推广 - 传媒 2020-03-20T15:25:48 +08:00

高效共享GPU!浪潮AIStation突破企业AI计算资源极限

对于AI企业来说,GPU等计算资源昂贵,如何提高资源利用率,保护计算力投资?如何解决资源抢占,保证资源使用公平合理?如何减少等待时间,提高模型训练效率……这些问题都关系着研发创新的进度。且看浪潮AIStation人工智能开发平台用三招“组合拳”打破计算力壁垒,加速企业AI开发进程。

某企业AI开发面临的问题

某企业有四台 8 卡GPU服务器供 50 位开发人员使用,典型的人多资源少。具体来说,有以下几大问题:

人均不足一张GPU卡,GPU使用需要相互协调,开发效率低;每十多人为一个小组共用一个GPU节点,可能使有的小组资源空闲而有的小组却无资源可用,造成资源孤岛;缺乏优先机制,重要任务无法得到及时提交;在白天GPU卡几乎全部用于开发环境创建,开发人员只能在晚上提交训练任务,模型训练数量非常有限。

AIStation三招解决企业算力问题

AIStation是面向AI企业开发场景的人工智能资源平台,可通过资源配额、GPU共享、排队托管三招“组合拳”,智能化分配GPU计算资源,提高资源利用率,帮助用户提高开发效率。

首先,AIStation收拢分散的计算资源,提供集群式的池化管理,并设置资源配额策略,实现多用户公平均衡使用资源。

AIStation将开发用户划分为 5 个用户组,每个用户组 10 人,并根据业务需求设置每组和每个用户的使用配额,如可设置每组使用 6 张GPU卡、 40 个CPU核。并对每个用户的开发环境使用时长、同时提交任务数量进行限制。

其次,AIStation通过GPU共享策略,可以让多人共用一张GPU卡且互不影响。

AIStation统一管理 4 台GPU节点,将其中 2 个节点的 16 张GPU卡设置为开发资源组,用于开发环境创建,剩下 16 张GPU卡为训练资源组,用于模型训练。通过共享策略,AIStation可将开发资源组的每张GPU卡切分为 8 份,每份使用4G显存。这样原来的 16 张GPU卡相当于变为了 128 张卡。并且通过设置CPU超线程策略扩展CPU核数,满足 50 个用户同时创建开发环境的需求。用户也可以根据自己的模型设置batchsize和显存使用的大小。

GPU共享模式

最后,AIStation通过任务排队托管、定义任务优先级,充分利用空闲时间训练任务,并且可根据优先级调度任务排队运行。

用户可同时提交多个训练任务,资源不足时排队等待,一个任务训练结束后自动释放资源给排队等待的任务,从而可以充分利用夜间、周末训练任务,延长GPU的使用时间。同时用户可设置优先级,让重要任务优先训练。

开发用户任务托管

AIStation取得显著效果

GPU使用时间加大近 1 倍。原来单个GPU节点分配给一个用户小组使用,每卡每天的平均使用时间仅为14. 4 小时。AIStation通过GPU共享、任务托管,解决资源孤岛,将每卡每天的平均使用时间提升到22. 8 小时。

一天周期内集群GPU使用情况

GPU利用率提升50%。原来用户在开发阶段独占一张GPU,GPU利用率仅为10%,训练阶段可达90%,每天每卡的平均利用率为30%。使用AIStation后,开发阶段 8 人共用一张GPU卡,GPU利用率可上升为80%,训练阶段为90%,每天每卡的利用率可达到80%。

GPU使用情况对比

每周训练任务的数量增大一倍多。假设提交一个ImageNet数据集和一个ResNet50 模型,使用 1 张Tesla V100 GPU卡训练任务,每个任务的训练时间大概为 12 小时。

原来因为人均不够一张卡, 白天GPU卡用于创建开发环境,晚上才能训练任务,那么一个工作日可以完成的任务数最多为 32 个,即一周可以完成 160 个任务。

而AIStation支持任务排队,可以最大限度的使用GPU资源。一周可以完成 368 个任务数,效率提升2. 3 倍。假设开发团队单个项目平均需要训练的任务数为50,那么每个月的项目完成数从 3 个提升到 7 个。

可以看出,浪潮AIStation通过对计算资源的高效管理、调度,在GPU使用时间、利用率和训练任务数量上,相比原方案均实现了大幅提升,最大化地优化了资源使用。

浪潮AIStation人工智能资源平台面向AI企业开发场景,致力于帮助企业构建一体化的AI开发平台,为AI开发工程师提供高效的计算力支撑、精准的资源管理和调度、敏捷的数据整合及加速、流程化的AI开发业务整合,助力AI企业提高开发效率和产品上市速度,增强企业竞争力。

除了高效的资源管理,AIStation在开发环境创建、数据管理、开发流程管理等方面也表现出色。在后续文章中,我们将结合实际应用场景为大家详细介绍,敬请关注。

相关话题

特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)均为站长传媒平台用户上传并发布,文章为企业广告宣传内容,本平台仅提供信息存储服务,对本页面内容所引致的错误、不确或遗漏,概不负任何法律责任,相关信息仅供参考。任何单位或个人认为本页面内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时,可及时向站长之家提出书面权利通知或不实情况说明,并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明(点击查看反馈联系地址)。本网站在收到上述法律文件后,将会依法依规核实信息,沟通删除相关内容或断开相关链接。

推荐关键词

24小时热搜

查看更多内容

大家正在看