Bu blog size işletmelerin kurulum sırasında yaptıkları en yaygın hatalardan bahsediyorGPU sunucularıyapay zeka çalışmaları için. Bu şekilde, baş ağrısından kaçınabilir ve ilk seferde doğru olanı yapabilirsiniz.
Biliyor muydunuz?
Bitti Yapay zeka projelerinin 80%'si pilot veya kavram kanıtı aşamasını geçemiyor tam üretime geçemez. Bu genellikle kötü planlama, kalifiye personel eksikliği veya altyapı sorunları nedeniyle gerçekleşir. Bu, aşağıdakilerin neden bu kadar önemli olduğunu gösterir gibi sistemleri kurmak ve hazırlamak grafik işleme sunucuları düzgün bir şekildegecikmelerden ve düşük performanstan kaçınmak için bunları kullanıyorsunuz.
Yapay zeka projelerini hayata geçirmek için ciddi bir bilgi işlem gücü gerekiyor. İşte bu noktada Özel GPU sunucular resme giriyor. Ancak tonlarca ekip, dağıtıma tak ve çalıştır gibi davranıyor ve üç ay sonra her şeyin neden dağıldığını merak ediyor.
Önemli Çıkarımlar
- Soğutma arızaları pahalı donanımları düşündüğünüzden daha hızlı mahvediyor
- GPU'ları yalnızca özelliklerine göre seçmek genellikle geri teper
- Yazılım yığınınız her şeyi yapabilir veya bozabilir
- Güç gereksinimleri çoğu ekibi tamamen hazırlıksız yakalıyor
- İzlemeyi atlamak temelde bela aramaktır
Neden Herkes GPU Dağıtımı İçin Acele Ediyor?
- Patronunuz sonuçları dün istiyor. Proje zaman çizelgesi daha başlamadan agresifti. Herkes yapay zeka modelinin ne zaman hazır olacağı konusunda ensenizde soluyor. Siz de donanımı sipariş ediyor, rafa kaldırıyor ve en iyisini umuyorsunuz.
- Bu yaklaşım para ve zaman kaybına neden olur. Bir şey satın almadan önce iş yükünüzün neye benzediğini anlamanız gerekir. Kahvaltıda bellek tüketen devasa dil modellerini mi eğitiyorsunuz? Yoksa iş hacmine daha çok önem veren çıkarım görevleri mi yürütüyorsunuz?
- Önce bulut GPU örneklerinde birkaç gün test yapın. Evet, önceden biraz paraya mal olur, ancak $100K donanım satın aldıktan sonra seçtiğiniz kurulumun çalışmadığını öğrenmek çok daha fazla acı verir. Test sırasında her şeyi belgeleyin. Bu rakamlar size tam olarak neye ihtiyacınız olduğunu söyleyecektir.
Soğutmanın Nesi Var?
- GPU'lar çok fazla ısı üretir. Tek bir üst düzey GPU, bir ısıtıcı kadar ısı yayar. Şimdi bunlardan sekiz tanesinin bir sunucuda toplandığını hayal edin. Standart ofis klimanız buna yetmeyecektir.
- İşte soğutmayı göz ardı ettiğinizde olacaklar: Pahalı eviniz GPU sunucusu kendini pişirmekten kaçınmak için performansı düşürmeye başlar. Eğitim işleri iki kat daha uzun sürer. Sadece termal sorunlar olan “performans sorunlarını” ayıklamak için haftalar harcarsınız. Çok uzun süre çok zorlarsanız bileşenler erken arızalanmaya başlar.
- Uygun hava akışı tasarımına ihtiyacınız var. Sıcak hava dışarı çıkmalı, soğuk hava içeri girmelidir. Bazı kurulumlar sıvı soğutmaya ihtiyaç duyar çünkü hava ısıyı yeterince hızlı taşıyamaz. Sunucular gelmeden önce BTU çıkışınızı hesaplayın. Tesis ekibinizin ne geleceğini bildiğinden emin olun.
Doğru GPU'yu Nasıl Seçersiniz?
- Teknik özellikleri karşılaştırarak GPU alışverişi yapmak, yanlış donanıma sahip olmanıza neden olur. Pazarlama rakamları size bir GPU'nun kullanım durumunuza uygun olup olmadığını söylemez.
- Yapay zeka için bellek kapasitesi büyük önem taşır. Modelinizin 40 GB'a ihtiyacı varsa ve 24 GB'lık kartlar satın aldıysanız, sıkışıp kalırsınız. GPU belleğini daha sonra yükseltemezsiniz, lehimlenmiştir. Ya acı verici geçici çözümlerle çalışır hale getirirsiniz ya da yeni kartlar satın alırsınız.
- Ancak işin püf noktası şu: daha fazla bellek her zaman çözüm değildir. Bazen bellek sınırlarına değil, hesaplama sınırlarına ulaşırsınız. Gerçek darboğazınızı anlamak binlerce dolar tasarruf etmenizi sağlar. Kodunuzda profil oluşturma araçlarını çalıştırın. İşlerin nerede yavaşladığını bulun. Ardından donanımı bu özel ihtiyaçlarla eşleştirin.
- Her şeyin üst düzey hassasiyete ihtiyacı da yoktur. Birçok çıkarım işi INT8'de gayet iyi çalışır. Sadece üretim çıkarımı yapıyorsanız bilimsel hesaplama için üretilmiş bir GPU'ya ihtiyacınız yoktur.
Yazılımınız Bu Donanımda Gerçekten Çalışabilir mi?
- Yazılımınız üzerinde çalışmazsa donanım işe yaramaz. Kulağa çok açık geliyor, değil mi? Ancak ekipler dağıtımdan sonra sürekli olarak uyumluluk kabusları keşfediyor.
- Çerçevenizin ihtiyaç duyduğu CUDA sürümü, sürücü sürümünüzle çalışmayabilir. Ya da tercih ettiğiniz PyTorch derlemesi, ihtiyacınız olan diğer araçlarla çakışan bağımlılıklar gerektirir. Bu sorunlar günler ya da haftalar süren sorun giderme çalışmalarına neden olur. Sizin GPU bilgisayar sunucusu Geliştiriciler kafalarını bağımlılık cehennemine vururken orada hiçbir şey yapmadan oturuyor.
- Donanım sipariş etmeden önce tüm yazılım yığınınızı konteynerlerde oluşturun. Docker bunu yönetilebilir hale getirir. PyTorch, TensorFlow, CUDA sürücüleri, her şeyin bir konteynerde birlikte çalışmasını sağlayın. Gerçek kodunuzu buna karşı test edin.
- Her sürüm numarasını, her yapılandırma bayrağını, her ortam değişkenini not edin. Altı ay sonra bir şey bozulduğunda (ve bozulacaktır), bu belgelere ihtiyacınız olacaktır.
Elektrik Faturası Neden Bu Kadar Can Yakıyor?
- İlk fatura gelene kadar kimse elektriği düşünmez. Her GPU 300-500 watt çeker. CPU'lar, bellek, depolama, fanlar hepsi birbirine eklenir. Tam yüklü 8-GPU'lu bir bilgisayar sunucusu için 30 amperlik özel devreler gerekebilir.
- Muhtemelen ofisiniz buna uygun değildir. Standart prizler bunu kaldırmaz. Yeterli amperde uygun devreleri kurmak için bir elektrikçiye ihtiyacınız var. Bu adımı atlamak en iyi ihtimalle şalterlerin atması, en kötü ihtimalle de yangın tehlikesi anlamına gelir.
- Bir de aylık maliyet var. Bu makineler 7/24 çalışıyor. Kilovat-saat başına $0,12 ile tek bir 4kW sunucunun aylık sadece elektrik maliyeti yaklaşık $350'dir. Çoklu GPU tahsisli sunucular? Hesabı siz yapın. Bu, elektrik faturanıza 30-50% daha ekleyen soğutma maliyetlerinden önce.
- UPS sistemleri için de bütçe ayırın. Güç kesintileri eğitim çalışmalarını çökertir. Kirli güç bileşenlere zarar verir.
Ağınız Performansı Boğuyor mu?
- GPU'lar sayıları delicesine hızlı hesaplıyor. Verilerin de aynı hızda iletilmesi gerekir, yoksa bir sonraki partiyi beklerken boş boş otururlar. Ağ darboğazları GPU verimliliğini öldürür.
- Standart gigabit Ethernet, ciddi makine öğrenimi çalışmaları için yeterli olmayacaktır. En az 10 GbE'ye, tercihen daha hızlısına ihtiyacınız var. Birden fazla makineye dağıtılmış eğitim mi? Bunun için InfiniBand veya 100GbE gerekir. Evet, pahalı. Ağ yetişemediği için $200K GPU yatırımınızın 20% kullanımda çalışmasını izlemek daha pahalıdır.
- Depolama da önemlidir. Eğitim verilerinin yavaş ağ depolama alanından yüklenmesi de aynı sorunu yaratır. Yerel NVMe sürücüler yardımcı olur, ancak sonuçta veri kümelerinizin bulunduğu her yere hızlı ağ yollarına ihtiyacınız vardır.
- Ancak bazen çözüm donanım değildir. Veri hattınızı optimize edin. Daha iyi önbelleğe alma, daha akıllı ön işleme, verimli veri yükleme ve yazılım iyileştirmeleri genellikle soruna bant genişliği eklemekten daha fazla yardımcı olur.
İşi doğru yapmak, acele etmekten daha önemlidir.
GPU dağıtımlarını aceleye getirmek, düzeltilmesi aylar süren pahalı sorunlara yol açar. Düzgün planlama yapmak için önceden zaman ayırın. Varsayımlarınızı test edin. Altyapınızı doğru boyutlandırın.
Teknoloji çok hızlı değişiyor. Bugünkü mükemmel kurulumunuz iki yıl içinde yükseltmeye ihtiyaç duyabilir. Başlangıçtan itibaren esneklik sağlayın. Daha fazla güç kapasitesi, daha iyi soğutma, daha hızlı ağ iletişimi için yer bırakın.
Bunu daha önce yapmış kişilerle konuşun. Yapay zeka ve makine öğrenimi toplulukları sürekli olarak dağıtım savaş hikayelerini paylaşır. Başkalarının hatalarına dikkat edin, böylece siz de aynı hataları yapmak zorunda kalmazsınız.
GPU bulut sunucuları ciddi paralara mal olur. Doğru planlama, bu yatırımdan aşağıdakiler yerine değer elde etmenizi sağlar Düşük performans göstermesini veya bozulmasını izlemek. Sıkıcı altyapı işlerini doğru yapın ve yapay zeka projeleriniz üzerine inşa edilecek sağlam bir zemine sahip olsun.
