Descubre el rendimiento excepcional del sistema EOS para entrenamiento de IA a gran escala
Tabla de contenidos:
- Introducción
- Equipo de ingeniería de sistemas de centros de datos de Nvidia
- Diseño y construcción de los sistemas HPC y IA
- El superordenador EOS y los sistemas Exoscaler de DDN
- Arquitectura de almacenamiento en EOS
- Telemetría y monitoreo del sistema
- Entrenamiento de aprendizaje profundo en EOS
- Uso de la función "hot nodes" de DDN
- Desarrollo continuo y colaboración con DDN
- Conclusiones
Artículo: Diseño y rendimiento del sistema EOS para entrenamiento de IA a gran escala
🔥 Introducción:
¡Hola a todos! En este artículo, vamos a sumergirnos en los detalles del diseño y rendimiento del sistema EOS, la última supercomputadora de Nvidia diseñada específicamente para el entrenamiento de inteligencia artificial a gran escala. Comenzaremos presentando al equipo de ingeniería de sistemas de centros de datos de Nvidia y su enfoque en la creación de sistemas de alto rendimiento para la IA. ¡Prepárate para descubrir cómo EOS ha logrado un gran rendimiento en el entrenamiento de IA a través de su arquitectura de almacenamiento única y el uso inteligente de la función "hot nodes" de DDN!
👨💻 Equipo de ingeniería de sistemas de centros de datos de Nvidia:
Permítanme presentarles a mi impresionante equipo, el equipo de ingeniería de sistemas de centros de datos de Nvidia. Estamos a Cargo de diseñar y construir sistemas de IA y HPC de alto rendimiento desde cero, utilizando la última tecnología disponible. No solo nos enfocamos en lograr un rendimiento de IA ultrarrápido, sino que también nos aseguramos de que estos sistemas sean altamente versátiles y capaces de manejar una amplia gama de cargas de trabajo. Enorgulleciéndonos de nuestro trabajo previo con la supercomputadora Seline, debutamos en el Top 500 en junio de 2020 y ahora estamos emocionados de presentarles nuestro nuevo sistema: EOS.
🚀 Diseño y construcción de los sistemas HPC y IA:
El equipo de ingeniería de centros de datos de Nvidia trabaja incansablemente para diseñar sistemas de HPC y IA de última generación. Estos sistemas están diseñados desde cero para aprovechar al máximo el rendimiento de la IA y se basan en la última hardware disponible. Nuestro objetivo es lograr un rendimiento excepcional y ofrecer sistemas que sean capaces de enfrentar cualquier desafío que se les presente. El lanzamiento de Seline, nuestra supercomputadora anterior, fue un gran éxito y ahora estamos emocionados de presentar EOS, nuestro último logro.
💡 El superordenador EOS y los sistemas Exoscaler de DDN:
EOS, nuestro nuevo superordenador, marca un importante avance en el rendimiento de la IA. En su diseño, hemos aprovechado los sistemas Exoscaler de DDN, en particular el sistema Exoscaler AI 400X2. Esto ha permitido a EOS lograr un rendimiento sin precedentes, debutando en el Top 500 en la posición número nueve. Con una capacidad de 121 ptif flops HPL, EOS es aproximadamente el doble de potente que Seline. Este salto en el rendimiento es el resultado de la combinación perfecta entre los sistemas Exoscaler de DDN y el hardware de Nvidia, incluido el Nvidia DGX H100 y el Mellanox NDR InfiniBand.
📁 Arquitectura de almacenamiento en EOS:
El diseño de almacenamiento en EOS se basa en un enfoque jerárquico. Utilizamos unidades escalables de 32 nodos para construir nuestros super pods, que luego se pueden incrementar para construir pods de hasta 128 nodos. Estos pods se despliegan en múltiples unidades para lograr una Alta escalabilidad. En términos de conectividad, utilizamos una arquitectura de tres niveles de topología de árbol graso para nuestras infraestructuras de computación y almacenamiento, utilizando grupos de hojas y espina dorsal locales. EOS está construido con cinco pods, conectados entre sí mediante conmutadores principales.
📊 Telemetría y monitoreo del sistema:
Para garantizar el máximo rendimiento y la máxima eficiencia en EOS, nuestro equipo ha desarrollado una meticulosa estrategia de telemetría y monitoreo. Mediante la instrumentación detallada de todos los niveles del sistema, desde el centro de datos hasta el nivel de la aplicación, podemos observar y analizar el rendimiento del sistema en tiempo real. Esto nos permite identificar cuellos de botella, problemas de red y validar que cumplimos con nuestros objetivos de rendimiento.
💪_Entrenamiento de aprendizaje profundo en EOS:
El entrenamiento de IA a gran escala es un proceso intensivo en lectura. Con grandes conjuntos de datos alojados en el almacenamiento en red, es crucial que nuestro sistema ofrezca un rendimiento de lectura excepcional para minimizar el tiempo dedicado a las operaciones de E/S y maximizar el tiempo dedicado al cálculo. En EOS, hemos logrado esto utilizando la función "hot nodes" de DDN, aprovechando el almacenamiento local NVMe disponible en nuestros nodos DGX H100.
🔥 Uso de la función "hot nodes" de DDN:
Una de las características destacadas de EOS es el uso extensivo de la función "hot nodes" de DDN, basada en la caché persistente del cliente en el sistema de archivos Lustre. Esto nos permite dinámicamente construir una caché de datos en los nodos locales y reducir la congestión en nuestra red. A medida que se leen los archivos desde el almacenamiento paralelo, se almacenan en caché localmente, lo que acelera las operaciones de lectura repetidas durante el transcurso de un trabajo. Esta función ha demostrado ser extremadamente útil al reducir la carga en nuestro sistema de almacenamiento en red y permitirnos ejecutar múltiples trabajos de manera simultánea.
🔬 Desarrollo continuo y colaboración con DDN:
Nuestro equipo de ingeniería está comprometido con el desarrollo continuo y la mejora del rendimiento en EOS. Para Ello, colaboramos estrechamente con DDN en la implementación de nuevas mejoras, como el soporte de Ceph Rados Gateway (RGW) y la integración con Microsoft Active Directory. Estamos entusiasmados con las futuras actualizaciones de red y la configuración de "hot nodes" y PCC para seguir mejorando el rendimiento de EOS y satisfacer las crecientes demandas de la IA.
💡 Conclusiones:
En resumen, EOS ha demostrado ser un avance significativo en el rendimiento del entrenamiento de IA a gran escala. Con una arquitectura de almacenamiento jerárquica, el uso inteligente de la función "hot nodes" de DDN y la colaboración continua con DDN en el desarrollo e implementación de nuevas mejoras, estamos orgullosos de ofrecer un sistema que cumple con los más altos estándares de rendimiento y versatilidad. El equipo de ingeniería de sistemas de centros de datos de Nvidia está comprometido con la innovación y continuará impulsando los límites de la IA.
Recursos:
FAQ:
P: ¿Cuál es la función principal de EOS?
R: La función principal de EOS es ofrecer un rendimiento excepcional en el entrenamiento de inteligencia artificial a gran escala.
P: ¿Qué es la función "hot nodes" en DDN?
R: La función "hot nodes" es una característica de DDN que permite la creación dinámica de una caché local de datos en los nodos del sistema, acelerando las operaciones de lectura y reduciendo la congestión en la red de almacenamiento.
P: ¿Qué otras mejoras se están desarrollando para EOS en colaboración con DDN?
R: Estamos trabajando en mejoras continuas, como el soporte de Ceph Rados Gateway (RGW) y la integración con Microsoft Active Directory, para garantizar un rendimiento optimizado y una gestión de cuentas segura en EOS.
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