Pendekatan umum untuk mempercepat waktu pelatihan dan skala yang efektif dari beban kerja model adalah untuk menggunakan layanan microser dalam yang dipercepat oleh GPU ke cloud, memungkinkan perhitungan yang fleksibel dan permintaan untuk tugas pelatihan dan inferensi.

Artikel ini memberikan panduan lengkap yang mencakup konfigurasi dan optimalisasi arsitektur layanan mikro tersebut. Kami akan mengeksplorasi pemasangan CUDA, pilihan instance Amazon EC2 yang baik dan arsitektur platform yang kompatibel dan kompatibel GPU yang berkembang di AWS.

Memahami Cuda dan perannya dalam pembelajaran mendalam

CUDA (Compute Unified Device Architecture) adalah platform TI paralel dan API dari NVIDIA yang memungkinkan pengembang untuk mengeksploitasi kekuatan NVIDIA GPU untuk tugas TI untuk penggunaan umum. Bingkai pembelajaran yang mendalam seperti TensorFlow dan Pytorch sangat didasarkan pada GPU yang kompatibel dengan CUDA untuk mendapatkan pembentukan dan inferensi yang lebih cepat.

Pemasangan CUDA (dan pilot terkait NVIDIA) pada instance EC2 Anda membuka akselerasi GPU, memastikan bahwa beban kerja Anda yang dalam bekerja pada potensi penuh mereka.

Keunggulan utama CUDA untuk pembelajaran -Depth

• Perhitungan paralel besar -besaran. GPU modern dapat memproses ribuan operasi secara paralel, sangat mengurangi waktu pelatihan.
• Integrasi dengan eksekutif utama. Perpustakaan populer seperti TensorFlow, Pytorch dan MXNet memiliki dukungan CUDA asli, yang membuatnya mudah untuk mempercepat alur kerja pembelajaran yang mendalam.
• Kinerja yang dioptimalkan. API dan perpustakaan CUDA (misalnya, CUDNN, NCCL) secara terus -menerus dioptimalkan untuk memaksimalkan kinerja pada GPU NVIDIA.

Pilih instance EC2 yang tepat untuk beban kerja GPU

AWS menawarkan berbagai keluarga contoh EC2 yang dioptimalkan untuk beban kerja berdasarkan GPU. Pilihan jenis instance tergantung pada faktor -faktor seperti anggaran, kecepatan pelatihan yang diinginkan, persyaratan memori dan pertimbangan penskalaan.

GPU EC2 yang dioptimalkan keluarga yang dioptimalkan

1. Contoh P2

• Pratinjau: Contoh P2 menggunakan NVIDIA K80 GPU. Mereka sering dianggap “diwariskan” tetapi selalu cocok untuk proyek -proyek tertentu dalam skala kecil atau dengan kendala biaya.
• Gunakan kasing: Pengembangan model, beban kerja pelatihan sedang, eksperimen.

2. Contoh P3

• Pratinjau: Badan P3 menyajikan NVIDIA TESLA V100 GPU, menawarkan peningkatan kinerja yang signifikan dibandingkan dengan instance P2.
• Gunakan kasing: Pelatihan pembelajaran kedalaman skala besar, tugas perhitungan kinerja tinggi dan jaringan saraf kompleks yang membutuhkan memori substansial dan perhitungan GPU.

3. Contoh P4

• Pratinjau: Contoh P4 dikirimkan dengan NVIDIA A100 GPU, generasi terbaru dari akselerator GPU di pusat data. Mereka menawarkan kinerja luar biasa untuk pelatihan dan inferensi skala besar.
• Gunakan kasing: Pelatihan model yang sangat besar (misalnya, model bahasa besar), pelatihan presisi campuran dan tugas inferensi yang menuntut.

4. G4 dan G5 Instance

• Pratinjau: Contoh G4 dan G5 menyediakan GPU NVIDIA T4 atau A10G, lebih dioptimalkan untuk inferensi daripada untuk pelatihan skala besar. Mereka menawarkan rasio perhitungan / harga seimbang dan kinerja yang solid untuk layanan microser yang dikerahkan.
• Gunakan kasing: Inferensi kinerja tinggi, layanan model yang menguntungkan, tugas pelatihan sedang.

Persyaratan Sumber Daya untuk Pembelajaran -Departemen

Memori GPU

Pembentukan model besar (misalnya, CNN canggih, model transformer besar) dapat membutuhkan memori GPU yang substansial. Pilihan instance dengan GPU yang memiliki lebih banyak memori di papan (seperti V100 atau A100) menjamin bahwa Anda dapat secara efektif mengelola lot yang lebih besar dan model yang lebih kompleks.

CPU dan RAM

Meskipun GPU mengelola bagian utama dari perhitungan pembelajaran dalam -deph, prosesor selalu mengatur E / S, pra -perawatan dan pemuatan data. Pastikan sumber daya CPU dan RAM Anda dapat membuat GPU Fed dengan data dan mengelola kebutuhan kompetisi, terutama ketika menempatkan skala beberapa contoh.

Penyimpanan dan jaringan

Untuk pelatihan skala besar, pertimbangkan solusi penyimpanan berkecepatan tinggi (misalnya, Amazon EBS dengan IOPS yang disediakan atau Amazon FSX untuk kilau) dan kinerja jaringan yang solid. Transfer data cepat dan aliran E / S mengurangi kemacetan dan mempercepat percobaan.

Pemasangan CUDA pada instance EC2

1. Luncurkan teman GPU yang dioptimalkan

AWS Marketplace dan The Deep Learning AMI (DLAMI) telah dikonfigurasikan sebelumnya dengan NVIDIA, CUDA dan eksekutif yang mendalam. Penggunaan teman dalam yang telah ditentukan sebelumnya dapat menyederhanakan proses konfigurasi, meminimalkan konfigurasi manual.

Instalasi manual (jika bukan penggunaan DLAMI)

• Pilot nvidia. Unduh dan instal pilot NVIDIA terbaru untuk Linux dari situs web resmi NVIDIA atau gunakan repositori CUDA.
• CUDA Toolbox. Unduh CUDA Toolbox yang sesuai dari portal pengembang NVIDIA dan ikuti instruksi instalasi.
• Cudnn dan perpustakaan lainnya. Pasang cudnn dari pustaka NVIDIA untuk primitif yang dioptimalkan secara mendalam.
  • Validasi instalasi: Pastikan itu menampilkan informasi GPU. Kemudian periksa versi CUDA:

3. Instalasi Kerangka

Setelah CUDA dan pilot telah diinstal, konfigurasikan kerangka pembelajaran favorit Anda dalam Depth (misalnya, TensorFlow dengan GPU atau Pytorch Support torch.cuda.is_available() kembali True). Seringkali, eksekutif dapat diinstal melalui pip Atau conda::
# For PyTorch (example) 

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url 

Arsitek dalam microservice gpu yang kompatibel

Kontainerisasi dan orkestrasi

Runtime Docker dan Nvidia Container

Untuk menjamin portabilitas dan penyebaran yang mudah, bungkus model inferensi Anda atau layanan pelatihan Anda dalam gambar Docker. Gunakan itu NVIDIA Container Toolbox Untuk mengaktifkan akses ke GPU di dalam wadah.

Nvidia Deep Learning Containers (NGC)

Gambar Docker yang dioptimalkan sebelumnya dari katalog NVIDIA NGC menyederhanakan konfigurasi lingkungan. Gambar -gambar ini termasuk CUDA, CUDNN dan bingkai seperti TensorFlow dan Pytorch, mengurangi kelebihan integrasi.

Bangun layanan mikro

1. Layanan Pengemasan dan Model

Gunakan server model seperti NVIDIA Triton Inference Server atau TensorFlow yang digunakan untuk memuat model yang dibentuk dalam memori dan melayani prediksi melalui REST atau GRPC API. Bungkus server ini dalam layanan mikro yang dapat dengan mudah digunakan pada beberapa instance EC2.

2. Keseimbangan pemuatan dan secara otomatis

Tempatkan balancer beban aplikasi (ALB) atau network load balancer (NLB) di depan instance EC2 Anda yang disediakan oleh GPU. Konfigurasikan grup penskalaan otomatis EC2 untuk secara dinamis menyesuaikan jumlah instance berdasarkan penggunaan CPU / GPU, latensi permintaan atau metrik cloudWatch yang dipersonalisasi.

3. Orkestra dengan EC atau EKS

Untuk penyebaran yang lebih besar, pertimbangkan EC Amazon atau Amazon untuk mengatur wadah skala besar. Tugas yang kompatibel dengan GPU pada ECS atau kelompok node yang didukung oleh GPU pada EK dapat merasionalisasi penyebaran, versi, dan penskalaan layanan microser Anda.

Pelatihan vs arsitektur inferensi

Cluster pelatihan

Untuk tugas pelatihan, Anda dapat lebih suka instance EC2 P3 atau P4 dan menggunakan strategi pelatihan terdistribusi (misalnya, dengan data terdistribusi dari Horovod atau Pytorch Parallel). Anda dapat mengonfigurasi gugus pelatihan yang berevolusi secara horizontal pada beberapa instance GPU, mempercepat siklus pelatihan.

Lapisan inferensi

Untuk inferensi, pertimbangkan instance G4 atau G5, yang menguntungkan dan dioptimalkan untuk melayani prediksi. Gunakan penskalaan untuk mengelola tips lalu lintas. Jika Anda telah membentuk model offline Anda, layanan mikro inferensi dapat dipisahkan dari instance pelatihan untuk mengoptimalkan biaya.

Kegagalan Arsitektur Anda

Penskalaan horizontal

Tambahkan lebih banyak contoh yang dipercepat oleh GPU seiring meningkatnya permintaan. Memuat penyeimbang transportasi permintaan masuk ke kapasitas yang tersedia dan kebijakan penskalaan otomatis memastikan Anda tidak pernah menawarkan terlalu banyak.

Skala vertikal

Untuk model atau inferensi kerja dengan lot yang sangat penting, pertimbangkan untuk menghabiskan instance GPU yang lebih kecil untuk contoh yang lebih kuat (misalnya, dari P3 ke P4). Sesuaikan jenis instance di grup penskalaan otomatis Anda atau konfigurasi peluncuran.

Penyebaran multi-wilayah dan tepi

Untuk meminimalkan latensi dan memastikan ketersediaan tinggi, mereproduksi layanan microsible yang kompatibel dengan GPU Anda di beberapa daerah AWS. Gunakan Amazon Cloudfront atau Accelerator Global untuk meningkatkan kinerja global.

Optimasi biaya

Manfaatkan contoh sesekali untuk pembentukan pekerjaan yang dapat dicatat dan dimulai ulang. Gunakan rencana tabungan AWS atau instance yang dipesan untuk mengurangi biaya untuk layanan inferensi jangka panjang.

Pemantauan dan kemampuan observasi

• Metrik CloudWatch. Ikuti penggunaan GPU, penggunaan memori GPU, latensi inferensi, aliran dan konsumsi CPU / memori.
• Alat ketiga. Integrasikan Prometheus, Grafana atau Datadog untuk pemantauan lanjutan, visualisasi metrik dan peringatan.
• Jurnalisasi dan Penelusuran. Gunakan sinar X AWS atau OpenLemmetry untuk penelusuran terdistribusi, khususnya dalam arsitektur layanan mikro, untuk mendiagnosis hambatan kinerja.

Kesimpulan

Penyebaran layanan mikro pembelajaran yang kompatibel dengan CUDA pada instance AWS EC2 membuka akselerasi GPU yang kuat dan dapat diskalakan untuk pelatihan dan inferensi beban kerja. Dengan memilih jenis instruksi EC2 yang baik (P2, P3, P4, G4 atau G5), dengan memasang CUDA dan di perpustakaan terkait dengan benar, berisi layanan pembelajaran Anda secara mendalam dan menggunakan alat -alat seperti EC atau EK untuk orkestrasi, Anda dapat membuat platform yang sangat skalabel dan fleksibel.

Dengan penskalaan otomatis, pengawasan yang kuat, dan strategi manajemen biaya, GPU Anda mempercepat pipa akan bekerja secara efektif dan beradaptasi dengan persyaratan untuk menghitung beban kerja AI tingkat lanjut.