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breaking-boundaries-tacc-as-an-unified-cloud-native-infra-for-ai-hpc-wu-dui-zha-daeptaccai-hpcni-chang-27dya-shi-peter-pan-daocloud-kaiqiang-xu-hong-kong-university-of-science-and-technology.pdf

上传人: 山海 编号:627231 2025-04-21 33页 2.04MB

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本文主要介绍了Turing AI Cloud如何将高性能计算(HPC)和Kubernetes(K8S)工作负载结合起来,构建一个对科学家友好的工具和平台。主要关键点包括: 1. TACC是一个支持机器学习应用的高性能和高度可扩展的AI计算基础设施,通过系统级优化针对ML/DL程序,无论在性能还是稳定性方面都优于传统HPC计算集群。 2. TACC通过先进的并行化和分布式训练,增强ML框架的模型开发,通过集群资源调度器优化资源分配,提高作业吞吐量和其他效率因素。 3. TACC采用AI中心的网络技术,通过高效管理大型模型传输和使用FPGA进行计算卸载,优化ML应用程序。 4. TACC简化了科学家的日常任务,如通过SLURM类似的命令行界面(CLI)和简洁的配置文件进行操作,支持使用SSH远程运行脚本,以及通过SCP将本地代码复制到用户目录等。 5. TACC通过Kubernetes和Slurm的协同,实现了多租户、开发和训练、监控、性能和健壮性等方面的优化。 6. TACC采用各种调度策略,支持GPU inventory、GPU health、GPU utilization等,并通过TensorBoard提供可视化。 7. 文章最后提到了TACC的实践,如何将Slurm和K8S部署在同一集群上,并提出了关于如何在各自的调度器级别或集中方式控制入口的问题。 以上是文章的主要内容,通过这些关键点,Turing AI Cloud提供了一个统一的、高效的、对科学家友好的AI和HPC计算平台。
"TACC如何优化AI与HPC计算?" "如何在Kubernetes中实现AI与HPC的统一基础设施?" "TACC如何简化科学家日常研究工作?"
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