzie wszystko zwalnia. Następnie dopasuj sprzęt do tych konkretnych potrzeb.

• Nie wszystko wymaga też najwyższej precyzji. Wiele zadań związanych z wnioskowaniem działa dobrze na INT8. Nie potrzebujesz układu GPU stworzonego do obliczeń naukowych, jeśli zajmujesz się tylko wnioskowaniem produkcyjnym. 

Czy oprogramowanie może faktycznie działać na tym sprzęcie? 

• Sprzęt jest bezużyteczny, jeśli nie działa na nim oprogramowanie. Brzmi oczywiste, prawda? Jednak zespoły nieustannie odkrywają koszmary kompatybilności po wdrożeniu.

• Wersja CUDA wymagana przez framework może nie działać z wersją sterownika. Lub preferowana kompilacja PyTorch wymaga zależności, które kolidują z innymi potrzebnymi narzędziami. Problemy te pochłaniają dni lub tygodnie rozwiązywania problemów. Twój Serwer komputera z procesorem graficznym siedzi i nic nie robi, podczas gdy deweloperzy walą głowami w piekło zależności.

• Zbuduj cały stos oprogramowania w kontenerach przed zamówieniem sprzętu. Docker sprawia, że jest to wykonalne. Uzyskaj PyTorch, TensorFlow, sterowniki CUDA, wszystko działające razem w kontenerze. Przetestuj swój rzeczywisty kod.

• Zapisz każdy numer wersji, każdą flagę konfiguracyjną, każdą zmienną środowiskową. Gdy sześć miesięcy później coś się zepsuje (a tak się stanie), będziesz potrzebować tej dokumentacji. 

Dlaczego rachunki za prąd są tak wysokie? 

• Nikt nie myśli o elektryczności, dopóki nie przyjdzie pierwszy rachunek. Każdy procesor graficzny pobiera 300-500 watów. Procesory, pamięć, pamięć masowa, wentylatory - to wszystko się sumuje. W pełni obciążony serwer komputerowy z 8 GPU może wymagać dedykowanych 30-amperowych obwodów.

• Twoje biuro prawdopodobnie nie zostało do tego przystosowane. Standardowe gniazdka nie poradzą sobie z tym. Potrzebujesz elektryka, który zainstaluje odpowiednie obwody o odpowiednim natężeniu. Pominięcie tego kroku oznacza w najlepszym przypadku zadziałanie wyłączników, a w najgorszym zagrożenie pożarem.

• Do tego dochodzi miesięczny koszt. Maszyny te pracują w trybie 24/7. Przy cenie $0,12 za kilowatogodzinę, pojedynczy serwer o mocy 4 kW kosztuje około $350 miesięcznie za samą energię elektryczną. Wielokrotność Serwery dedykowane GPU? Policzmy. To przed kosztami chłodzenia, które dodają kolejne 30-50% do rachunku za prąd.

• Budżet na systemy UPS również. Przerwy w zasilaniu mogą zakłócić trening. Zanieczyszczone zasilanie uszkadza podzespoły. 

Czy sieć dławi wydajność? 

• Układy GPU przetwarzają liczby niezwykle szybko. Potrzebują danych dostarczanych równie szybko, w przeciwnym razie będą siedzieć bezczynnie w oczekiwaniu na kolejną partię. Wąskie gardła sieci zabijają wydajność GPU.

• Standardowy gigabitowy Ethernet nie wystarczy do poważnej pracy ML. Potrzebujesz minimum 10GbE, a najlepiej szybszego. Rozproszone szkolenie na wielu maszynach? To wymaga InfiniBand lub 100GbE. Tak, to jest drogie. Oglądanie inwestycji w GPU $200K przy wykorzystaniu 20%, ponieważ sieć nie nadąża, jest droższe.

• Pamięć masowa również ma znaczenie. Ładowanie danych szkoleniowych z wolnej sieciowej pamięci masowej stwarza ten sam problem. Lokalne dyski NVMe pomagają, ale ostatecznie potrzebne są szybkie ścieżki sieciowe do dowolnego miejsca, w którym znajdują się zbiory danych.

• Czasami jednak rozwiązaniem nie jest sprzęt. Optymalizacja potoku danych. Lepsze buforowanie, inteligentniejsze przetwarzanie wstępne, wydajne ładowanie danych i ulepszenia oprogramowania często pomagają bardziej niż zwiększanie przepustowości.

Prawidłowe wykonanie zadania jest ważniejsze niż pośpiech. 

Pośpieszne wdrażanie układów GPU stwarza kosztowne problemy, których rozwiązanie zajmuje miesiące. Poświęć czas na właściwe planowanie. Przetestuj swoje założenia. Prawidłowo zwymiaruj swoją infrastrukturę. 

Technologia szybko się zmienia. Twoja idealna konfiguracja dzisiaj może wymagać aktualizacji za dwa lata. Zapewnij elastyczność od samego początku. Zostaw miejsce na większą moc, lepsze chłodzenie, szybszą sieć. 

Porozmawiaj z ludźmi, którzy robili to wcześniej. Społeczności AI i ML nieustannie dzielą się historiami wojennymi dotyczącymi wdrożeń. Zwróć uwagę na błędy innych, abyś sam nie musiał ich popełniać. 

Serwery GPU w chmurze kosztują poważne pieniądze. Właściwe planowanie zapewnia uzyskanie wartości z tej inwestycji zamiast obserwując, jak nie działa lub się psuje. Wykonaj nudne prace infrastrukturalne prawidłowo, a Twoje projekty AI będą miały solidne podstawy do budowania.