Планиране на GPU изчисления (GPU Scheduling)

Планирането на GPU изчисления (GPU Scheduling) е системен инженерен процес за оптимално разпределяне на графични процесори, тензорни ядра и памет между конкурентни задачи за обучение и инференция на невронни мрежи.

Технически предизвикателства

1. Топологична съгласуваност (Topology Awareness): Разпределяне на задачите съобразно архитектурата на бързите вътрешни шини (като NVLink и NVSwitch) за минимизиране на закъсненията при обмен на градиенти.
2. Фрагментация на изчислителните шкафове: Елиминиране на неизползвани изчислителни ресурси при суперклъстери като GB200 NVL72 чрез динамично уплътняване на контейнери.
3. Съвместно изпълнение (Co-location): Паралелно стартиране на задачи с висок приоритет за инференция с фонови задачи за дистилация и обучение без влошаване на латентността.
4. Оркестрация в хибридни облаци: Използване на платформи като SkyPilot и Kubernetes за автоматичен трансфер на натоварването към най-изгодните облачни доставчици.

Икономически ефект

Ефективното планиране позволява увеличаване на използваемостта на клъстерите с 25% до 40%, спестявайки десетки милиони долари капиталови разходи за хардуер.