Un approccio comune per accelerare significativamente i tempi di allenamento e ridimensionare in modo efficiente i carichi di lavoro del modello è quello di distribuire microservizi a deep studying accelerati dalla GPU nel cloud, consentendo un calcolo flessibile e su richiesta per le attività di addestramento e inferenza.
Questo articolo fornisce una guida completa che copre l’installazione e l’ottimizzazione di story architettura di microservizio. Esploreremo l’installazione di CUDA, la scelta delle istanze Amazon EC2 giuste e l’architettura di una piattaforma di deep Studying scalabile e abilitata per la GPU su AWS.
Comprensione del CUDA e il suo ruolo nell’apprendimento profondo
CUDA (Calcod Unified System Structure) è una piattaforma di elaborazione parallela e API di NVIDIA che consente agli sviluppatori di sfruttare la potenza delle GPU NVIDIA per le attività di elaborazione per scopi generali. I quadri di apprendimento profondo come Tensorflow e Pytorch si basano fortemente su GPU abilitate per Cuda per ottenere una formazione e un’inferenza modello più rapidi.
Installazione di CUDA (e i relativi driver Nvidia) sul tuo Istanze EC2 Sblocca l’accelerazione della GPU, garantendo che i tuoi carichi di lavoro per l’apprendimento profondo funzionino al massimo delle loro potenzialità.
I principali vantaggi della CUDA per l’apprendimento profondo
- Calcolo massicciamente parallelo. Le GPU moderne possono elaborare migliaia di operazioni in parallelo, riducendo drasticamente i tempi di allenamento.
- Integrazione con i principali quadri. Libraries popolari come Tensorflow, Pytorch e MXNET hanno un supporto CUDA nativo, rendendo semplice accelerare i flussi di lavoro di apprendimento profondo.
- Prestazioni ottimizzate. Le API CUDA e le biblioteche (advert es. CUDNN, NCCL) sono continuamente ottimizzate per massimizzare le prestazioni sulle GPU NVIDIA.
Scegliere le istanze EC2 giuste per i carichi di lavoro GPU
AWS offre una varietà di famiglie di istanze EC2 ottimizzate per carichi di lavoro basati su GPU. La scelta del tipo di istanza dipende da fattori come il funds, la velocità di allenamento desiderata, i requisiti di memoria e le considerazioni di ridimensionamento.
Famiglie di istanza ottimizzata per GPU EC2
1. Istanze P2
- Panoramica: Le istanze P2 utilizzano GPU NVIDIA K80. Sono spesso considerati “eredità” ma sono ancora adatti per alcuni progetti su larga scala o vincolati dai costi.
- Casi d’uso: Sviluppo del modello, carichi di lavoro di formazione moderata, sperimentazione.
2. Istanze P3
- Panoramica: Le istanze P3 sono dotate di GPU NVIDIA TESLA V100, fornendo un aumento significativo delle prestazioni rispetto alle istanze P2.
- Casi d’uso: Allenamento per l’apprendimento profondo su larga scala, compiti di calcolo advert alte prestazioni e reti neurali complesse che richiedono memoria e calcolo sostanziali GPU.
3. istanze P4
- Panoramica: Le istanze P4 sono dotate di GPU NVIDIA A100, l’ultima generazione di acceleratori GPU di knowledge heart. Offrono prestazioni eccezionali per la formazione e l’inferenza su larga scala.
- Casi d’uso: Formazione di modelli molto grandi (advert es. Modelli di grandi dimensioni), formazione a precisione mista e attività di inferenza esigenti.
4. Istanze G4 e G5
- Panoramica: Le istanze G4 e G5 forniscono GPU NVIDIA T4 o A10G, ottimizzate più per l’inferenza piuttosto che per l’allenamento su larga scala. Offrono un rapporto calcolato-prezzo equilibrato e prestazioni forti per i microservizi distribuiti.
- Casi d’uso: Inferenza advert alte prestazioni, servizio di modello economico, attività di formazione moderata.
Requisiti delle risorse per l’apprendimento profondo
Memoria GPU
La formazione di modelli di grandi dimensioni (advert es. CNN avanzati, modelli di trasformatori di grandi dimensioni) può richiedere una memoria sostanziale della GPU. La selezione di istanze con GPU con più memoria integrata (come V100 o A100) garantisce che è possibile gestire in modo efficiente batch più grandi e modelli più complessi.
CPU e RAM
Sebbene la GPU gestisca la maggior parte dei calcoli di apprendimento profondo, la CPU orchestra ancora l’I/O, la pre-elaborazione e il caricamento dei dati. Assicurarsi che le risorse CPU e RAM possano mantenere la GPU alimentata con dati e gestire le esigenze di concorrenza, specialmente quando si ridimensiona a più istanze.
Archiviazione e networking
Per una formazione su larga scala, considerare soluzioni di archiviazione advert alta velocità (EG, Amazon EBS con IOPS provviso o Amazon FSX per lucentezza) e forti prestazioni di networking. Il trasferimento rapido dei dati e la velocità di trasmissione I/O riducono i colli di bottiglia di addestramento e accelerano gli esperimenti.
Installazione di CUDA su istanze EC2
1. Avvia un AMI ottimizzato per GPU
AWS Market e The Deep Studying Ami (DLAMI) vengono pre-configurati con driver Nvidia, CUDA e famosi framework di apprendimento profondo. L’uso di un AMI di apprendimento profondo pre-costruito può semplificare il processo di installazione, minimizzando la configurazione manuale.
Installazione manuale (se non utilizza Dlami)
- Driver Nvidia. Scarica e installa gli ultimi driver Nvidia per Linux dal sito Internet ufficiale di Nvidia o utilizza il repository CUDA.
- Cuda Toolkit. Scarica il toolkit CUDA appropriato dal portale degli sviluppatori di Nvidia e segui le istruzioni di installazione.
- Cudnn e altre biblioteche. Installa le librerie Cudnn di Nvidia per primitive di apprendimento profondo ottimizzate.
- Convalida Installazione: assicurarsi che visualizzi le informazioni GPU. Quindi, verifica la versione CUDA:
3. Installazione framework
Una volta installati CUDA e i driver, imposta il tuo framework di apprendimento profondo preferito (advert es. Tensorflow con supporto GPU o Pytorch con torch.cuda.is_available() ritorno True). Spesso, i framework possono essere installati tramite pip O conda:# For PyTorch (instance)
pip set up torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://obtain.pytorch.org/whl/cu118Architecting un microservizio abilitato per la GPU
Containerizzazione e orchestrazione
Runtime del contenitore Docker e Nvidia
Per garantire la portabilità e le implementazioni facili, impacchettare il servizio di inferenza o formazione del modello in un’immagine Docker. Usare il Toolkit del contenitore Nvidia Per abilitare l’accesso GPU all’interno dei contenitori.
Contenitori NVIDIA Deep Studying (NGC)
Le immagini Docker pre-ottimizzate dal catalogo NGC di NVIDIA semplificano la configurazione dell’ambiente. Queste immagini includono CUDA, CUDNN e framework come Tensorflow e Pytorch, riducendo il sovraccarico di integrazione.
Costruire il microservizio
1. Packaging modello e porzione
Utilizzare un server di modelli come Nvidia Triton Inference Server o Tensorflow che serve per caricare modelli addestrati in memoria e servire le previsioni tramite un’API REST o GRPC. Avvolgi questo server in un microservizio che può essere facilmente distribuito in più istanze EC2.
2. Bilanciatore di carico e autoscaling
Posizionare un Bilanciatore del carico dell’applicazione (Alb) o Bilanciatore del carico di rete (NLB) Davanti alle tue istanze EC2 alimentate dalla GPU. Configurare i gruppi di ridimensionamento automatico EC2 per regolare dinamicamente il numero di istanze in base all’utilizzo della CPU/GPU, alla latenza di richiesta o alle metriche cloudwatch personalizzate.
3. Orchestrare con EC o EK
Per distribuzioni più grandi, considerare Amazon ECS o Amazon EKS per orchestrare i contenitori su vasta scala. Le attività abilitate per GPU su gruppi di nodi supportati da EC o GPU su EKS possono semplificare la distribuzione, la versione e il ridimensionamento dei microservizi.
Architetture di formazione vs. inferenza
Cluster di addestramento
Per le attività di formazione, è possibile preferire le istanze EC2 P3 o P4 e utilizzare strategie di formazione distribuita (advert es. Con i dati distribuiti di Horovod o Pytorch in parallelo). È possibile impostare un cluster di allenamento che si ridimensiona in orizzontale su più istanze GPU, accelerando i cicli di allenamento.
Strato di inferenza
Per l’inferenza, considerare le istanze G4 o G5, che sono economiche e ottimizzate per il servizio di previsioni. Utilizzare automaticamente per gestire i picchi di traffico. Se hai già formato il modello offline, i microservizi di inferenza possono essere separati dalle istanze di allenamento per ottimizzare i costi.
Ridimensionando la tua architettura
Ridimensionamento orizzontale
Aggiungi più istanze speed up dalla GPU all’aumentare della domanda. I bilanciatori del carico percorrono le richieste in arrivo per la capacità disponibile e le politiche di scala automatica ti assicurino mai sovraccarico.
Ridimensionamento verticale
Per modelli particolarmente grandi o lavori di inferenza batch, prendi in considerazione l’thought di passare da istanze GPU più piccole a quelle più potenti (advert es. Da P3 a P4). Regola il tipo di istanza nel gruppo di ridimensionamento automatico o le configurazioni di avvio.
Distribuzioni multi-regioni e bordi
Per ridurre al minimo la latenza e garantire un’elevata disponibilità, replicare i microservizi abilitati per GPU in più regioni AWS. Utilizzare Amazon CloudFront o World Accelerator per migliorare le prestazioni globali.
Ottimizzazione dei costi
Sfrutta istanze spot per i lavori di formazione che possono essere checkpoint e riavviati. Utilizzare piani di risparmio AWS o istanze riservate per ridurre i costi per i servizi di inferenza di lunga knowledge.
Monitoraggio e osservabilità
- Metriche di Cloudwatch. Tracciare l’utilizzo della GPU, l’utilizzo della memoria GPU, la latenza di inferenza, il throughput e il consumo di memoria CPU.
- Strumenti di terze parti. Integrare Prometheus, Grafana o Datadog per il monitoraggio avanzato, la visualizzazione metrica e l’allerta.
- Registrazione e traccia. Utilizzare AWS X-Ray o OpenTelemetry per il tracciamento distribuito, in particolare nelle architetture di microservizi, per diagnosticare i colli di bottiglia delle prestazioni.
Conclusione
La distribuzione di microservizi abilitati per la CUDA su istanze AWS EC2 sblocca l’accelerazione GPU potente e scalabile sia per i carichi di lavoro e di inferenza. Scegliendo i tipi di istanza EC2 giusti (P2, P3, P4, G4 o G5), installando correttamente CUDA e biblioteche correlate, containerizzando i tuoi servizi di apprendimento profondo e utilizzando strumenti come ECS o EK per l’orchestrazione, è possibile creare una piattaforma altamente scalabile e flessibile.
Con il ridimensionamento automatizzato, il solido monitoraggio e le strategie di gestione dei costi, la tua pipeline di apprendimento profondo accelerato dalla GPU funzionerà in modo efficiente e si adatterà alle esigenze computazionali dei carichi di lavoro AI all’avanguardia.
