Gemini Enterprise Agent Platform 訓練叢集支援多種機器類型,可因應不同的工作負載。設定叢集節點集區時,您可以選擇下列選項。
加速器最佳化機型
| 機型 | GPU | 每個節點的 GPU 數量 |
|---|---|---|
a4x-highgpu-4g |
NVIDIA GB200 | 4 |
a4-highgpu-8g |
NVIDIA B200 | 8 |
a3-ultragpu-8g |
NVIDIA H200 | 8 |
a3-megagpu-8g |
NVIDIA H100 | 8 |
a3-highgpu-8g |
NVIDIA H100 | 8 |
g4-standard-48 |
NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell | 1 |
g4-standard-96 |
NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell | 2 |
g4-standard-192 |
NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell | 4 |
g4-standard-384 |
NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell | 8 |
CPU 和 HPC 機型
| 機型 | 說明 |
|---|---|
N2 系列:n2-standard-*、n2-highmem-*、n2-highcpu-* |
一般用途節點,用於資料預先處理、工作自動化調度管理,以及其他不需要加速器的工作。Slurm 登入節點也支援 N2。 |
C4A 系列:c4a-standard-*、c4a-highmem-*、c4a-highcpu-* |
Arm 架構 (Axion) 節點,僅支援 Slurm 登入節點,且僅適用於運算節點集區也採用 Arm 架構的叢集。不支援 -lssd 和 -metal 變體。 |
H4D 系列:h4d-standard-*、h4d-highmem-* |
具備 RDMA 網路的 HPC 最佳化節點,適用於緊耦合模擬和預先處理工作負載。 |
C4A 登入節點
C4A 登入節點採用 Arm 架構,且僅支援每個運算節點集區也採用 Arm 架構的叢集,例如 A4X。如果叢集將 C4A 登入節點與 x86 運算節點集區 (例如 N2 或 A3) 配對,則建立時會遭到拒絕。
由於登入節點和運算節點共用相同的架構,因此您在登入節點上建構的二進位檔和容器映像檔,會在您提交這些檔案和映像檔的運算節點上執行。
C4A 僅支援 hyperdisk-balanced 開機磁碟 (預設)。
A4X 機型
Gemini Enterprise Agent Platform 訓練叢集支援 A4X 加速器最佳化機型 (a4x-highgpu-4g),這是以 NVIDIA GB200 NVL72 機架規模架構為基礎的百億億次級平台。
架構比較
下表列出 A4X 系列與其他加速器最佳化系列之間的基本硬體差異。
| 功能 | A4X (a4x-highgpu-4g) | A3 / A4H |
|---|---|---|
| CPU 架構 | ARM | X86 |
| GPU 數量 | 每個節點 4 個 GPU | 每個節點 8 個 GPU |
| 預留類型 | 所有容量模式 | 受管理模式 |
| 配置方式政策 | 嚴格 (精簡) | 彈性 |
A4X 專屬規範
- A4X 節點集區的 VM 數量必須是 18 的倍數 (例如 18、36、54)。這是因為 A4X 運算能力是以固定、不可共用的 18 節點區塊 (稱為 NVLink 網域) 佈建。這些網域受到嚴格的密集配置政策約束,其他叢集無法使用任何部分分配的區塊。
- A4X 節點採用 ARM 架構,因此您必須對訓練工作負載進行兩項重要變更:
- 使用與 ARM 相容的映像檔:所有訓練工作都必須使用專為 ARM 架構建構的容器映像檔。
- 調整為 4 個 GPU:您必須更新分散式訓練邏輯,正確辨識及使用每個 A4X 節點上可用的 4 個 GPU。
- 主機故障回報程序和停機時間
回報主機故障時,請注意下列復原程序:
- 無待命容量:系統不會使用待命備用集區來立即更換節點。
- 修復式復原:在基礎實體主機修復前,節點會維持無法使用的狀態。
- 停機時間較長:維修程序通常需要 3 到 14 天。
容量佈建
選擇合適的佈建模式,對於平衡成本、速度和資源可用性至關重要。請參閱下列佈建選項:
RESERVATION:從您預先建立的特定 Compute Engine 預留項目分配節點。此模式可確保用量,是高需求資源的建議選擇。FLEX_START:使用 Dynamic Workload Scheduler 將工作排入佇列。只要要求的運算資源可用,工作就會自動開始,開始時間更彈性,且不需預留資源。SPOT:使用 Spot VM 佈建節點集區。這是最具成本效益的選項,但由於 VM 可能隨時遭到先占,因此僅適用於容錯且可處理中斷的工作負載。ON_DEMAND:這是僅限 CPU 節點集區的預設選項,最適合非稀缺的機型。提供標準 VM 執行個體,採用可預測的即付即用定價模式。
請參考下列指引,選擇合適的選項:
如果是高需求 GPU 資源 (例如 A3 和 A4):強烈建議使用
RESERVATION模型。確保您有專屬資源,可執行重要的訓練工作。突發或彈性工作負載:建議使用
FLEX_START或SPOT。FLEX_START會將工作排入佇列,直到資源可用為止;SPOT則可大幅節省成本,適用於可容許先占的容錯工作。如果機型充足,建議優先選用
ON_DEMAND模型。如果機型不稀缺,且不需立即可用,請使用這個選項。
使用共用預留項目 (選用)
如要使用共用預留項目,而非本機預留項目,則須先完成其他步驟,才能建立叢集。
使用 Gemini Enterprise Agent Platform 訓練叢集共用預留項目之前,請先手動建立使用共用預留項目的 VM,確認共用預留項目可正常運作。如果 VM 建立成功,請繼續下一個步驟。在叢集建立設定中,使用下列格式的預留項目名稱:projects/RESERVATION_HOST_PROJECT_ID/zones/RESERVATION_ZONE/reservations/RESERVATION_NAME。
後續步驟
選取訓練叢集的運算和佈建選項後,即可建立叢集並在其中執行工作負載。
- 建立 Compute Engine 預留項目:
RESERVATION模型用於分配 GPU 等高需求資源。瞭解如何在 Compute Engine 中建立新的預留項目,取得所需資源的專屬存取權。 - 建立訓練叢集:按照逐步指南,使用 Agent Platform API 或
gcloud建立第一個永久訓練叢集,套用您學到的設定。 - 將訓練工作提交至叢集:叢集啟用後,下一步是執行工作負載。提交指定執行永久叢集的
CustomJob。 - 調整程式碼以進行分散式訓練:如要充分利用多節點叢集,請調整訓練程式碼,以便在分散式環境中執行。