NVIDIA представила новое решение для оптимизации нагрузки на системы GB200 NVL72 — Slurm, которое обеспечивает эффективное планирование работ в кластерах. Это позволит достичь пропускной способности до 130 ТБ/с, что имеет ключевое значение для работы с AI-моделями с триллионами параметров.
Технологические достижения GB200 NVL72
Система GB200 NVL72 содержит 72 графических процессора Blackwell, соединённых с использованием NVLink, что обеспечивает рекордные показатели производительности для задач AI и высокопроизводительных вычислений. Эта система позволяет объединять несколько GB200 NVL72 для создания иерархической сети с высокой пропускной способностью.
Использование Slurm с новыми функциями для учёта топологии кластера помогает вам оптимизировать размещение задач, минимизировать фрагментацию и значительно повысить заполняемость GPU. На моделях с 5000 узлами показано, что это позволяет достичь заполняемости на 99%, что критично для эффективной работы.
Анализ работы Slurm в кластере
С помощью Slurm можно задать сегменты работ разного размера — от 2 до 16 узлов для малых и крупных задач соответственно, что позволяет максимально эффективно использовать доступные ресурсы. Такие настройки повышают производительность на задачах, требующих обработку большого объёма данных, таких как обучение моделей смешанного типа.
Как показывает практика, применение топологически осведомленного планирования позволяет значительно сократить время выполнения задач, что упрощает процесс работы с крупными AI-инициативами. Основные рекомендации по использованию Slurm предполагают нацеливание на крупные задачи при планировании с использованием оптимальных сегментов, чтобы обеспечить высокую эффективность работы.
Практическая значимость для разработчиков
Для AI-команд в России внедрение таких решений, как Slurm, становится критически важным. С увеличением объёма обучаемых моделей и требований к вычислительным мощностям необходимость в таких системах будет только расти. Ожидайте, что такие улучшения могут дать возможность рассчитывать на рост производительности и уменьшение затрат на вычислительные ресурсы в проектах.
Следующий шаг — дальнейшее развитие и адаптация Slurm под новые требования рынка AI, что может дать новые возможности для оптимизации вычислительных процессов.