在這個人工智能驅(qū)動的時代，安裝GPU集群已成為組織為加速深度學習、科學計算和高性能數(shù)據(jù)分析而采取的下一個重要步驟。夢飛在高性能計算和專用GPU服務(wù)器托管方面擁有專業(yè)知識，在設(shè)計滿足特定需求的可擴展GPU集群方面是值得信賴的權(quán)威。以下文章將帶您了解構(gòu)建高效GPU集群的一些關(guān)鍵注意事項和步驟。

在本教程中，您將了解非常強大的GPU集群的硬件、軟件和網(wǎng)絡(luò)方面，這對于并行處理和深度學習模型來說是最佳選擇。從選擇合適的 GPU 類型到系統(tǒng)優(yōu)化以實現(xiàn)可擴展性，本文深入介紹了每個重大決策。

什么是GPU集群？

在正常情況下，GPU集群本質(zhì)上是連接在一起的不同服務(wù)器，每個服務(wù)器內(nèi)都有一個或多個圖形處理單元。因此，集群旨在提供深度學習、機器學習和科學模擬所特有的更高級別的并行計算。GPU集群之所以成為高性能計算環(huán)境中的重要關(guān)注點，是因為它們能夠以更高的速度和效率管理大量數(shù)據(jù)，這部分歸功于它們的 GPU 外形尺寸，這優(yōu)化了 GPU 的物理設(shè)計和集成，以實現(xiàn)最高性能。

構(gòu)建GPU集群時的關(guān)鍵考慮因素

選擇合適的 GPU

首先，在您的GPU集群中選擇適合您開發(fā)的 GPU。目前，NVIDIA GPU服務(wù)器往往是訓練深度學習模型的首選，因為它們的 GPU 針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他機器學習算法進行了優(yōu)化。

集群節(jié)點和 GPU 規(guī)格

典型的GPU集群由許多 GPU 節(jié)點組成，這些節(jié)點相互連接以形成一個邏輯系統(tǒng)。每個節(jié)點都應(yīng)由高性能 CPU 處理器支持，并輔以內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)端口以實現(xiàn)節(jié)點之間的通信。在構(gòu)建GPU集群時，必須考慮數(shù)據(jù)中心級 GPU 的外形尺寸，從而必須確保它們適合可用的物理空間并符合冷卻要求。

除此之外，集群可以是同構(gòu)集群，其中所有節(jié)點都使用相同型號的 GPU，也可以是異構(gòu)集群，其中不同節(jié)點使用不同型號的 GPU。雖然同構(gòu)集群更易于管理，但它們不具備運行各種工作負載的靈活性；異構(gòu)集群可以實現(xiàn)這一點。

網(wǎng)絡(luò)和低延遲

為了獲得最高性能，您的GPU集群節(jié)點需要能夠有效地相互通信。高速互連（例如 InfiniBand 或 PCI Express 連接）有助于確保最小延遲和最大并行信息處理。網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施必須能夠支持大量數(shù)據(jù)，尤其是需要在多個 GPU 節(jié)點之間持續(xù)傳輸數(shù)據(jù)的深度學習和科學計算應(yīng)用程序。

電源和冷卻

另一個重要的考慮因素是GPU集群的功耗，該集群的功耗相當高，在計算量大的情況下會達到峰值。任何單個節(jié)點都需要一個強大的 PSU，以便以適當?shù)姆绞酵瑫r運行多個 GPU。同樣，GPU 在工作時是非常熱的運行設(shè)備。需要在設(shè)施或數(shù)據(jù)中心安裝第三方冷卻措施，以防止過熱并保持 GPU 的最佳性能。

軟件和集群管理

您的GPU集群將需要定制軟件來高效管理工作負載和資源。此外，許多深度學習框架（例如 TensorFlow 和 PyTorch）都針對 GPU 進行了優(yōu)化。您將需要整個集群管理軟件來進行任務(wù)調(diào)度、GPU 使用情況監(jiān)控和節(jié)點通信管理。

可擴展性和面向未來

隨著人工智能和深度學習工作負載的增長，GPU集群也在增長。設(shè)計合理的集群應(yīng)該能夠通過添加更多計算節(jié)點或更強大的 GPU 輕松擴展。這種周到的設(shè)計還應(yīng)能夠輕松支持網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施和存儲的未來升級，以滿足人工智能模型不斷增長的數(shù)據(jù)需求。

如何構(gòu)建GPU集群：分步指南

步驟 1：估計工作量要求

在構(gòu)建GPU集群之前，請考慮您的工作負載需求。您的應(yīng)用程序是用于 AI 訓練、推理、數(shù)據(jù)分析還是視頻處理？您在 GPU、網(wǎng)絡(luò)和存儲中的節(jié)點選擇當然應(yīng)考慮這些需求。例如，如果應(yīng)用領(lǐng)域是大規(guī)模 AI 模型訓練，則選擇應(yīng)考慮更高范圍的 GPU。

步驟 2：選擇硬件組件

一旦計算出工作負載，您就會知道要使用什么硬件。對于GPU集群中的每個節(jié)點，您需要以下內(nèi)容：

• GPU：根據(jù)您的需求選擇 Tensor Core GPU
• CPU：一款可以補充 GPU 的強大處理器
• 內(nèi)存：足夠的 RAM，不會成為數(shù)據(jù)瓶頸
• 網(wǎng)絡(luò)：高速互連
• 存儲：快速 SSD 存儲，可快速檢索數(shù)據(jù)和訪問

步驟3：網(wǎng)絡(luò)配置

選擇硬件后，配置網(wǎng)絡(luò)安全以使其支持節(jié)點之間的低延遲通信。確保節(jié)點與高速網(wǎng)絡(luò)端口互連，以便快速傳輸數(shù)據(jù)。

步驟4：安裝和軟件配置

安裝您最喜歡的操作系統(tǒng)。大多數(shù)GPU集群通常都安裝 Linux。為 GPU 配置驅(qū)動程序。安裝深度學習框架（如 TensorFlow、PyTorch 或 MXNet）以及集群管理軟件（如 Kubernetes 或 Slurm）來安排和監(jiān)控任務(wù)。

步驟 5：部署和測試

硬件和軟件運行后，您將部署集群并運行基準測試，以確保一切按預(yù)期運行。使用配置參數(shù)微調(diào)集群以獲得高性能，這些參數(shù)可以修改（但不限于）內(nèi)存使用率、冷卻系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)吞吐量。

結(jié)論

GPU可以極大地提高您的組織大規(guī)模運行密集型 AI 和深度學習任務(wù)的能力。您將能夠設(shè)置所需的高性能計算環(huán)境，同時考慮到最佳的硬件組件、網(wǎng)絡(luò)和可擴展性。精通GPU服務(wù)器托管：確保為您的 AI 工作負載提供最新的 NVIDIA GPU 和現(xiàn)代基礎(chǔ)設(shè)施。