인공 지능
동기식 분산 AI 워크로드 실행
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Kubernetes 클러스터에서 동기식 다중 노드 AI 및 ML 작업을 실행하려면 배포 점프 호스트에서 다음 작업을 수행하십시오. 이 프로세스를 통해 NetApp 볼륨에 저장된 데이터를 활용하고 단일 작업자 노드가 제공할 수 있는 것보다 더 많은 GPU를 사용할 수 있습니다. 동기식 분산 AI 작업을 설명하는 방법은 다음 그림을 참조하십시오.
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동기 분산 작업은 비동기 분산 작업에 비해 성능 및 교육 정확도를 높일 수 있습니다. 동기 작업과 비동기 작업의 장단점을 논하는 것은 이 문서의 범위를 벗어납니다. |
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다음 명령 예는 섹션의 예에서 단일 노드에서 실행된 동일한 TensorFlow 벤치마크 작업의 동기식 분산 실행에 참여하는 작업자 1명의 생성을 보여 줍니다 "단일 노드 AI 워크로드 실행". 이 특정 예제에서는 작업이 두 작업자 노드에 걸쳐 실행되므로 한 명의 작업자만 배포됩니다.
이 작업자 배포는 8개의 GPU를 요청하므로 8개 이상의 GPU를 갖춘 단일 GPU 작업자 노드에서 실행할 수 있습니다. GPU 작업자 노드에서 8개 이상의 GPU를 사용하여 성능을 극대화한 경우, 이 숫자를 작업자 노드가 갖춘 GPU 수와 같게 늘리고 싶을 수 있습니다. Kubernetes 구축에 대한 자세한 내용은 를 참조하십시오 "Kubernetes 공식 문서".
이 예에서는 특정 컨테이너형 작업자가 자체적으로 완료되지 않기 때문에 Kubernetes 구축이 생성됩니다. 따라서 Kubernetes 작업 구성을 사용하여 구축하는 것은 타당하지 않습니다. 작업자가 혼자서 완료되도록 설계되거나 작성된 경우 작업 구성을 사용하여 작업자를 배포하는 것이 합리일 수 있습니다.
이 예제 배포 사양에 지정된 POD에 "true"의 "hostNetwork" 값이 제공됩니다. 이 값은 이 Pod가 일반적으로 Kubernetes에서 각 Pod에 생성하는 가상 네트워킹 스택 대신 호스트 작업자 노드의 네트워킹 스택을 사용한다는 것을 의미합니다. 이 경우 특정 워크로드는 개방형 MPI, NCCL 및 Horovod를 통해 동기식 분산 방식으로 워크로드를 실행하기 때문에 이 주석이 사용됩니다. 따라서 호스트 네트워킹 스택에 액세스해야 합니다. 공개 MPI, NCCL 및 Horovod에 대한 논의는 이 문서의 범위를 벗어납니다. 이 "hostNetwork: true" 주석이 필요한지 여부는 실행 중인 특정 워크로드의 요구 사항에 따라 달라집니다. hostNetwork 필드에 대한 자세한 내용은 를 참조하십시오 "Kubernetes 공식 문서".
$ 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 -
1단계에서 만든 작업자 배포가 성공적으로 시작되었는지 확인합니다. 다음 예제 명령은 배포 정의에 나와 있는 것처럼 단일 작업자 POD가 배포용으로 생성되었으며 이 POD가 현재 GPU 작업자 노드 중 하나에서 실행되고 있음을 확인합니다.
$ 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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동기 다중 노드 작업의 실행을 종료, 참여 및 추적하는 마스터에 대한 Kubernetes 작업을 생성합니다. 다음 명령 예에서는 이 섹션의 예제에서 단일 노드에서 실행된 것과 동일한 TensorFlow 벤치마크 작업의 동기식 분산 실행을 시작, 참여 및 추적하는 하나의 마스터를 생성합니다 "단일 노드 AI 워크로드 실행".
이 마스터 작업에서는 8개의 GPU를 요청하므로 8개 이상의 GPU를 갖춘 단일 GPU 작업자 노드에서 실행할 수 있습니다. GPU 작업자 노드에서 8개 이상의 GPU를 사용하여 성능을 극대화한 경우, 이 숫자를 작업자 노드가 갖춘 GPU 수와 같게 늘리고 싶을 수 있습니다.
이 예에서 지정한 마스터 포드는 1단계에서 작업자 포드가 hostNetwork 값이 true인 것처럼 true의 hostNetwork 값이 지정됩니다. 이 값이 필요한 이유에 대한 자세한 내용은 1단계를 참조하십시오.
$ 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 -
3단계에서 만든 마스터 작업이 올바르게 실행되고 있는지 확인합니다. 다음 예제 명령은 작업 정의에 나와 있는 것처럼 작업에 대해 단일 마스터 포드가 생성되었으며 이 포드가 현재 GPU 작업자 노드 중 하나에서 실행되고 있음을 확인합니다. 또한 1단계에서 처음 보았던 작업자 포드가 여전히 실행 중이고 마스터 포드와 작업자 포드가 다른 노드에서 실행되고 있음을 확인해야 합니다.
$ 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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3단계에서 만든 마스터 작업이 성공적으로 완료되었는지 확인합니다. 다음 명령 예에서는 작업이 성공적으로 완료되었음을 확인합니다.
$ 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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작업자 배포가 더 이상 필요하지 않으면 삭제합니다. 다음 예제 명령은 1단계에서 만든 작업자 배포 개체를 삭제하는 방법을 보여 줍니다.
작업자 배포 개체를 삭제하면 Kubernetes에서 연결된 작업자 포드를 자동으로 삭제합니다.
$ 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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* 선택 사항: * 마스터 작업 아티팩트를 정리하십시오. 다음 예제 명령은 3단계에서 만든 마스터 작업 오브젝트의 삭제를 보여 줍니다.
마스터 작업 개체를 삭제하면 연결된 마스터 포드가 자동으로 삭제됩니다.
$ 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.