Aperçu
Alibaba Cloud Container GPU (cGPU) segmente la mémoire et la puissance de calcul d’un GPU, puis les gère de manière transparente sous forme de conteneurs isolés. Vous pouvez activer cGPU pour des clusters de conteneurs déployés sur Alibaba Cloud, Amazon Web Services (AWS), Google Compute Engine (GCE) ou dans des centres de données. Vous pouvez également personnaliser facilement les politiques de partage et d’ordonnancement des GPU dans Container Service for Kubernetes (ACK) en fonction des besoins des tâches d’inférence ou d’entraînement d’IA, afin d’optimiser l’utilisation des ressources et de réduire les coûts.
Points forts de la solution
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Isolation efficace de la mémoire GPU
Maximisez l’utilisation du GPU et évitez les conflits de mémoire en segmentant la mémoire et les ressources de calcul d’un GPU, puis en les gérant sous forme de conteneurs multiples grâce à la technologie d’isolation GPU virtuelle du noyau hôte d’Alibaba Cloud.
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Partage et ordonnancement flexibles des ressources GPU
Allouez la mémoire et les ressources de calcul des GPU aux tâches d’IA à l’aide de stratégies d’ordonnancement adaptées à différents scénarios métier, afin de maximiser l’utilisation des GPU tout en maintenant des performances élevées pour les conteneurs.
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Mise à l’échelle automatique GPU personnalisable
Améliorez la disponibilité des ressources GPU et garantissez la stabilité des tâches d’IA grâce à la mise à l’échelle automatique des GPU. Définissez des métriques GPU clés telles que le taux d’utilisation et l’utilisation de la mémoire pour déclencher l’augmentation ou la réduction du nombre d’instances GPU.
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Surveillance GPU visuelle en temps réel
Assurez le bon fonctionnement des instances GPU et équilibrez la répartition des ressources en vous appuyant sur la visualisation en temps réel des indicateurs GPU clés, tels que l'allocation et l'utilisation de la mémoire et la température des GPU, depuis les tableaux de bord de clusters et de nœuds dans Prometheus
Améliorer l’utilisation des GPU avec Alibaba Cloud cGPU
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Votre défi
Lorsque plusieurs tâches telles que des charges de travail d’inférence d’IA doivent s’exécuter sur un seul GPU, celui-ci est toujours monopolisé par une seule tâche qui utilise la totalité de la mémoire, tandis que la majeure partie des ressources de calcul reste inactive, entraînant une faible utilisation du GPU.
Notre solution
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Alibaba Cloud cGPU permet à plusieurs conteneurs GPU de s’exécuter sur un seul GPU, les applications étant isolées dans leurs conteneurs respectifs. Le noyau hôte fournit des GPU virtuels aux conteneurs pour isoler la mémoire et la puissance de calcul. Les ressources GPU attribuées à chaque conteneur sont isolées afin d’éviter les conflits d’opération et les risques de sécurité. cGPU est compatible avec Kubernetes open source et NVIDIA Docker. Vous pouvez le déployer sur différents types d’instances GPU Alibaba Cloud ou sur Container Service for Kubernetes (ACK) pour prendre en charge le partage de GPU.
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En savoir plusVotre défi
Les solutions actuelles de partage de GPU sur le marché reposent soit sur la modification d’API, ce qui nécessite la recompilation des applications, soit ne permettent pas d’isoler les ressources GPU allouées, entraînant des erreurs GPU et des plantages d’applications. La fonctionnalité d’ordonnancement par défaut de Kubernetes ne permet pas d’attribuer des nœuds pour exécuter des tâches d’IA.
Notre solution
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Container Service for Kubernetes (ACK) permet à plusieurs conteneurs de partager les ressources d’un seul GPU. Vous pouvez surveiller l’utilisation des GPU dans la console Application Real-Time Monitoring Service (ARMS) et configurer la mémoire GPU de chaque pod en fonction des besoins des charges de travail des conteneurs, afin de maximiser l’utilisation des ressources et de réduire les coûts. Pour les tâches d’inférence et d’entraînement d’IA dans différents scénarios métier, vous pouvez configurer les politiques d’ordonnancement des tâches d’IA afin d’améliorer l’efficacité des tâches et l’utilisation des GPU. Par exemple, la politique d’ordonnancement binpack alloue les tâches à un seul nœud jusqu’à épuisement de ses ressources, évitant ainsi les transferts de données entre serveurs et la fragmentation des ressources. La politique d’ordonnancement gang, quant à elle, n’alloue les ressources que lorsque toutes les sous-tâches d’un job peuvent obtenir les ressources nécessaires, évitant ainsi les échecs de tâches et le gaspillage de ressources dû à un interblocage.
Alibaba Cloud Container Service for Kubernetes (ACK)
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En savoir plusApplication Real-Time Monitoring Service (ARMS)
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En savoir plusSécurité et conformité
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