Solução: Aproveitamento dos recursos de programação de GPU e otimização de custos do SkyPilot
Contexto: as GPUs de ponta, como a NVIDIA A100, podem ter diferenças de preço de até 300% em diferentes regiões de nuvem e frequentemente enfrentam problemas de falta de estoque.
- Programas básicos
- As instâncias de ponto são gerenciadas automaticamenteAdicionar ao iniciar uma tarefa
--use-spotparâmetro, o sistema usa automaticamente instâncias Spot com um preço baixo de 60-90% e as reagenda no caso de uma interrupção - visualização de recursos globais: Implementação
sky show-gpusVisualize o tipo/preço/inventário de GPU em tempo real para todas as regiões de nuvem - mecanismo de tolerância a falhasO sistema tenta isso automaticamente quando a GPU preferida está fora de estoque:
- Outras regiões na mesma plataforma
- Outros provedores de serviços em nuvem
- Modelos alternativos de GPU com desempenho semelhante
- As instâncias de ponto são gerenciadas automaticamenteAdicionar ao iniciar uma tarefa
- Recomendações para a prática
- Configuração de recursos alternativos em YAML, como
accelerators: [A100:1, T4:2]Indica a prioridade A100, seguida por 2 substituições de T4 - Para missões longas, recomenda-se emparelhar
--cloud spot-check-interval 300Os parâmetros verificam o status da instância Spot a cada 5 minutos - fazer uso de
resources.disk_sizeConfigure o armazenamento temporário de grande capacidade para evitar a perda de dados devido à mudança de zona.
- Configuração de recursos alternativos em YAML, como
Eficácia: testes práticos mostram que essa abordagem pode reduzir o custo de uma tarefa de treinamento A100 de 100 horas de $300 para $50 e manter a taxa de sucesso da tarefa acima de 98%.
Essa resposta foi extraída do artigoSkyPilot: uma estrutura de código aberto para executar com eficiência tarefas de IA e em lote em qualquer nuvemO































