HPC与AI:完美融合

电子说

1.3w人已加入

描述

01. HPC究竟是什么?

HPC指的是在多台服务器上以高速并行方式执行复杂计算的能力。这些服务器的集合被称为集群,由数百甚至数千台计算服务器通过网络连接而成。在HPC集群中,每台计算机承担着执行计算任务的角色,这些计算机被称为节点。

HPC集群通常用于批量计算。在HPC集群的核心,存在一个调度程序,负责管理可用资源。这使得能够高效地将任务请求分配到不同的计算资源(包括CPU和GPU),并通过高速网络进行计算处理。

现代的HPC解决方案可以在本地数据中心、边缘计算环境或云端运行。它们能够在合理的时间和成本内解决大规模计算难题,因此适用于各种不同类型的问题。

高性能数据分析(HPDA)则是一个新兴领域,将HPC资源应用于处理大规模数据,以解决日益复杂的问题。HPDA的一个主要焦点领域是推动AI的发展,尤其是大规模深度学习模型。

02. AI对高性能计算的影响

HPC早于AI问世,因此这两个领域在软件和基础设施方面存在显著差异。要将它们有机地融合在一起,需要对工作负载管理和工具进行必要的调整。以下是HPC如何逐步发展以迎合AI挑战的一些方法。

编程语言的调整

HPC程序通常采用Fortran、C或C++等编程语言编写。HPC的过程倚赖这些语言编写的传统接口、库和扩展。而AI主要依赖Python、Julia等语言。

为了实现这两者在相同的基础设施上成功协同工作,必须确保界面和软件能够同时兼容这两种编程范式。通常情况下,这需要将AI框架和编程语言与现有应用程序整合在一起,以确保这些应用程序继续以之前的方式运行。这样,AI和HPC的开发人员可以持续使用他们熟悉的工具,而无需转向不同的编程语言。

虚拟化与容器化

容器化为HPC和AI应用程序提供了巨大的便利。这些工具能够轻松地根据工作负载需求调整基础设施,并以一致的方式在任何地方部署这些应用程序。

对于AI而言,容器化还有助于增强Python或Julia等应用程序的可扩展性。这是因为容器化允许配置一个独立于主机基础设施的隔离环境。

容器化还适用于基于云的HPC,这使HPC变得更易访问且成本效益更高。容器允许管理人员创建可快速轻松部署的HPC配置,根据需要添加和删除资源,而无需耗费大量时间进行配置。

增加内存

大数据在AI中扮演着重要角色,数据集不断增大。为了维持高性能计算所提供的速度和效率,需要大量内存来收集和处理这些数据集。

HPC系统通过支持更大容量的RAM(包括持久性和临时性内存)的新技术来解决这一问题。例如,可以使用非易失性内存(NVRAM)来增加单节点和分布式内存的容量。

03. HPC如何促进打造更卓越的AI应用

HPC系统通常包含16到64个节点,每个节点搭载两个或更多个CPU。这带来了明显更高的处理能力,相较传统系统而言,优势明显。此外,HPC系统中的每个节点均提供快速的内存和存储资源,实现了更大容量和更高速度,远超传统系统的性能水平。

为了进一步增强处理能力,许多HPC系统还整合了GPU。GPU是一种专用处理器,作为CPU的协处理器使用。CPU和GPU的协同工作被称为混合计算。

混合计算的HPC系统在AI项目中有着多重优势:

GPU可更有效地处理与AI相关的算法,如神经网络模型。

并行计算和协同处理可加速计算过程,缩短处理大数据集和运行大规模实验所需的时间。

更多的存储和内存使得处理更大量的数据成为可能,提高了AI模型的准确性。

工作负载可以在可用资源之间分配,充分利用现有资源。

与传统方法相比,HPC系统相对于传统方法可以提供更具成本效益的超级计算。在云端,可以将HPC作为一种服务来使用,避免了前期投入,按照实际使用量进行付费,提高了经济效益。

04. AI与HPC的融合

HPC行业急需将AI与HPC有机结合,以增强对AI应用的支持。HPC已成功在宇宙理论、天体物理学、高能物理学以及非结构化数据管理等领域运行大规模AI模型。 然而,我们必须认识到,在HPC上加速AI模型训练的方法仍属实验性。随着在HPC环境中使用的GPU数量增加,如何优化超参数(hyperparameter)仍不十分明确。 另一个挑战是,当供应商在HPC平台上测试AI性能时,通常使用经典的神经网络模型,例如在标准ImageNet数据集上训练的ResNet。尽管这为我们提供了AI在HPC环境中性能的大致概念,但在现实中,我们面对的是复杂、不完整和多样化的AI架构,其性能可能与这些基准结果差异巨大。 未来的发展将推动AI与HPC的深度融合:

创造更完善的数学框架,以选择最适用于HPC系统的AI架构和优化策略。

建立跨学科任务共享经验的社群,涵盖信息学、AI模型、数据和软件管理等领域。

深入了解AI数据和模型之间的相互作用,打造可跨多个领域和应用场景使用的商业解决方案。

提高开源工具和平台的应用,以促进AI在HPC上的广泛采用,并改进标准工具的支持。

05. 在HPC上驱动AI——创新崭露头角

充分发挥Kubernetes在HPC基础设施中的强大功能,它能够自动管理和协调GPU加速的AI工作负载所需的资源。这使得在HPC环境中自动运行计算密集型工作负载变得轻而易举。 以下是一些关键功能亮点:

先进的资源可见性:通过资源池化,创建高效的资源共享管道。

消除瓶颈:您可以设置资源的保证配额,以避免性能瓶颈,并在云环境中精确优化计费。

更高级别的资源控制:实时动态地调整资源分配,以确保每个任务都在任何时刻获得所需的资源。  

通过协助团队优化昂贵的计算资源,我们能够加速深度学习和其他计算密集型工作负载的执行。这将推动更有效地利用HPC环境,推动AI研究和应用的前沿发展。  

 

打开APP阅读更多精彩内容
声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉

全部0条评论

快来发表一下你的评论吧 !

×
20
完善资料,
赚取积分