在这个人工智能驱动的时代，安装GPU集群已成为组织为加速深度学习、科学计算和高性能数据分析而采取的下一个重要步骤。在高性能计算和专用GPU服务器托管方面拥有专业知识，在设计满足特定需求的可扩展GPU集群方面是值得信赖的权威。以下文章将带您了解构建高效GPU集群的一些关键注意事项和步骤。
在本教程中，您将了解非常强大的GPU集群的硬件、软件和网络方面，这对于并行处理和深度学习模型来说是最佳选择。从选择合适的 GPU 类型到系统优化以实现可扩展性，本文深入介绍了每个重大决策。
什么是GPU集群？
在正常情况下，GPU集群本质上是连接在一起的不同服务器，每个服务器内都有一个或多个图形处理单元。因此，集群旨在提供深度学习、机器学习和科学模拟所特有的更高级别的并行计算。GPU集群之所以成为高性能计算环境中的重要关注点，是因为它们能够以更高的速度和效率管理大量数据，这部分归功于它们的 GPU 外形尺寸，这优化了 GPU 的物理设计和集成，以实现最高性能。
构建GPU集群时的关键考虑因素
选择合适的 GPU
首先，在您的GPU集群中选择适合您开发的 GPU。目前，NVIDIA GPU服务器往往是训练深度学习模型的首选，因为它们的 GPU 针对神经网络和其他机器学习算法进行了优化。
集群节点和 GPU 规格
典型的GPU集群由许多 GPU 节点组成，这些节点相互连接以形成一个逻辑系统。每个节点都应由高性能 CPU 处理器支持，并辅以内存和网络端口以实现节点之间的通信。在构建GPU集群时，必须考虑数据中心级 GPU 的外形尺寸，从而必须确保它们适合可用的物理空间并符合冷却要求。
除此之外，集群可以是同构集群，其中所有节点都使用相同型号的 GPU，也可以是异构集群，其中不同节点使用不同型号的 GPU。虽然同构集群更易于管理，但它们不具备运行各种工作负载的灵活性；异构集群可以实现这一点。
网络和低延迟
为了获得最高性能，您的GPU集群节点需要能够有效地相互通信。高速互连（例如 InfiniBand 或 PCI Express 连接）有助于确保最小延迟和最大并行信息处理。网络基础设施必须能够支持大量数据，尤其是需要在多个 GPU 节点之间持续传输数据的深度学习和科学计算应用程序。
电源和冷却
另一个重要的考虑因素是GPU集群的功耗，该集群的功耗相当高，在计算量大的情况下会达到峰值。任何单个节点都需要一个强大的 PSU，以便以适当的方式同时运行多个 GPU。同样，GPU 在工作时是非常热的运行设备。需要在设施或数据中心安装第三方冷却措施，以防止过热并保持 GPU 的最佳性能。
软件和集群管理
您的GPU集群将需要定制软件来高效管理工作负载和资源。此外，许多深度学习框架（例如 TensorFlow 和 PyTorch）都针对 GPU 进行了优化。您将需要整个集群管理软件来进行任务调度、GPU 使用情况监控和节点通信管理。
可扩展性和面向未来
随着人工智能和深度学习工作负载的增长，GPU集群也在增长。设计合理的集群应该能够通过添加更多计算节点或更强大的 GPU 轻松扩展。这种周到的设计还应能够轻松支持网络基础设施和存储的未来升级，以满足人工智能模型不断增长的数据需求。
如何构建GPU集群：分步指南
步骤 1：估计工作量要求
在构建GPU集群之前，请考虑您的工作负载需求。您的应用程序是用于 AI 训练、推理、数据分析还是视频处理？您在 GPU、网络和存储中的节点选择当然应考虑这些需求。例如，如果应用领域是大规模 AI 模型训练，则选择应考虑更高范围的 GPU。
步骤 2：选择硬件组件
一旦计算出工作负载，您就会知道要使用什么硬件。对于GPU集群中的每个节点，您需要以下内容：
- GPU：根据您的需求选择 Tensor Core GPU
- CPU：一款可以补充 GPU 的强大处理器
- 内存：足够的 RAM，不会成为数据瓶颈
- 网络：高速互连
- 存储：快速 SSD 存储，可快速检索数据和访问
步骤3：网络配置
选择硬件后，配置网络安全以使其支持节点之间的低延迟通信。确保节点与高速网络端口互连，以便快速传输数据。
步骤4：安装和软件配置
安装您最喜欢的操作系统。大多数GPU集群通常都安装 Linux。为 GPU 配置驱动程序。安装深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch 或 MXNet）以及集群管理软件（如 Kubernetes 或 Slurm）来安排和监控任务。
步骤 5：部署和测试
硬件和软件运行后，您将部署集群并运行基准测试，以确保一切按预期运行。使用配置参数微调集群以获得高性能，这些参数可以修改（但不限于）内存使用率、冷却系统和网络吞吐量。
结论
GPU可以极大地提高您的组织大规模运行密集型 AI 和深度学习任务的能力。您将能够设置所需的高性能计算环境，同时考虑到最佳的硬件组件、网络和可扩展性。精通GPU服务器托管：确保为您的 AI 工作负载提供最新的 NVIDIA GPU 和现代基础设施。
