Мульти-GPU обучение в облаке: Подробное руководство

Необходимость обучения на нескольких GPU для современного ИИ

По мере роста сложности моделей ИИ и увеличения размеров наборов данных, обучение на одном GPU часто становится узким местом. Обучение на нескольких GPU распределяет вычислительную нагрузку между несколькими GPU, значительно сокращая время обучения и позволяя исследовать более крупные модели и гиперпараметры. Независимо от того, занимаетесь ли вы дообучением массивной LLM, такой как Llama 3, обучаете модель Stable Diffusion с нуля или разрабатываете передовые рекомендательные системы, конфигурации с несколькими GPU необходимы для поддержания производительности и конкурентоспособности.

Понимание парадигм обучения на нескольких GPU

Прежде чем приступить к настройке, крайне важно понять основные подходы к обучению на нескольких GPU:

• Параллелизм данных: Наиболее распространенный метод. Каждый GPU получает копию модели, и различные мини-пакеты данных обрабатываются одновременно. Затем градиенты агрегируются и усредняются по всем GPU перед обновлением весов модели. Фреймворки, такие как DistributedDataParallel (DDP) в PyTorch и MirroredStrategy в TensorFlow, отлично справляются с этой задачей.
• Параллелизм моделей (конвейерный параллелизм, тензорный параллелизм): Для моделей, слишком больших, чтобы поместиться в VRAM одного GPU. Модель разделяется между несколькими GPU, при этом каждый GPU содержит часть модели. Данные последовательно проходят через GPU. Это сложнее реализовать, но необходимо для действительно колоссальных моделей.
• Гибридные подходы (FSDP, DeepSpeed, Megatron-LM): Они сочетают параллелизм данных и моделей, часто включая такие методы, как шардирование состояний оптимизатора или даже параметров модели (например, Fully Sharded Data Parallel - FSDP, Zero Redundancy Optimizer - ZeRO из DeepSpeed). Их цель — максимизировать утилизацию GPU и эффективность памяти для чрезвычайно больших моделей.

Ключевые соображения перед настройкой обучения на нескольких GPU

Успешная настройка нескольких GPU требует тщательного планирования. Вот что следует учитывать:

1. Размер вашей модели и набора данных

• Требования к VRAM: Сколько памяти потребляет ваша модель (параметры, активации, состояния оптимизатора)? Это определяет минимальный объем VRAM на один GPU.
• Пропускная способность данных: Насколько быстро ваш загрузчик данных может подавать данные на GPU? Узкие места здесь приведут к простою ваших GPU.
• Сложность модели: Более простые модели могут нуждаться только в параллелизме данных, в то время как LLM часто требуют FSDP или DeepSpeed.

2. Пропускная способность меж-GPU связи

Для параллелизма данных градиенты должны обмениваться между GPU. Для параллелизма моделей активации перемещаются между GPU. Высокоскоростные межсоединения критически важны:

• NVLink: Высокоскоростное межсоединение NVIDIA, предлагающее значительно более быструю одноранговую связь, чем PCIe. Необходимо для оптимальной производительности с несколькими высокопроизводительными GPU (например, A100, H100).
• PCIe: Стандартное межсоединение. Хотя его достаточно для 2-4 GPU с меньшими моделями, оно может стать узким местом при использовании большего количества GPU или более крупных моделей, особенно без NVLink.

3. Выбор фреймворка и API для распределенного обучения

• PyTorch: Высоко ценится за исследования и гибкость. PyTorch DDP надежен для параллелизма данных. Для более крупных моделей PyTorch FSDP (Fully Sharded Data Parallel) становится стандартом.
• TensorFlow: Стратегии распределения TensorFlow (например, MirroredStrategy) обеспечивают аналогичный параллелизм данных.
• Hugging Face Accelerate/Trainer: Упрощает настройку обучения на нескольких GPU с использованием различных бэкендов (DDP, FSDP, DeepSpeed) для моделей-трансформеров.
• DeepSpeed: Библиотека Microsoft для обучения в экстремальных масштабах, предлагающая оптимизатор ZeRO, смешанную точность и многое другое. Очень эффективна для массивных LLM.

Выбор подходящих GPU для обучения на нескольких GPU

Ландшафт GPU разнообразен, и выбор подходящего балансирует производительность, VRAM и стоимость.

Высокопроизводительные GPU корпоративного класса

• NVIDIA H100 (80 ГБ HBM3): Текущий король в области обучения ИИ. Непревзойденная производительность FP8/FP16, огромный объем VRAM и превосходная пропускная способность NVLink. Идеально подходит для передового обучения LLM и крупномасштабных исследований. Ожидайте премиальной цены.
• NVIDIA A100 (40 ГБ/80 ГБ HBM2): По-прежнему мощный. Отличная производительность FP16, достаточный объем VRAM (особенно вариант на 80 ГБ) и NVLink. Рабочая лошадка для многих сложных задач ИИ. Более доступен, чем H100, предлагая отличное соотношение цены и производительности для серьезного обучения.
• NVIDIA L40S (48 ГБ GDDR6): Новый претендент, предлагающий высокую производительность как для обучения, так и для инференса, часто по более низкой цене, чем A100/H100. Это профессиональный GPU, разработанный для центров обработки данных, обладающий хорошей емкостью памяти и пропускной способностью, хотя обычно использующий PCIe Gen4 для межсоединения.

Экономичные и просумерские GPU

• NVIDIA RTX 4090 (24 ГБ GDDR6X): Потребительский GPU, который превосходит ожидания по своей цене. Предлагает невероятную чистую производительность FP32, подходит для дообучения небольших LLM (7B-13B с квантованием/LoRA) или обучения Stable Diffusion. Его основным ограничением для нескольких GPU является отсутствие NVLink (только PCIe). Однако для 2-4 GPU это может быть очень экономичным решением.
• NVIDIA RTX A6000 (48 ГБ GDDR6): Профессиональный GPU для рабочих станций со значительным объемом VRAM, схожий с L40S по объему памяти. Он предлагает хорошую производительность и память ECC, что делает его надежным для длительных циклов обучения, но также полагается на PCIe для конфигураций с несколькими GPU.

Рекомендация: Для серьезного, крупномасштабного обучения на нескольких GPU отдавайте предпочтение инстансам с A100 (80 ГБ) или H100 (80 ГБ), подключенным через NVLink. Для дообучения небольших моделей или при более ограниченном бюджете инстансы RTX 4090 или L40S могут предложить отличное соотношение цены и качества, особенно если вы можете получить 2-4 из них в одной машине.

Пошаговое руководство по настройке обучения на нескольких GPU в облаке

Шаг 1: Выберите своего облачного провайдера

Ваш выбор зависит от бюджета, масштаба и желаемого уровня контроля.

• Специализированные облачные провайдеры GPU: (например, RunPod, Vast.ai, Lambda Labs, CoreWeave) Предлагают доступ к высокопроизводительным GPU на выделенном оборудовании или в виртуализированной среде по конкурентоспособным ценам. Часто предоставляют предварительно настроенные образы. Идеально подходит для экономичного, высокопроизводительного обучения.
• Гиперскейлеры: (например, AWS EC2, Google Cloud Platform (GCP) Compute Engine, Azure Virtual Machines) Предлагают обширные экосистемы, управляемые сервисы и глобальный охват. Обычно более высокая стоимость, но хорошо интегрируются с другими облачными сервисами.
• Децентрализованные сети GPU: (например, Akash Network, Salad) Могут предлагать очень низкие цены за счет использования простаивающих потребительских GPU, но могут иметь менее предсказуемую доступность или производительность.
• Провайдеры выделенного оборудования (Bare-Metal): (например, Vultr, OVHcloud) Предлагают выделенные серверы, часто с несколькими GPU, обеспечивая максимальный контроль и стабильную производительность, обычно с почасовой или ежемесячной оплатой.

Шаг 2: Выберите тип и конфигурацию инстанса

После выбора провайдера выберите инстанс, который соответствует вашим потребностям:

• Количество GPU: Начните с 2 или 4 GPU. Масштабируйте по мере необходимости.
• Модель GPU и VRAM: Исходя из требований вашей модели (A100, H100, L40S, RTX 4090).
• Межсоединение: Отдавайте предпочтение NVLink для конфигураций с несколькими A100/H100.
• Ядра CPU и RAM: Убедитесь, что достаточно CPU и RAM для обеспечения работы ваших GPU. Хорошее эмпирическое правило — 2-4 ядра CPU на GPU и 8-16 ГБ RAM на GPU для типичных рабочих нагрузок.
• Хранилище: Быстрое SSD-хранилище (предпочтительно NVMe) для вашего набора данных и контрольных точек.
• Пропускная способность сети: Высокоскоростная сеть для получения данных и отправки результатов.

Шаг 3: Настройте свою среду

1. Операционная система: Большинство провайдеров предлагают образы Ubuntu Server.
2. Драйверы NVIDIA и CUDA Toolkit: Установите правильные версии, соответствующие вашим GPU и желаемым версиям PyTorch/TensorFlow. Многие провайдеры предлагают предварительно подготовленные образы с уже установленными компонентами.
3. cuDNN: Библиотека NVIDIA для глубоких нейронных сетей, предоставляющая оптимизированные подпрограммы.
4. Python и библиотеки: Установите Python, PyTorch/TensorFlow, Hugging Face Transformers, Accelerate, DeepSpeed и т.д.
5. Контейнеризация (рекомендуется): Используйте Docker или Singularity. Создайте Dockerfile для инкапсуляции вашей среды (ОС, драйверы, CUDA, библиотеки). Это обеспечивает воспроизводимость и упрощает настройку на разных инстансах. Провайдеры, такие как RunPod, часто имеют готовый образ 'Docker Template' или 'RunPod Pytorch'.

Шаг 4: Подготовьте свои данные

• Облачное хранилище: Храните свои наборы данных в объектном хранилище (например, S3-совместимое хранилище, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage) или сетевых файловых системах (NFS).
• Локальный кэш: Для больших наборов данных рассмотрите возможность загрузки подмножества или активно используемых файлов на локальный NVMe SSD инстанса для уменьшения задержки ввода-вывыода во время обучения.
• Эффективная загрузка данных: Используйте DataLoader PyTorch с несколькими рабочими процессами (num_workers > 0) и закреплением памяти (pin_memory=True), чтобы обеспечить постоянную подачу данных на GPU.

Шаг 5: Адаптируйте свой код обучения для нескольких GPU

Это самый критический шаг на уровне кода. Вот упрощенный пример для PyTorch DDP:

Исходный код для одного GPU (концептуально):

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

model = MyModel().cuda()
optimizer = optim.Adam(model.parameters())

for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, labels in dataloader:
        inputs, labels = inputs.cuda(), labels.cuda()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

Код для нескольких GPU (PyTorch DDP) (концептуально):

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
import os

def setup(rank, world_size):
    os.environ['MASTER_ADDR'] = 'localhost'
    os.environ['MASTER_PORT'] = '12355'
    dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)

def cleanup():
    dist.destroy_process_group()

def train(rank, world_size):
    setup(rank, world_size)

    # 1. Подготовка модели и данных для распределенного обучения
    model = MyModel().to(rank)
    ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank])
    optimizer = optim.Adam(ddp_model.parameters())

    # 2. Использование DistributedSampler для загрузки данных
    dataset = MyDataset()
    sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset, num_replicas=world_size, rank=rank)
    dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, sampler=sampler, num_workers=4)

    for epoch in range(num_epochs):
        sampler.set_epoch(epoch) # Важно для корректного перемешивания данных в каждой эпохе
        for inputs, labels in dataloader:
            inputs, labels = inputs.to(rank), labels.to(rank)
            outputs = ddp_model(inputs)
            loss = criterion(outputs, labels)
            loss.backward()
            optimizer.step()
            optimizer.zero_grad()

    cleanup()

if __name__ == '__main__':
    world_size = torch.cuda.device_count() # Количество GPU
    torch.multiprocessing.spawn(train, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True)

Для FSDP или DeepSpeed настройка более сложна, но обычно следует аналогичной схеме инициализации распределенной среды и обертывания вашей модели/оптимизатора соответствующим распределенным API.

Шаг 6: Запуск и мониторинг

1. Команда запуска: Используйте команды torch.distributed.launch, torchrun или accelerate launch от Hugging Face Accelerate для запуска вашего скрипта на всех GPU.
2. Мониторинг: Используйте nvidia-smi для проверки утилизации GPU, использования VRAM и энергопотребления. Интегрируйте инструменты логирования, такие как Weights & Biases (W&B), MLflow или TensorBoard, для отслеживания метрик, потерь и производительности оборудования.
3. SSH/Mosh/Jupyter: Получите доступ к вашему инстансу через SSH для работы в командной строке, Mosh для лучшей устойчивости при нестабильных соединениях или Jupyter для интерактивной разработки.

Рекомендации по провайдерам для обучения на нескольких GPU

Специализированные облачные провайдеры GPU

• RunPod: Отлично подходит для спотовых и по запросу инстансов A100/H100/L40S. Удобный интерфейс, конкурентоспособные цены и сильное сообщество. Предлагает готовые Docker-шаблоны.
• Vast.ai: Децентрализованный маркетплейс, предлагающий одни из самых низких цен на различные GPU, включая RTX 4090, A6000, A100. Требует более сложной технической настройки и проверки провайдеров, но может принести значительную экономию средств.
• Lambda Labs: Сосредоточен на выделенных bare-metal GPU инстансах и серверах. Предлагает стабильную производительность и конкурентоспособные цены для A100/H100, часто с NVLink. Отлично подходит для долгосрочных, стабильных проектов.
• CoreWeave: Известен своими большими кластерами H100 и A100, часто по очень конкурентоспособным ценам, особенно для крупных обязательств. Отлично подходит для масштабного обучения LLM.

Традиционные облачные провайдеры (гиперскейлеры)

• AWS (Amazon Web Services): Предлагает инстансы P4d/P5 с A100/H100. Лучше всего подходит для тех, кто уже глубоко интегрирован в экосистему AWS и готов платить премию за интеграцию и управляемые сервисы.
• Google Cloud Platform (GCP): Предоставляет инстансы A2 с GPU A100. Мощная экосистема MLOps с Vertex AI.
• Azure: Виртуальные машины серий NC/ND с GPU NVIDIA. Хорошо подходит для предприятий с существующими обязательствами перед Microsoft.

Другие заслуживающие внимания упоминания

• Vultr: Предлагает выделенные облачные GPU-инстансы с A100 и A6000, часто по фиксированным ежемесячным тарифам, обеспечивая предсказуемые затраты.

Стратегии ценообразования и оптимизации затрат

Обучение на нескольких GPU может быть дорогостоящим. Вот как снизить затраты:

1. Используйте спотовые инстансы / вытесняемые виртуальные машины

Провайдеры, такие как AWS, GCP, Azure и Vast.ai, предлагают инстансы по значительно сниженным ценам (скидка до 70-90%), которые могут быть отозваны провайдером в короткие сроки. Идеально подходит для отказоустойчивых рабочих нагрузок или более коротких циклов обучения, где вы можете часто сохранять контрольные точки. Vast.ai специализируется на этой модели.

2. Выберите подходящий GPU для задачи

• Не переоснащайте. Если инстанс RTX 4090 может достичь ваших целей, не платите за H100.
• Тщательно учитывайте требования к VRAM. A100 на 80 ГБ дороже, чем A100 на 40 ГБ, но необходим, если ваша модель не помещается в последний.

3. Эффективная загрузка и предварительная обработка данных

Минимизируйте узкие места ввода-вывода. Предварительно обрабатывайте данные в автономном режиме, используйте эффективные форматы данных (например, TFRecord, Parquet) и кэшируйте данные локально на быстрых SSD.

4. Оптимизируйте свой код и гиперпараметры

• Обучение со смешанной точностью: Используйте FP16/BF16 для сокращения использования VRAM вдвое и потенциального удвоения скорости обучения на совместимых GPU (A100, H100, серии RTX 40).
• Накопление градиентов: Имитируйте большие размеры пакетов без увеличения VRAM, что полезно, когда размер пакета на один GPU ограничен.
• Ранняя остановка: Останавливайте обучение, когда производительность валидации стабилизируется, чтобы избежать напрасной траты вычислительных ресурсов.
• Сохранение контрольных точек модели: Периодически сохраняйте веса модели, чтобы возобновить обучение с последней контрольной точки, если инстанс будет вытеснен или произойдет сбой.

5. Контейнеризация и готовые образы

Использование образов Docker или предоставленных провайдером шаблонов с предустановленными драйверами и фреймворками значительно экономит время настройки и позволяет избежать дорогостоящих часов отладки.

6. Мониторинг и автоматическое выключение

Реализуйте скрипты для автоматического выключения инстансов по завершении обучения или если утилизация GPU падает ниже порогового значения, предотвращая затраты на простой.

Иллюстративное сравнение цен (почасовые тарифы для A100 80 ГБ и RTX 4090 24 ГБ)

Примечание: Цены являются приблизительными, часто колеблются и зависят от региона, доступности и типа инстанса. Эта таблица предназначена только для иллюстративных целей. Всегда проверяйте текущие цены провайдера.

Распространенные ошибки, которых следует избегать

• Игнорирование накладных расходов на связь: Неиспользование NVLink для высокопроизводительных конфигураций с несколькими GPU может серьезно ограничить эффективность масштабирования.
• Неоптимальные размеры пакетов: Слишком маленький размер пакета может привести к неэффективной утилизации GPU и медленной сходимости. Слишком большой — и у вас закончится VRAM или градиенты устареют.
• Недостаточный мониторинг утилизации GPU: Если ваши GPU простаивают в течение значительных периодов, вы тратите деньги впустую. Используйте nvidia-smi dmon или встроенные инструменты мониторинга.
• Несовместимые версии программного обеспечения: Несоответствие версий CUDA, cuDNN, PyTorch/TensorFlow и драйверов может привести к досадным ошибкам. Используйте Docker для управления зависимостями.
• Узкие места в данных: Медленная загрузка данных с диска или из сети приведет к простою ваших GPU. Обеспечьте быстрое хранилище и эффективные конвейеры данных.
• Недооценка затрат на сеть: Передача больших наборов данных в облако и из него, особенно между регионами, может привести к значительным расходам на исходящий трафик.
• Нерегулярное сохранение контрольных точек: Особенно со спотовыми инстансами, регулярное сохранение контрольных точек жизненно важно, чтобы избежать потери часов прогресса обучения.
• Недостаток знаний о распределенном обучении: Погружение в обучение на нескольких GPU без понимания концепций DDP, FSDP или DeepSpeed может привести к некорректным реализациям и плохому масштабированию.