Alta utilização de GPU com cGPU

Maximize a eficiência da utilização de GPU e reduza custos gerenciando e agendando memória e poder de computação da GPU como contêineres

Visão geral

O Container GPU (cGPU) da Alibaba Cloud segmenta a memória e o poder de computação de uma GPU e os gerencia de forma transparente como múltiplos contêineres isolados. Você pode ativar o cGPU para clusters de contêineres implantados na Alibaba Cloud, Amazon Web Services (AWS), Google Compute Engine (GCE) ou data centers, e personalizar facilmente as políticas de compartilhamento e agendamento de GPU no Alibaba Cloud Container Service for Kubernetes (ACK) com base nos requisitos de tarefas de inferência ou treinamento de IA, otimizando a utilização de recursos e reduzindo custos.

Destaques da solução

  • Isolamento eficiente de memória da GPU

    Maximize a utilização da GPU e evite conflitos de memória segmentando os recursos de memória e computação de uma GPU e gerenciando-os como múltiplos contêineres, com base na tecnologia de isolamento de GPU virtual do kernel do host da Alibaba Cloud

  • Compartilhamento e agendamento flexível de recursos de GPU

    Aloque os recursos de memória e computação das GPUs para tarefas de IA com estratégias de agendamento para diferentes cenários de negócios, maximizando a utilização da GPU e mantendo alto desempenho para contêineres

  • Escalonamento automático de GPU personalizável

    Aumente a disponibilidade de recursos de GPU e garanta a estabilidade das tarefas de IA com escalonamento automático de GPU, definindo métricas essenciais como taxa de utilização e uso de memória para acionar o escalonamento vertical ascendente e descendente de instâncias de GPU

  • Monitoramento de GPU visualizado em tempo real

    Mantenha a integridade das instâncias de GPU e equilibre a distribuição de cargas com base em informações visualizadas em tempo real de métricas essenciais da GPU, como alocação e uso de memória e temperatura da GPU, por meio dos painéis de clusters e nós no Prometheus

Melhore a utilização de GPU com o cGPU da Alibaba Cloud

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Como funciona

Seu desafio

Para múltiplas tarefas, como cargas de trabalho de inferência de IA executando em uma única GPU, a GPU é sempre ocupada por apenas uma tarefa com uso total de memória, mas a maior parte do recurso de computação fica ociosa, resultando em baixa utilização da GPU

Nossa solução

  • O cGPU da Alibaba Cloud permite que múltiplos contêineres de GPU executem em uma única GPU, com aplicativos isolados em seus respectivos contêineres. É impulsionado por um kernel do host que fornece GPUs virtuais para os contêineres, isolando memória e poder de computação. Os recursos de GPU atribuídos a cada contêiner são isolados para evitar conflitos operacionais e riscos de segurança. O cGPU é compatível com Kubernetes open source e NVIDIA Docker, e pode ser implantado em diferentes tipos de instâncias aceleradas por GPU da Alibaba Cloud ou no Alibaba Cloud Container Service for Kubernetes (ACK) para suportar o compartilhamento de GPU

Elastic GPU Service

Capacidades avançadas de computação paralela baseadas em tecnologia GPU

Saiba mais

ECS 7ª geração

Totalmente equipado com chips TPM e aumento do poder de computação das instâncias em até 40%

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Instância bare metal ECS

Combina a elasticidade de um servidor virtual com o alto desempenho e os recursos abrangentes de um servidor físico

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Seu desafio

As soluções atuais de compartilhamento de GPU no mercado dependem de modificação de API, o que exige recompilação do aplicativo, ou não conseguem isolar os recursos de GPU alocados, causando erros de GPU e falhas nos aplicativos. O recurso de agendamento padrão do Kubernetes não consegue atribuir nós para executar tarefas de IA

Nossa solução

  • O ACK permite que múltiplos contêineres compartilhem os recursos de uma única GPU. Você pode monitorar o uso da GPU no console do Application Real-Time Monitoring Service (ARMS) e configurar a memória da GPU para cada pod com base nos requisitos das cargas de trabalho dos contêineres, maximizando a utilização de recursos e reduzindo custos. Para tarefas de inferência e treinamento de IA em diferentes cenários de negócios, você pode configurar políticas de agendamento de tarefas de IA adequadamente para melhorar a eficiência das tarefas e a utilização da GPU. Por exemplo, você pode escolher a política de agendamento binpack para alocar tarefas em um único nó até que ele tenha recursos insuficientes, evitando transferência de dados entre servidores e prevenindo fragmentação de recursos. Ou escolher a política de agendamento gang para alocar recursos somente quando todas as subtarefas de uma tarefa puderem obter os recursos necessários, evitando falhas de tarefas e desperdício de recursos devido a deadlocks de recursos

Alibaba Cloud Container Service for Kubernetes

Garantia de alta eficiência para empresas executando aplicativos em contêineres na nuvem

Saiba mais

Application Real-Time Monitoring Service

Desenvolvimento de capacidades de monitoramento de negócios com respostas em tempo real, com base em capacidades abrangentes de monitoramento

Saiba mais

Segurança e conformidade

Estamos comprometidos em fornecer serviços de infraestrutura de computação em nuvem estáveis, confiáveis, seguros e em conformidade nas principais jurisdições do mundo.
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  • CSA STAR
  • ISO 27001
  • SOC2 Type II Report
  • C5
  • MLPS 2.0
  • MTCS

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