תזמור מקבץ GPU עבור עומסי עבודה של AI

MicrocosmWorks מיישמת תזמון GPU מודע לעומסי עבודה המשתמש ב-MIG (Multi-Instance GPU) partitioning ב-A100/H100 GPUs כדי לבודד עומסי עבודה של inference ב-GPU slices קטנים יותר, תוך שמירת full GPUs או multi-GPU allocations עבור training jobs, ובכך מונעת פרגמנטציה בזיכרון מהפרעה של עומסי עבודה מעורבים. ה-orchestrator מבין את פרופילי הזיכרון של סוגי עומסי עבודה שונים ומתזמן אותם כדי למקסם את ניצול ה-GPU, מבלי לגרום לכשלים של out-of-memory מ-allocations מפוצלים. עבור clusters המריצים גם inference וגם training, גישה זו משיגה בדרך כלל ניצול GPU של 70-85% בהשוואה ל-30-40% הנפוצים ב-mixed clusters המתזומנים באופן נאיבי.

MicrocosmWorks פורסת בדרך כלל תזמור GPU באמצעות Kubernetes עם ה-NVIDIA GPU Operator ותוספי תזמון מותאמים אישית, משופרים עם פריימוורקים כמו Run:ai או Volcano עבור gang scheduling, fair-share queuing, ו-fractional GPU allocation ש-vanilla Kubernetes אינו תומך בהם באופן טבעי. Kubernetes סטנדרטי מתייחס ל-GPUs כמשאבי מספרים שלמים אטומים, בעוד שהמערך המשופר שלנו מבין את טופולוגיית ה-GPU (חיבורי NVLink, PCIe לעומת NVSwitch), קיבולת זיכרון, ויכולת חישוב כדי לקבל החלטות מיקום המשפיעות באופן משמעותי על ביצועי האימון. עבור אשכולות גדולים (50+ GPUs), יכולת התזמון החכמה לבדה יכולה לשפר את התפוקה האפקטיבית ב-20-40% בהשוואה לתזמון GPU ברירת מחדל של Kubernetes.

MicrocosmWorks מיישמת אסטרטגיות רכש GPU רב-שכבתיות המשלבות on-demand cloud GPUs עבור burst capacity, reserved instances עבור baseline steady-state workloads, ו-spot/preemptible instances עבור fault-tolerant training jobs עם checkpointing — המשיגות הפחתת עלויות של 40-60% בהשוואה ל-on-demand-only pricing. שכבת ה-orchestration layer מבצעת באופן אוטומטי checkpointing למשימות אימון במרווחי זמן הניתנים להגדרה, ומאפשרת graceful preemption recovery כאשר spot instances נתבעים בחזרה, ומנתבת time-sensitive inference workloads ל-reserved capacity לזמינות מובטחת. עבור ארגונים עם דרישת GPU מתמשכת, אנו גם מעריכים colocation עם NVIDIA hardware בבעלות לעומת cloud-only approaches, שכן ה-break-even point עבור חומרה בבעלות היא בדרך כלל 12-18 חודשים של שימוש רציף.

MicrocosmWorks פורסת high-bandwidth, low-latency interconnects באמצעות InfiniBand (400Gbps NDR) או RoCE v2 (100-400Gbps) fabrics עם NCCL-optimized network topology, מכיוון שביצועי distributed training הם לרוב network-bound ולא compute-bound כאשר gradient synchronization על פני nodes יוצר communication bottleneck. ארכיטקטורת הרשת כוללת topology-aware job placement שמבצעת co-location ל-distributed training pods על nodes המחוברים דרך אותו network switch (leaf-spine topology awareness) כדי למזער cross-switch traffic. עבור cloud deployments, אנו ממנפים placement groups ו-cluster networking options (AWS EFA, GCP GPUDirect-TCPX, Azure InfiniBand) שמספקים near-bare-metal network performance, עם network architecture consulting בעלות של $35-$50 לשעה.

MicrocosmWorks מיישמת multi-tenancy מבוסס namespace עם מכסות GPU מינימליות מובטחות לכל צוות, יכולת burst מעל המכסה כאשר ל-cluster יש משאבים פנויים, ומדיניות preemption מבוססת עדיפות המבטיחה ש-workloads של production inference בעלי עדיפות גבוהה יקבלו תמיד משאבים גם בתקופות אימון עמוסות. הפלטפורמה כוללת פורטל בשירות עצמי שבו ראשי צוותים יכולים להגיש training jobs, לצפות במיקומי התור, לנטר את ניצול ה-GPU, ולנהל את סדרי העדיפויות של משימות הצוות שלהם ללא צורך בהתערבות של platform engineering. דיווחי Chargeback עוקבים אחר שעות ה-GPU שנצרכו על ידי כל צוות ופרויקט, מה שמאפשר לצוותי כספים להקצות עלויות תשתית AI בדיוק בין היחידות העסקיות.