Principalele greșeli de evitat la implementarea serverelor GPU pentru proiectele AI

Acest blog vă vorbește despre cele mai frecvente greșeli pe care le fac întreprinderile atunci când înființeazăServere GPUpentru activitatea AI. În acest fel, puteți evita bătăile de cap și puteți obține rezultate corecte de prima dată. 

Știați că? 

Peste 80% din proiectele de inteligență artificială nu depășesc stadiul pilot sau de probă de concept în plină producție. Acest lucru se întâmplă de obicei din cauza unei planificări deficitare, a lipsei de personal calificat sau a problemelor de infrastructură. Aceasta arată de ce este atât de important să configurați și pregătiți sisteme precum procesare grafică servere în mod corespunzător înainte dele utilizați pentru a evita întârzierile și performanțele slabe. 

Demararea proiectelor de inteligență artificială necesită o forță de calcul serioasă. Acesta este locul în care GPU dedicat servere intră în scenă. Cu toate acestea, o mulțime de echipe tratează implementarea ca și cum ar fi "plug-and-play", apoi se întreabă de ce totul se destramă trei luni mai târziu.

Principalele concluzii

• Defecțiunile de răcire distrug hardware-ul scump mai repede decât ați crede 
• Alegerea GPU-urilor doar pe baza specificațiilor este de obicei un eșec 
• Stiva de software poate face sau desface totul 
• Cerințele de putere surprind majoritatea echipelor complet cu garda jos 
• Renunțarea la monitorizare înseamnă, practic, să cauți probleme  

De ce toată lumea se grăbește să implementeze GPU? 

• Șeful tău vrea rezultate pentru ieri. Calendarul proiectului a fost agresiv chiar înainte de a începe. Toată lumea îți suflă în ceafă când va fi gata modelul AI. Așadar, comandați hardware-ul, îl instalați și sperați să fie totul bine.

• Această abordare consumă bani și irosește timp. Trebuie să înțelegeți cum arată volumul dvs. de lucru înainte de a cumpăra ceva. Pregătiți modele lingvistice masive care consumă memorie la micul dejun? Sau executați sarcini de inferență cărora le pasă mai mult de randament?

• Petreceți mai întâi câteva zile de testare pe instanțe GPU în cloud. Da, costă ceva bani la început, dar să afli că configurația aleasă nu funcționează după ce ai cumpărat $100K în hardware este mult mai dureros. Documentați totul în timpul testării. Aceste cifre vă spun exact ce aveți nevoie. 

Care este treaba cu răcirea? 

• GPU-urile generează multă căldură. Un singur GPU de top degajă la fel de multă căldură ca un încălzitor de spațiu. Acum imaginați-vă opt dintre acestea ambalate într-un singur server. Aerul condiționat standard de la birou nu va face față.

• Iată ce se întâmplă atunci când ignori răcirea: Costul dvs. Server GPU începe să reducă performanța pentru a evita să se gătească singur. Lucrările de formare durează de două ori mai mult. Vă petreceți săptămâni depanând “probleme de performanță” care sunt doar probleme termice. Împingeți prea tare pentru prea mult timp, iar componentele încep să cedeze devreme.

• Aveți nevoie de o proiectare adecvată a fluxului de aer. Aerul cald trebuie să iasă, iar aerul rece trebuie să intre. Unele configurații necesită răcire cu lichid, deoarece aerul nu poate muta căldura suficient de repede. Calculați puterea BTU înainte de sosirea serverelor. Asigurați-vă că echipa dvs. de instalații știe ce urmează. 

Cum alegeți GPU-ul potrivit? 

• Cumpărând GPU-uri prin compararea fișelor tehnice, ajungeți să vă alegeți cu un hardware greșit. Cifrele de marketing nu vă spun dacă un GPU se potrivește cazului dvs. de utilizare.

• Capacitatea de memorie contează enorm pentru inteligența artificială. Dacă modelul tău are nevoie de 40 GB și ai cumpărat carduri cu 24 GB, ești blocat. Nu poți actualiza memoria GPU mai târziu, este lipită. Ori o faci să funcționeze prin soluții dureroase, ori cumperi plăci noi.

• Dar iată care este răsturnarea de situație: mai multă memorie nu este întotdeauna soluția. Uneori vă loviți de limite de calcul, nu de limite de memorie. Înțelegerea blocajului real vă salvează mii de dolari. Rulați instrumente de profilare pe codul dvs. Aflați unde încetinesc lucrurile. Apoi potriviți hardware-ul cu acele nevoi specifice.

• De asemenea, nu totul necesită o precizie de top. O mulțime de lucrări de inferență rulează bine pe INT8. Nu aveți nevoie de un GPU construit pentru calcul științific dacă executați doar inferențe de producție. 

Software-ul dvs. poate rula efectiv pe acest hardware? 

• Hardware-ul este inutil dacă software-ul dvs. nu poate rula pe el. Sună evident, nu-i așa? Totuși, echipele descoperă constant coșmaruri legate de compatibilitate după implementare.

• Versiunea CUDA de care are nevoie cadrul dvs. ar putea să nu funcționeze cu versiunea dvs. de driver. Sau compilarea PyTorch preferată necesită dependențe care intră în conflict cu alte instrumente de care aveți nevoie. Aceste probleme consumă zile sau săptămâni de rezolvare a problemelor. Problema dvs. Server de calculatoare GPU stă acolo și nu face nimic în timp ce dezvoltatorii se lovesc cu capul de iadul dependențelor.

• Construiți întregul pachet software în containere înainte de a comanda hardware. Docker face acest lucru ușor de gestionat. Obțineți PyTorch, TensorFlow, drivere CUDA, totul funcționează împreună într-un container. Testați-vă codul real cu acesta.

• Notați fiecare număr de versiune, fiecare indicator de configurare, fiecare variabilă de mediu. Când ceva se strică șase luni mai târziu (și se va întâmpla), veți avea nevoie de acea documentație. 

De ce mă doare atât de mult factura la curent? 

• Nimeni nu se gândește la electricitate până când nu ajunge prima factură. Fiecare GPU consumă 300-500 de wați. Procesoare, memorie, stocare, ventilatoare, toate se adună. Un server cu 8 GPU complet încărcat poate necesita circuite dedicate de 30 de amperi.

• Probabil că biroul dvs. nu a fost cablat pentru acest lucru. Prizele standard nu vor face față. Aveți nevoie de un electrician care să instaleze circuite corespunzătoare cu un amperaj adecvat. Ignorarea acestui pas înseamnă, în cel mai bun caz, întrerupătoare declanșate și, în cel mai rău caz, pericol de incendiu.

• Apoi, există costul lunar. Aceste mașini funcționează 24/7. La $0,12 pe kilowatt-oră, un singur server de 4 kW costă lunar aproximativ $350 numai în electricitate. Multiple Servere dedicate GPU? Faceți calculele. Asta înainte de costurile de răcire, care adaugă încă 30-50% la factura dvs. de energie.

• Prevedeți un buget și pentru sistemele UPS. Întreruperile de curent blochează antrenamentele. Alimentarea murdară deteriorează componentele. 

Rețeaua dvs. reduce performanța? 

• GPU-urile procesează cifre extrem de rapid. Ele au nevoie ca datele să fie livrate la fel de repede, altfel stau degeaba în așteptarea următorului lot. Blocajele de rețea afectează eficiența GPU.

• Ethernet-ul gigabit standard nu va fi suficient pentru o activitate ML serioasă. Aveți nevoie de minimum 10GbE, preferabil mai mult. Formare distribuită pe mai multe mașini? Asta necesită InfiniBand sau 100GbE. Da, este scump. Este și mai costisitor să vezi cum investiția ta de $200K GPU rulează la o utilizare de 20% pentru că rețeaua nu poate ține pasul.

• De asemenea, stocarea contează. Încărcarea datelor de instruire de pe o rețea de stocare lentă creează aceeași problemă. Unitățile NVMe locale ajută, dar în cele din urmă aveți nevoie de căi de rețea rapide către orice loc în care se află seturile de date.

• Totuși, uneori soluția nu este hardware. Optimizați conducta de date. O mai bună stocare în cache, o preprocesare mai inteligentă, o încărcare eficientă a datelor și îmbunătățiri ale software-ului ajută adesea mai mult decât utilizarea lățimii de bandă pentru rezolvarea problemei.

Este mai important să o faci bine decât să te grăbești să o faci. 

Implementarea grăbită a GPU creează probleme costisitoare care necesită luni de zile pentru a fi rezolvate. Luați-vă timp în avans pentru a planifica corect. Testați-vă ipotezele. Dimensionați corect infrastructura. 

Tehnologia se schimbă rapid. Configurația dvs. perfectă de astăzi ar putea necesita actualizări peste doi ani. Includeți flexibilitatea încă de la început. Lăsați loc pentru o capacitate mai mare de alimentare, o răcire mai bună, o rețea mai rapidă. 

Vorbiți cu oameni care au mai făcut acest lucru. Comunitățile AI și ML împărtășesc constant povești de război legate de implementare. Fiți atenți la greșelile altora, astfel încât să nu fiți nevoiți să le faceți și dumneavoastră. 

Serverele cloud GPU costă bani serioși. O planificare adecvată vă asigură că veți obține valoare din această investiție în loc de să o vedeți neperformantă sau defectuoasă. Efectuați corect lucrările plictisitoare de infrastructură, iar proiectele dvs. de inteligență artificială vor avea un teren solid pe care să se bazeze.