選擇加速器基礎架構

根據生命週期階段 (例如小規模原型設計、即時推論和大規模分散式訓練)，使用這份文件為人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 工作負載找出最佳加速器基礎架構。AI Hypercomputer 將加速器產品分為兩類：一般 GPU 和叢集 GPU。

GPU 基礎架構

AI Hypercomputer 提供兩種不同的 GPU 類別。每個類別都有不同的管理模型，決定系統如何處理生命週期事件、管理維護作業，以及為工作負載最佳化網路：

一般 GPU 管理模型

一般 GPU 管理模型適用於優先考量資源獨立性和高可用性的工作負載。這個模型使用標準 Google Cloud 管理平面，因此對於已使用 Compute Engine 或 GKE 的團隊來說，操作體驗十分熟悉。

  • 維護：非同步。個別執行個體會獨立更新。在多節點服務機群中，一個節點的維護事件不會影響其他節點的可用性，因此流量可以重新導向至正常節點，不會導致整個工作停滯。

  • 主要用途：建議用於主流工作，例如即時推論、模型服務、小規模原型設計，以及不需要超級電腦規模的開發環境。

一般 GPU 機器系列

下列機器系列為一般 GPU：

  • A3 High，配備 1、2 或 4 個 GPU
  • A3 Edge
  • A2
  • G4
  • G2
  • N1+T4
  • N1+V100

如要瞭解各個一般 GPU 機器的技術資訊，請參閱「GPU 機器類型」。

叢集 GPU 管理模型

叢集式 GPU 管理模型是專為大規模分散式訓練設計的超級電腦級環境。使用叢集 GPU 堆疊，即可將資源當做單一緊密耦合的系統進行管理。

  • 維護：協調。這個模型會協調維護事件，以支援緊密耦合的工作負載。如要進行分散式訓練，可以使用同步維護，同時在所有節點套用更新。這種做法可避免節點重新啟動時工作停滯，並盡可能提高有效輸送量。這款機型也會在維修保養到期前 90 天發出通知。

  • 主要用途：專為訓練具有數兆個參數的 Exascale 基礎模型，或執行複雜的高效能運算 (HPC) 模擬而設計，例如藥物研發和蛋白質摺疊。

叢集 GPU 機器系列

下列機器系列是叢集 GPU：

  • A4X Max
  • A4X
  • A4
  • A3 Ultra
  • A3 Mega
  • 配備 8 個 GPU 的 A3 High

如要瞭解各個叢集 GPU 機器的技術資訊，請參閱「GPU 機器類型」。

能力矩陣

比較一般 GPU 和叢集 GPU 管理模型的技術和運作特徵：

特性 一般 GPU 管理模型 叢集 GPU 管理模型
主要應用實例 推論、提供模型、原型設計和開發 大規模分散式訓練和 HPC
維護 非同步：獨立節點更新可重新導向流量，不會導致工作停滯 協調式：支援叢集範圍的協調式 (同步) 更新，確保節點保持同步，並盡量提高有效輸送量
目標硬體 A3 High (1、2 或 4 個 GPU)、A3 Edge、G4、G2、A2、N1+T4 和 N1+V100 A4X、A4、A3 Ultra、A3 Mega 和 A3 High (8 個 GPU)
網路 透過 gVNIC 介面的標準 VPC 網路 (A3 Edge 除外，該介面會透過多個 VPC 使用 GPUDirect-TCPX) 專用的低延遲結構 (RDMA、RoCE、TCPX 或 NVIDIA NVLink)
管理堆疊 標準 Google Cloud 層級 (Compute Engine 或 GKE) 專門的管理堆疊 (例如叢集總監)
可靠性 標準節點自動修復和 Pod 層級正常運作時間 專用資源和復原套件

決策矩陣

請使用這份矩陣，找出符合特定工作負載意圖的硬體系列：

如果工作負載涉及... 建議的 GPU 基礎架構 建議的機器系列
原型設計與開發 一般 GPU A3 High (1、2 或 4 個 GPU)、A3 Edge、A2、G4、G2、N1+T4、N1+V100
即時推論 (參數 < 1000 億) 一般 GPU A3 High (1、2 或 4 個 GPU)、A3 Edge、A2、G4、G2、N1+T4、N1+V100
跨多個 GPU 進行推論 叢集 GPU A4、A3 Ultra、A3 Mega、A3 High (8 個 GPU)
大規模訓練與推論 叢集 GPU A4、A3 Ultra、A3 Mega、A3 High (8 個 GPU)
大規模訓練 (超過 5,000 億個參數) 和分離式推論 叢集 GPU A4X Max、A4X、A4

如要查看將模型架構直接對應至硬體的詳細決策樹狀圖，請參閱「選擇加速器」。

確立這些主要條件後，請選擇自動化調度管理平台。 這項選擇取決於團隊偏好自動管理，還是要細部控管作業系統和驅動程式。

後續步驟