So maximieren Sie die GPU-Leistung

Die Standardmethode zur Beschleunigung eines KI-Projekts besteht darin, die Größe Ihres GPU-Clusters zu erhöhen. Da die GPU-Versorgung jedoch immer knapper wird, werden die Kosten immer höher. Es ist verständlich, dass viele KI-Unternehmen mehr als 80 % des eingeworbenen Kapitals für Computerressourcen ausgeben. GPUs sind der Schlüssel zur KI-Infrastruktur und sollten so viel wie möglich aus dem Budget zugewiesen werden. Zusätzlich zu diesen hohen Kosten müssen jedoch auch andere Möglichkeiten zur Verbesserung der GPU-Leistung in Betracht gezogen werden, und diese werden immer dringlicher. Die Erweiterung eines GPU-Clusters ist keine leichte Aufgabe, insbesondere da Der gewaltsame Ausbau generativer künstlicher Intelligenz führt zu GPU-Knappheit. NVIDIA A100-GPUs gehörten zu den ersten betroffenen GPUs und sind mittlerweile äußerst knapp, wobei einige Versionen Lieferzeiten von bis zu einem Jahr haben. Diese Herausforderungen in der Lieferkette haben viele dazu gezwungen, den höherpreisigen H100 als Alternative in Betracht zu ziehen, allerdings natürlich zu einem höheren Preis. Für Unternehmer, die in ihre eigene Infrastruktur investieren, um die nächste großartige generative KI-Lösung für ihre Branche zu entwickeln, besteht die Notwendigkeit, den letzten Tropfen Effizienz aus vorhandenen GPUs herauszuholen.

Werfen wir einen Blick darauf, wie Unternehmen Änderungen vorschlagen das Netzwerk- und Speicherdesign der KI-Infrastruktur, um mehr Computerinvestitionen zu erzielen

Datenprobleme

Die Optimierung der Nutzung der vorhandenen Computerinfrastruktur ist ein wichtiger Ansatz. Um die GPU-Auslastung zu maximieren, muss das Problem der langsamen Datenübertragungsgeschwindigkeiten gelöst werden, um sicherzustellen, dass die GPU auch unter hoher Last weiterläuft. Einige Benutzer erleben eine GPU-Auslastung von nur 20 %, was inakzeptabel ist. Daher suchen KI-Teams nach den besten Möglichkeiten, die Rendite ihrer KI-Investitionen zu maximieren

GPUs sind der Motor der KI. So wie ein Automotor Benzin zum Betrieb benötigt, benötigt eine GPU Daten, um Vorgänge auszuführen. Wenn Sie den Datenfluss einschränken, wird die Leistung der GPU eingeschränkt. Wenn eine GPU nur zu 50 % effizient ist, sinkt die Produktivität des KI-Teams, die Zeit für die Fertigstellung eines Projekts verdoppelt sich und der Return on Investment halbiert sich. Daher ist es beim Infrastrukturdesign wichtig, sicherzustellen, dass die GPU mit maximaler Effizienz arbeiten und die erwartete Rechenleistung bereitstellen kann

Es ist wichtig zu beachten, dass sowohl die DGX A100- als auch die H100-Server über bis zu 30 TB internen Speicher verfügen Kapazität. Wenn man jedoch bedenkt, dass die durchschnittliche Modellgröße etwa 150 TB beträgt, reicht diese Kapazität für die meisten Deep-Learning-Modelle nicht aus. Daher ist zusätzlicher externer Datenspeicher erforderlich, um der GPU Daten zur Verfügung zu stellen. So wie GPUs für die parallele Verarbeitung großer Datenmengen mit Zehntausenden von Kernen optimiert sind, muss auch der Speicher leistungsstark sein. In der künstlichen Intelligenz besteht die Grundvoraussetzung für die Speicherung darin, den gesamten Datensatz speichern und die Daten mit Leitungsgeschwindigkeit (d. h. der höchsten Geschwindigkeit, die das Netzwerk zulässt) an die GPU übertragen zu können, damit die GPU effizient und gesättigt läuft. Alles andere führt zur Verschwendung dieser sehr teuren und wertvollen GPU-Ressourcen.

Trägt zur Optimierung der GPU-Ressourcen und zur Verbesserung der Gesamtumgebung bei, indem Daten mit einer Geschwindigkeit bereitgestellt werden, die mit einem Cluster von 10 oder 15 GPU-Servern mit voller Geschwindigkeit mithalten kann Leistung und nutzen Sie gleichzeitig Ihr Budget bestmöglich aus, um das Beste aus Ihrer gesamten Infrastruktur herauszuholen

Tatsächlich besteht die Herausforderung darin, dass Speicheranbieter, die nicht für KI optimiert sind, viele Client-Rechenknoten benötigen, um die volle Leistung aus dem Speicher herauszuholen . Wenn Sie mit einem GPU-Server beginnen, benötigen Sie wiederum viele Speicherknoten, um die Leistung zu erreichen, die für die Bereitstellung eines einzelnen GPU-Servers erforderlich ist.

Umgeschriebener Inhalt: Vertrauen Sie nicht allen Benchmark-Ergebnissen; Sie können leicht mehr Bandbreite erhalten, wenn Sie mehrere GPU-Server verwenden, aber AI ist auf Speicher angewiesen und verliert bei Bedarf die gesamte Leistung, die einem einzelnen GPU-Knoten bereitgestellt wird. Bleiben Sie bei Speicher, der die ultrahohe Leistung liefern kann, die Sie benötigen, aber tun Sie dies in einem einzigen Speicherknoten und können Sie diese Leistung an einen einzelnen GPU-Knoten liefern. Dies schränkt möglicherweise die Marktreichweite ein, hat aber zu Beginn Ihrer KI-Projektreise Priorität

Netzwerkbandbreite

Die immer leistungsfähigere Rechenleistung treibt die steigende Nachfrage nach anderen Infrastrukturen für künstliche Intelligenz voran. Die Anforderungen an die Bandbreite haben neue Höhen erreicht und ermöglichen die Bewältigung der riesigen Datenmengen, die jede Sekunde von Speichergeräten über das Netzwerk gesendet und von GPUs verarbeitet werden. Netzwerkadapter (NICs) im Speichergerät stellen eine Verbindung zu Switches im Netzwerk her, die wiederum eine Verbindung zu Adaptern innerhalb des GPU-Servers herstellen. Bei richtiger Konfiguration können NICs den Speicher direkt mit den NICs in 1 oder 2 GPU-Servern verbinden, ohne dass es zu Engpässen kommt. Dadurch wird sichergestellt, dass die Bandbreite hoch genug ist, um die maximale Datenlast über einen längeren Zeitraum vom Speicher an die GPUs weiterzuleiten. Die Aufrechterhaltung der Sättigung innerhalb der GPU ist von entscheidender Bedeutung In vielen Fällen ist das Versäumnis, dies zu tun, der Grund dafür, dass wir eine geringere GPU-Auslastung feststellen.

GPU-Orchestrierung

Sobald die Infrastruktur vorhanden ist, werden GPU-Orchestrierungs- und Zuweisungstools den Teams erheblich dabei helfen, Ressourcen effizienter zusammenzustellen und zuzuweisen, die GPU-Nutzung zu verstehen, ein höheres Maß an Ressourcenkontrolle bereitzustellen sowie Engpässe zu reduzieren und Verbesserungen zu erzielen Verwendung. Diese Tools können alle diese Aufgaben nur dann erwartungsgemäß erfüllen, wenn die zugrunde liegende Infrastruktur den korrekten Datenfluss gewährleisten kann

Im Bereich der künstlichen Intelligenz sind Daten der wichtigste Input. Daher ist herkömmliches Enterprise-Flash für KI nicht relevant, wenn es für unternehmenskritische Anwendungen (z. B. Datenbankserver zur Bestandskontrolle, E-Mail-Server, Backup-Server) verwendet wird. Diese Lösungen basieren auf alten Protokollen, und obwohl sie für KI umfunktioniert wurden, schränken diese alten Grundlagen ihre Leistung für GPU- und KI-Workloads ein, treiben die Preise in die Höhe und verschwenden Geld für übermäßig teure und unnötige Funktionen

Mit der aktuellen globalen Version Aufgrund des GPU-Mangels und der rasanten Entwicklung der Branche der künstlichen Intelligenz war es noch nie so wichtig, Wege zur Maximierung der GPU-Leistung zu finden – insbesondere auf kurze Sicht. Während Deep-Learning-Projekte florieren, werden diese Methoden zu mehreren wichtigen Möglichkeiten, um Kosten zu senken und den Output zu verbessern

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