Piilotetut sudenkuopat tekoälyinfrastruktuurissa: mitä asiakas oppii kuusi kuukautta käyttöönoton jälkeen (ja miten ratkaisimme ne laitteisto-ohjelmistokokonaisuudessamme)
NVIDIA
Scala^r-tiimin arkkitehti (osa Rubytech-ryhmää) kuvailee tyypillisiä ongelmia, joita asiakkaat kohtaavat rakentaessaan omaa tekoälyinfrastruktuuriaan, kuten integraatio-ongelmia, GPU-valintaa, verkkopullonkauloja, virransyöttöä ja jäähdytystä sekä sertifiointia. Artikkeli selittää, miten heidän valmis laitteisto-ohjelmistokokonaisuutensa (PAK) Scala^r MII välttää nämä ongelmat tarjoamalla testatun pinon, optimoidun verkon ja ajastimen parannuksia.
Artikkelissa, jonka on kirjoittanut Alexey, arkkitehti Scala^r-yrityksestä (osa Rubytech-konsernia), käsitellään haasteita, joita asiakkaat kohtaavat rakentaessaan omaa tekoälyinfrastruktuuriaan. Tärkeimpiä sudenkuoppia ovat: komponentit, jotka toimivat erikseen, mutta pettävät yhdessä kuormituksen alla; väärän GPU:n valinta (usein H100, vaikka sitä ei tarvita); verkon virheelliset määritykset, jotka heikentävät suorituskykyä (esimerkiksi RDMA-liikenteen sekoittaminen varmuuskopiointiliikenteeseen); vikasietoisuuden puute Kubernetes-klustereissa; teho- ja jäähdytysvaatimusten aliarviointi sekä pitkä sertifiointiprosessi säännellyillä toimialoilla. Näihin haasteisiin Scala^r tarjoaa 'Scala^r MII' -laitteisto-ohjelmistokokonaisuutta, joka tarjoaa esitestatun yhdistelmän laitteistoa, käyttöjärjestelmää, Kubernetesia, GPU-pinoa ja verkkopinoa, mikä lyhentää käyttöönottoaikaa 1–2 viikkoon ja parantaa suorituskykyä 200–300 prosenttia verrattuna itse koottuun järjestelmään. Kokonaisuus tukee useita GPU-alustoja (NVIDIA ja kiinalaiset vaihtoehdot) ja sisältää ominaisuuksia, kuten fyysisen liikenteen erottelun, MLAG-verkon, räätälöidyn ajastimen, joka huomioi GPU-topologian, redundanteen tehonjaon ja FSTEC-sertifikaatit. Artikkelissa korostetaan myös kolmea skenaariota: koulutus, hienosäätö ja päättely, joissa PAK tarjoaa merkittäviä suorituskykyparannuksia.
Lähde: Habr — хаб ИИ —
Alkuperäinen