Lösung: Nutzung der GPU-Planungs- und Kostenoptimierungsfunktionen von SkyPilot
Hintergrund: High-End-Grafikprozessoren wie der NVIDIA A100 können in verschiedenen Cloud-Regionen Preisunterschiede von bis zu 300% aufweisen und sind oft nicht auf Lager.
- Kernprogramme
- Spot-Instanzen werden automatisch verwaltetHinzufügen beim Starten einer Aufgabe
--use-spotverwendet das System automatisch Spot-Instanzen mit einem niedrigen Preis von 60-90% und plant sie im Falle eines Ausfalls neu ein. - Ansicht der globalen Ressourcen: Umsetzung
sky show-gpusEchtzeit-Ansicht von GPU-Typ/Preis/Inventar für alle Cloud-Regionen - FehlertoleranzmechanismusDas System versucht dies automatisch, wenn die bevorzugte GPU nicht mehr verfügbar ist:
- Andere Regionen auf der gleichen Plattform
- Andere Cloud-Service-Anbieter
- Alternative GPU-Modelle mit ähnlicher Leistung
- Spot-Instanzen werden automatisch verwaltetHinzufügen beim Starten einer Aufgabe
- Empfehlungen für die Praxis
- Einrichten alternativer Ressourcen in YAML wie z.B.
accelerators: [A100:1, T4:2]Gibt die Priorität A100 an, gefolgt von 2 T4-Ersetzungen - Bei langen Einsätzen empfiehlt es sich, die
--cloud spot-check-interval 300Parameter prüfen den Status der Spot-Instanz alle 5 Minuten - ausnutzen
resources.disk_sizeKonfigurieren Sie einen temporären Speicher mit großer Kapazität, um Datenverluste aufgrund von Zonenänderungen zu vermeiden.
- Einrichten alternativer Ressourcen in YAML wie z.B.
Wirksamkeit: Praktische Tests zeigen, dass mit diesem Ansatz die Kosten einer 100-stündigen A100-Trainingsaufgabe von $300 auf $50 gesenkt werden können und die Erfolgsquote der Aufgabe über 98% liegt.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSkyPilot: ein Open-Source-Framework für die effiziente Ausführung von KI- und Batch-Aufgaben in jeder CloudDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das Problem der knappen und teuren GPU-Ressourcen lösen, um einen stabilen Betrieb von KI-Trainingsaufgaben zu erreichen?
