Выбор базовых экземпляров графического процессора: каковы преимущества?

Большие экземпляры графического процессора не всегда означают более быструю обработку

Развитие искусственного интеллекта, машинного обучения и генеративного ИИ привело к увеличению спроса на высокопроизводительные рабочие нагрузки на графических процессорах. Чтобы удовлетворить эти потребности, облачные сервисы представили широкий спектр экземпляров для удовлетворения разнообразных потребностей. Для многих вертикальное масштабирование — это быстрый способ увеличить вычислительную мощность за счет замены меньшего экземпляра на более мощный. Однако этот метод может быть менее эффективным или даже бессмысленным для рабочих нагрузок с интенсивным использованием графического процессора.

Понимание рабочих нагрузок графического процессора

Графические процессоры предназначены для высокоскоростных математических вычислений. Эти специализированные вычислительные возможности делают их хорошим выбором, а для некоторых приложений — единственным вариантом для обработки математических операций с большими наборами данных в машинном обучении (ML) и редактировании видео.

Основная цель процессоров — последовательное выполнение задач, тогда как графические процессоры превосходно справляются с задачами глубокого обучения, 3D-рендеринга и научных вычислений.

Основы масштабирования графического процессора

Экземпляры можно масштабировать по вертикали, по горизонтали или с помощью их комбинации, как описано здесь. Стратегия вертикального масштабирования означает переход на более крупный сервер с большей вычислительной мощностью, такой как ЦП, память и графический процессор.

Стратегия горизонтального масштабирования предполагает добавление дополнительных экземпляров вместо обновления текущего и, следовательно, параллельное увеличение ресурсов, что очень похоже на покупку дополнительной недвижимости по соседству для размещения вашей растущей семьи.

Ограничения вертикального масштабирования для графических процессоров

Эффективность вертикального масштабирования очевидна, когда нам нужно больше ресурсов ЦП или памяти, но оно сталкивается с препятствиями из-за рабочих нагрузок графического процессора. Это связано с тем, что обновление до более крупного экземпляра не обязательно увеличивает вычислительную мощность графического процессора. Например, экземпляры g5g.large и g4dn.large. от AWS установлены Nvidia Tesla T4 и T4G соответственно.

Несмотря на любое вертикальное масштабирование между этими типами экземпляров, мощность графического процессора остается неизменной, поскольку они содержат такое же количество ядер графического процессора, как показано на следующем изображении. Следовательно, вертикальное масштабирование не устранит фактическое узкое место в задачах с интенсивным использованием графического процессора.

Практическое значение

Смысл очевиден: когда вашему приложению требуется больше мощности графического процессора, вертикальное масштабирование вашего экземпляра не обеспечит требуемого повышения производительности. Такая неэффективность может привести не только к снижению производительности, но и к увеличению затрат, поскольку вы платите за дополнительные ресурсы ЦП и памяти, которые ваша рабочая нагрузка может никогда не использовать.

Альтернатива вертикальному масштабированию

Когда узким местом являются вычислительные возможности графического процессора, горизонтальное масштабирование становится более жизнеспособным решением. Добавляя больше экземпляров в свою облачную инфраструктуру, вы можете добиться почти линейного увеличения возможностей графического процессора.

Горизонтальное масштабирование с использованием подходящих серверов улучшит использование ресурсов вашей инфраструктуры, предлагая тем самым более экономичное решение. Обучение модели машинного обучения на вертикально масштабируемом сервере добавит больше ЦП и памяти, но не улучшит мощность графического процессора.

Таким образом, никакого улучшения времени обучения не будет. Переход к горизонтальному масштабированию, когда несколько экземпляров графического процессора работают в тандеме, может значительно сократить время обучения, демонстрируя правильный подход к масштабированию для таких задач.

Заключение

Хотя вертикальное масштабирование предлагает быстрое решение для быстрого повышения производительности в определенных сценариях, оно не соответствует доступной опции экземпляров графического процессора. Я настоятельно рекомендую проверить горизонтальное и вертикальное масштабирование для более глубокого понимания того, когда использовать каждую стратегию.

Детальное понимание этих методов масштабирования имеет решающее значение для оптимизации производительности и эффективного управления затратами в различных вычислительных сценариях. Для задач, связанных с графическим процессором, добавление большей мощности графического процессора посредством горизонтального масштабирования или перепроектирования решения часто является более эффективным путем.

Даже при горизонтальном масштабировании выбирайте экземпляр с наименьшим энергопотреблением, например G5g.xlarge или G4dn.xlarge, чтобы не платить за дополнительную неиспользуемую мощность ЦП, которая не требуется. Приняв правильную стратегию масштабирования, вы можете быть уверены, что ваша инфраструктура не только надежна, но и экономически эффективна и оптимизирована по производительности для ваших конкретных вычислительных потребностей.

Больше от автора

• Экономят ли AMI AWS Deep Learning ваше время? Контрпродуктивный подход, мешающий вашему прогрессу! Узнайте о проблемах и их решениях на странице Как ваш AWS Deep Learning AMI сдерживает вас< /strong>

* Экономичное развертывание AMI глубокого обучения с помощью спотовых инстансов: Перейдите к параллельному фронтиру! Полный текст статьи можно прочитать по адресу: Глубокое обучение на AWS Graviton2 на базе Nvidia Tensor T4g

* Точная настройка FFmpeg для оптимальной производительности с подробным руководством по компиляции: Оптимизируйте мультимедийный сервер для достижения оптимальной производительности! Подробное руководство доступно по адресу Настройте FFmpeg под свои нужды.