Hohe GPU-Auslastung mit cGPU

Maximieren Sie die GPU-Auslastungseffizienz und senken Sie Kosten, indem Sie GPU-Speicher und Rechenleistung als Container verwalten und planen.

Übersicht

Alibaba Cloud Container GPU (cGPU) unterteilt den Speicher und die Rechenleistung einer GPU und verwaltet sie transparent als mehrere isolierte Container. Sie können cGPU für Container-Cluster aktivieren, die auf Alibaba Cloud, Amazon Web Services (AWS), Google Compute Engine (GCE) oder in Rechenzentren bereitgestellt sind, und die GPU-Sharing- und Scheduling-Richtlinien in Alibaba Cloud Container Service for Kubernetes (ACK) einfach an die Anforderungen von KI-Inferenz- oder Trainingsaufgaben anpassen, um die Ressourcennutzung zu optimieren und Kosten zu senken.

Lösungshighlights

  • Effiziente GPU-Speicherisolierung

    Maximieren Sie die GPU-Auslastung und vermeiden Sie Speicherkonflikte, indem Sie die Speicher- und Rechenressourcen einer GPU segmentieren und als mehrere Container verwalten – basierend auf der virtuellen GPU-Isolierungstechnologie des Host-Kernels von Alibaba Cloud.

  • Flexible GPU-Ressourcenfreigabe und -planung

    Weisen Sie Speicher- und Rechenressourcen der GPUs Ihren KI-Jobs mithilfe von Planungsstrategien für verschiedene Geschäftsszenarien zu, um die GPU-Auslastung zu maximieren und gleichzeitig eine hohe Leistungsfähigkeit der Container sicherzustellen.

  • Anpassbare automatische GPU-Skalierung

    Steigern Sie die Verfügbarkeit von GPU-Ressourcen und gewährleisten Sie die Stabilität von KI-Aufgaben durch automatische GPU-Skalierung. Legen Sie wichtige GPU-Kennzahlen wie Auslastungsgrad und Speichernutzung fest, um das Hoch- und Herunterskalieren von GPU-Instanzen automatisch auszulösen.

  • Echtzeit-GPU-Überwachung mit Visualisierung

    Überwachen Sie den Zustand Ihrer GPU-Instanzen und steuern Sie die Lastverteilung auf Basis von Echtzeit-Visualisierungen wichtiger GPU-Kennzahlen wie Speicherzuweisung, Speichernutzung und GPU-Temperatur aus den Cluster- und Knoten-Dashboards in Managed Service for Prometheus.

GPU-Auslastung mit Alibaba Cloud cGPU verbessern

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Funktionsweise

Ihre Herausforderung

Wenn mehrere Aufgaben wie KI-Inferenz-Workloads auf einer GPU ausgeführt werden sollen, wird die GPU stets nur von einer einzigen Aufgabe belegt, die den gesamten Speicher nutzt, während der Großteil der Rechenressourcen ungenutzt bleibt. Dies führt zu einer geringen GPU-Auslastung.

Unsere Lösung

  • Mit Alibaba Cloud cGPU können mehrere GPU-Container auf einer einzigen GPU ausgeführt werden, wobei die Anwendungen in ihren jeweiligen Containern isoliert sind. Ein Host-Kernel stellt virtuelle GPUs für die Container bereit, um Arbeitsspeicher und Rechenleistung zu isolieren. Die jedem Container zugewiesenen GPU-Ressourcen sind voneinander getrennt, um Betriebskonflikte und Sicherheitsrisiken zu vermeiden. cGPU ist mit Open-Source-Kubernetes und NVIDIA Docker kompatibel und kann auf verschiedenen Alibaba-Cloud-GPU-beschleunigten Instanzen oder auf Alibaba Cloud Container Service for Kubernetes (ACK) bereitgestellt werden, um GPU-Sharing zu ermöglichen.

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Ihre Herausforderung

Aktuelle GPU-Sharing-Lösungen auf dem Markt basieren entweder auf API-Modifikationen, die eine Neukompilierung der Anwendung erfordern, oder können zugewiesene GPU-Ressourcen nicht isolieren, was zu GPU-Fehlern und Anwendungsabstürzen führt. Die Standard-Scheduling-Funktion von Kubernetes kann keine Knoten für die Ausführung von KI-Aufgaben zuweisen.

Unsere Lösung

  • ACK ermöglicht es mehreren Containern, die Ressourcen einer GPU gemeinsam zu nutzen. Sie können die GPU-Nutzung in der Konsole des Application Real-Time Monitoring Service (ARMS) überwachen und den GPU-Speicher für jeden Pod basierend auf den Anforderungen der Container-Workloads konfigurieren, um die Ressourcennutzung zu maximieren und Kosten zu senken. Für KI-Inferenz- und Trainingsaufgaben in verschiedenen Geschäftsszenarien können Sie entsprechende KI-Aufgaben-Scheduling-Richtlinien konfigurieren, um die Aufgabeneffizienz und GPU-Auslastung zu verbessern. Beispielsweise können Sie die Binpack-Scheduling-Richtlinie wählen, um Aufgaben einem Knoten zuzuweisen, bis dessen Ressourcen erschöpft sind, damit Datenübertragungen zwischen Servern vermieden und Ressourcenfragmentierung verhindert wird. Oder Sie wählen die Gang-Scheduling-Richtlinie, die Ressourcen erst dann zuweist, wenn alle Teilaufgaben einer Aufgabe ihre benötigten Ressourcen erhalten können, um Aufgabenfehler und Ressourcenverschwendung durch Ressourcen-Deadlocks zu vermeiden.

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