Intelligenza artificiale
Eseguire un carico di lavoro ai distribuito sincrono
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Per eseguire un processo ai e ML multinodo sincrono nel cluster Kubernetes, eseguire le seguenti operazioni sull'host di distribuzione jump. Questo processo consente di sfruttare i dati memorizzati su un volume NetApp e di utilizzare più GPU di quelle che un singolo nodo di lavoro può fornire. Vedere la figura seguente per un'illustrazione di un lavoro di ai distribuito sincrono.
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I lavori distribuiti sincroni possono contribuire ad aumentare la precisione delle performance e della formazione rispetto ai lavori distribuiti asincroni. Una discussione sui pro e contro dei lavori sincroni rispetto ai lavori asincroni non rientra nell'ambito di questo documento. |
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I seguenti comandi di esempio mostrano la creazione di un worker che partecipa all'esecuzione distribuita sincrona dello stesso job di benchmark TensorFlow eseguito su un singolo nodo nell'esempio della sezione "Eseguire un carico di lavoro ai a nodo singolo". In questo esempio specifico, viene implementato solo un singolo worker perché il lavoro viene eseguito su due nodi di lavoro.
In questo esempio, l'implementazione di lavoro richiede otto GPU e può quindi essere eseguita su un singolo nodo di lavoro GPU che dispone di otto o più GPU. Se i nodi di lavoro GPU dispongono di più di otto GPU, per massimizzare le performance, è possibile aumentare questo numero in modo da essere uguale al numero di GPU presenti nei nodi di lavoro. Per ulteriori informazioni sulle implementazioni di Kubernetes, vedere "Documentazione ufficiale di Kubernetes".
In questo esempio viene creata un'implementazione di Kubernetes perché questo specifico lavoratore containerizzato non viene mai completato da solo. Pertanto, non ha senso implementarlo utilizzando il costrutto di lavoro Kubernetes. Se il tuo lavoratore è stato progettato o scritto per essere completato da solo, potrebbe essere opportuno utilizzare il costrutto di lavoro per implementare il tuo lavoratore.
Al pod specificato in questa specifica di implementazione di esempio viene assegnato un
hostNetworkvalore ditrue. Questo valore significa che il pod utilizza lo stack di rete del nodo di lavoro host invece dello stack di rete virtuale creato da Kubernetes per ciascun pod. Questa annotazione viene utilizzata in questo caso perché il carico di lavoro specifico si basa su Open MPI, NCCL e Horovod per eseguire il carico di lavoro in maniera sincrona e distribuita. Pertanto, richiede l'accesso allo stack di rete host. Una discussione su Open MPI, NCCL e Horovod non rientra nell'ambito di questo documento. Che sia o meno cosìhostNetwork: truel'annotazione è necessaria a seconda dei requisiti del carico di lavoro specifico che si sta eseguendo. Per ulteriori informazioni suhostNetworkvedere il campo "Documentazione ufficiale di Kubernetes".$ cat << EOF > ./netapp-tensorflow-multi-imagenet-worker.yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: netapp-tensorflow-multi-imagenet-worker spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: netapp-tensorflow-multi-imagenet-worker template: metadata: labels: app: netapp-tensorflow-multi-imagenet-worker spec: hostNetwork: true volumes: - name: dshm emptyDir: medium: Memory - name: testdata-iface1 persistentVolumeClaim: claimName: pb-fg-all-iface1 - name: testdata-iface2 persistentVolumeClaim: claimName: pb-fg-all-iface2 - name: results persistentVolumeClaim: claimName: tensorflow-results containers: - name: netapp-tensorflow-py2 image: netapp/tensorflow-py2:19.03.0 command: ["bash", "/netapp/scripts/start-slave-multi.sh", "22122"] resources: limits: nvidia.com/gpu: 8 volumeMounts: - mountPath: /dev/shm name: dshm - mountPath: /mnt/mount_0 name: testdata-iface1 - mountPath: /mnt/mount_1 name: testdata-iface2 - mountPath: /tmp name: results securityContext: privileged: true EOF $ kubectl create -f ./netapp-tensorflow-multi-imagenet-worker.yaml deployment.apps/netapp-tensorflow-multi-imagenet-worker created $ kubectl get deployments NAME DESIRED CURRENT UP-TO-DATE AVAILABLE AGE netapp-tensorflow-multi-imagenet-worker 1 1 1 1 4s -
Verificare che l'implementazione worker creata al punto 1 sia stata avviata correttamente. I seguenti comandi di esempio confermano che è stato creato un singolo pod di lavoro per l'implementazione, come indicato nella definizione di implementazione, e che questo pod è attualmente in esecuzione su uno dei nodi di lavoro GPU.
$ kubectl get pods -o wide NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE netapp-tensorflow-multi-imagenet-worker-654fc7f486-v6725 1/1 Running 0 60s 10.61.218.154 10.61.218.154 <none> $ kubectl logs netapp-tensorflow-multi-imagenet-worker-654fc7f486-v6725 22122
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Creare un lavoro Kubernetes per un master che inizia, partecipa e tiene traccia dell'esecuzione del lavoro sincrono a più nodi. I seguenti comandi di esempio creano un master che inizia, partecipa e tiene traccia dell'esecuzione distribuita sincrona dello stesso job di benchmark TensorFlow eseguito su un singolo nodo nell'esempio nella sezione "Eseguire un carico di lavoro ai a nodo singolo".
Questo processo master di esempio richiede otto GPU e può quindi essere eseguito su un singolo nodo di lavoro GPU che dispone di otto o più GPU. Se i nodi di lavoro GPU dispongono di più di otto GPU, per massimizzare le performance, è possibile aumentare questo numero in modo da essere uguale al numero di GPU presenti nei nodi di lavoro.
Al pod master specificato in questa definizione di lavoro di esempio viene assegnato un
hostNetworkvalore ditrue, proprio come al pod di lavoro è stato assegnato unhostNetworkvalore ditruenella fase 1. Per ulteriori informazioni sul motivo per cui questo valore è necessario, vedere il passaggio 1.$ cat << EOF > ./netapp-tensorflow-multi-imagenet-master.yaml apiVersion: batch/v1 kind: Job metadata: name: netapp-tensorflow-multi-imagenet-master spec: backoffLimit: 5 template: spec: hostNetwork: true volumes: - name: dshm emptyDir: medium: Memory - name: testdata-iface1 persistentVolumeClaim: claimName: pb-fg-all-iface1 - name: testdata-iface2 persistentVolumeClaim: claimName: pb-fg-all-iface2 - name: results persistentVolumeClaim: claimName: tensorflow-results containers: - name: netapp-tensorflow-py2 image: netapp/tensorflow-py2:19.03.0 command: ["python", "/netapp/scripts/run.py", "--dataset_dir=/mnt/mount_0/dataset/imagenet", "--port=22122", "--num_devices=16", "--dgx_version=dgx1", "--nodes=10.61.218.152,10.61.218.154"] resources: limits: nvidia.com/gpu: 8 volumeMounts: - mountPath: /dev/shm name: dshm - mountPath: /mnt/mount_0 name: testdata-iface1 - mountPath: /mnt/mount_1 name: testdata-iface2 - mountPath: /tmp name: results securityContext: privileged: true restartPolicy: Never EOF $ kubectl create -f ./netapp-tensorflow-multi-imagenet-master.yaml job.batch/netapp-tensorflow-multi-imagenet-master created $ kubectl get jobs NAME COMPLETIONS DURATION AGE netapp-tensorflow-multi-imagenet-master 0/1 25s 25s -
Verificare che il lavoro principale creato al punto 3 sia in esecuzione correttamente. Il seguente comando di esempio conferma che è stato creato un singolo pod master per il lavoro, come indicato nella definizione del lavoro, e che questo pod è attualmente in esecuzione su uno dei nodi di lavoro GPU. Inoltre, il pod di lavoro inizialmente visto al punto 1 è ancora in esecuzione e i pod master e di lavoro sono in esecuzione su nodi diversi.
$ kubectl get pods -o wide NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE netapp-tensorflow-multi-imagenet-master-ppwwj 1/1 Running 0 45s 10.61.218.152 10.61.218.152 <none> netapp-tensorflow-multi-imagenet-worker-654fc7f486-v6725 1/1 Running 0 26m 10.61.218.154 10.61.218.154 <none>
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Verificare che il lavoro principale creato al punto 3 sia stato completato correttamente. I seguenti comandi di esempio confermano che il lavoro è stato completato correttamente.
$ kubectl get jobs NAME COMPLETIONS DURATION AGE netapp-tensorflow-multi-imagenet-master 1/1 5m50s 9m18s $ kubectl get pods NAME READY STATUS RESTARTS AGE netapp-tensorflow-multi-imagenet-master-ppwwj 0/1 Completed 0 9m38s netapp-tensorflow-multi-imagenet-worker-654fc7f486-v6725 1/1 Running 0 35m $ kubectl logs netapp-tensorflow-multi-imagenet-master-ppwwj [10.61.218.152:00008] WARNING: local probe returned unhandled shell:unknown assuming bash rm: cannot remove '/lib': Is a directory [10.61.218.154:00033] PMIX ERROR: NO-PERMISSIONS in file gds_dstore.c at line 702 [10.61.218.154:00033] PMIX ERROR: NO-PERMISSIONS in file gds_dstore.c at line 711 [10.61.218.152:00008] PMIX ERROR: NO-PERMISSIONS in file gds_dstore.c at line 702 [10.61.218.152:00008] PMIX ERROR: NO-PERMISSIONS in file gds_dstore.c at line 711 Total images/sec = 12881.33875 ================ Clean Cache !!! ================== mpirun -allow-run-as-root -np 2 -H 10.61.218.152:1,10.61.218.154:1 -mca pml ob1 -mca btl ^openib -mca btl_tcp_if_include enp1s0f0 -mca plm_rsh_agent ssh -mca plm_rsh_args "-p 22122" bash -c 'sync; echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches' ========================================= mpirun -allow-run-as-root -np 16 -H 10.61.218.152:8,10.61.218.154:8 -bind-to none -map-by slot -x NCCL_DEBUG=INFO -x LD_LIBRARY_PATH -x PATH -mca pml ob1 -mca btl ^openib -mca btl_tcp_if_include enp1s0f0 -x NCCL_IB_HCA=mlx5 -x NCCL_NET_GDR_READ=1 -x NCCL_IB_SL=3 -x NCCL_IB_GID_INDEX=3 -x NCCL_SOCKET_IFNAME=enp5s0.3091,enp12s0.3092,enp132s0.3093,enp139s0.3094 -x NCCL_IB_CUDA_SUPPORT=1 -mca orte_base_help_aggregate 0 -mca plm_rsh_agent ssh -mca plm_rsh_args "-p 22122" python /netapp/tensorflow/benchmarks_190205/scripts/tf_cnn_benchmarks/tf_cnn_benchmarks.py --model=resnet50 --batch_size=256 --device=gpu --force_gpu_compatible=True --num_intra_threads=1 --num_inter_threads=48 --variable_update=horovod --batch_group_size=20 --num_batches=500 --nodistortions --num_gpus=1 --data_format=NCHW --use_fp16=True --use_tf_layers=False --data_name=imagenet --use_datasets=True --data_dir=/mnt/mount_0/dataset/imagenet --datasets_parallel_interleave_cycle_length=10 --datasets_sloppy_parallel_interleave=False --num_mounts=2 --mount_prefix=/mnt/mount_%d --datasets_prefetch_buffer_size=2000 -- datasets_use_prefetch=True --datasets_num_private_threads=4 --horovod_device=gpu > /tmp/20190814_161609_tensorflow_horovod_rdma_resnet50_gpu_16_256_b500_imagenet_nodistort_fp16_r10_m2_nockpt.txt 2>&1
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Eliminare l'implementazione dei lavoratori quando non è più necessaria. I seguenti comandi di esempio mostrano l'eliminazione dell'oggetto di implementazione worker creato nel passaggio 1.
Quando si elimina l'oggetto di implementazione worker, Kubernetes elimina automaticamente tutti i worker pod associati.
$ kubectl get deployments NAME DESIRED CURRENT UP-TO-DATE AVAILABLE AGE netapp-tensorflow-multi-imagenet-worker 1 1 1 1 43m $ kubectl get pods NAME READY STATUS RESTARTS AGE netapp-tensorflow-multi-imagenet-master-ppwwj 0/1 Completed 0 17m netapp-tensorflow-multi-imagenet-worker-654fc7f486-v6725 1/1 Running 0 43m $ kubectl delete deployment netapp-tensorflow-multi-imagenet-worker deployment.extensions "netapp-tensorflow-multi-imagenet-worker" deleted $ kubectl get deployments No resources found. $ kubectl get pods NAME READY STATUS RESTARTS AGE netapp-tensorflow-multi-imagenet-master-ppwwj 0/1 Completed 0 18m
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Opzionale: eliminare gli artefatti del job master. I seguenti comandi di esempio mostrano l'eliminazione dell'oggetto di lavoro master creato nel passaggio 3.
Quando si elimina l'oggetto di lavoro master, Kubernetes elimina automaticamente tutti i pod master associati.
$ kubectl get jobs NAME COMPLETIONS DURATION AGE netapp-tensorflow-multi-imagenet-master 1/1 5m50s 19m $ kubectl get pods NAME READY STATUS RESTARTS AGE netapp-tensorflow-multi-imagenet-master-ppwwj 0/1 Completed 0 19m $ kubectl delete job netapp-tensorflow-multi-imagenet-master job.batch "netapp-tensorflow-multi-imagenet-master" deleted $ kubectl get jobs No resources found. $ kubectl get pods No resources found.