תגית: Deep Learning

תכירו: vCompute Server של NVidia

במסגרת כנס VMWorld שנערך השבוע, חשפה NVidia את המוצר החדש שלה שהוא vCompute Server (נקרא לזה בקצרה VCS) שמתאים לאלו שצריכים להריץ עומסי AI, DL בסביבות וירטואליות.

עד היום, חברות שרצו להריץ למטרות Training ופיתוח עומסי AI בסביבה וירטואלית, היו צריכים לעשות זאת עם ה-vGPU ש-Nvidia מוכרת. בשיטה הזו מקצים חלק מכרטיס ה-GPU שיושב בשרת לכל VM (אגב, לידיעה: vSphere 6.7 U3 מאפשר לראשונה להצמיד מספר vGPU למכונת VM, לא רק vGPU יחיד).

לשיטה הזו יש כמה חסרונות רציניים:

  • ה-vGPU לא תוכנן מראש עם ה-CUDA לשימושי AI,DL. כן, הוא יכול להריץ זאת (גם מעבד גרפי נמוך מאוד כמו MX150 בלאפטופ יכול להריץ זאת), אך לא בצורה אופטימלית.
  • אם אתם משתמשים בקונטיינרים עם ה-Runtime Container של NVidia, זה לא היה מנצל את היכולות האמיתיות של הכרטיס (TCC, nVLink וכו') אלא היה מתייחס ל-vGPU בלבד.
  • אין תמיכת NVLink
  • אין אפשרות אגרגציה טבעית (מעבר למה שה-vGPU נותן).

הפתרון של NVidia הוא ה-VCS, מערכת חלופית שנותנת "vGPU" אבל למערכות AI,DL (כל עוד ה-VM לא מריץ שום דבר גרפי כי .. אין דרייבר גרפי).

מערכת ה-VCS פותרת את החסרונות של ה-vGPU ה"קלאסי" ונותנת את הפוקנציונאליות הבאה (אפשר לקרוא מעט יותר בהרחבה על כך בקובץ ה-PDF הזה):

  • אפשרות לחלק את ה-GPU לחלקים (Fraction) או לבצע אגרגציה של מספר v-GPU מכרטיסים שונים ובגדלים שונים.
  • מהירות עבודה יותר גבוהה (כי אין צורך לכרטיס לבצע רינדורי גרפיקה של מסכים וירטואליים/תלת מימד/וידאו וכו')
  • שימוש ב-NVLink בחיבור Peer to peer.
  • מיגרציה – מעתה אפשר לבצע vMotion (באשכולות לדוגמא) גם כשהמכונה רצה, לבצע suspend, resume.
  • תמיכה ב-Multi Tenant.
  • שימוש מ-NRC לקונטיינרים יהיה מהיר יותר, הואיל והמודול בלינוקס יודע להשתמש בכל היכולות של ה-GPU בשרת.

החסרונות:

  • אין דרייברים לגרפיקה (אז תשכחו מאובונטו גרפי – ואם אתם עדיין רוצים סביבה גרפית, תכירו את NoMachine)
  • אין דרייברים ל-Windows (כן, לכל גרסאות Windows)
  • אין יותר פרופילים קטנים, הן ברמת זכרון (המינימום הוא 4 ג'יגה, המקסימום הוא 48 ג'יגה) והן ברמת CPU (מינימום 4 ליבות, מקסימום 48 ליבות).
  • אין תמיכה ב-Quadro הישנים (יש תמיכה ב-Quadro RTX)

מבחינת רישוי: תצטרכו רישוי בתשלום שנתי, פר GPU.

פתרון ה-VCS בהחלט מתאים כמובן (ומומלץ) לשימוש עם Kubernetes, קונטיינרים וכו'.

ובעניין מעט שונה: נודע לי כי רוב החברות שרוכשות GPU בשרתים לצרכי AI – רוכשות RTX 2080TI ובכמויות נכבדות. כפי שציינתי בעבר, כרטיסים אלו אינם מתאימים לשרתים, הואיל והם צריכים כניסת אויר מצד שמאל ואילו כל הכרטיסי GPU לשרתים מצריכים איוורור מאחורי הכרטיס (בגלל זה הכרטיסים אטומים מצד שמאל). מהרגע שאתם מכניסים RTX 2080TI, אתם צריכים לקחת בחשבון שהכרטיס מהר מאוד יבצע שנמוך מהירות שעון הואיל ואין לו קירור מספק ואתם יכולים להגיע למהירות עיבוד של .. RTX 2070.

מעבר לכך, עם ה-VCS יש סוף סוף ניצול לחיבור ה-NVLink והעברת המידע ב-GPU בין הכרטיסים במהירות של 100 ג'יגהביט לשניה. ב-RTX 2080TI יש רק חיבור אחד כך שניתן לצוות מקסימום זוג כרטיסים. אם נכניס 8 כרטיסים כאלו לשרת וננסה להשתמש בכולם (הגדרת TCC), המערכת תצטרך לעבוד יותר לאט הואיל וה-DATA צריך לעבור הלוך ושוב בין ה-GPU (דרך המעבד וה-RAM בשרת) לדיסק וההיפך, ואילו עם כרטיסי Tesla וכרטיסים אחרים לשרתים (Quadro RTX) ה-DATA עובר בין כרטיסי ה-GPU דרך ה-NVLINK כך שהדברים רצים הרבה יותר, ועוד לא הזכרתי שמבחינה חוקית NVidia אוסרת על הפעלת כרטיסי RTX 2080TI (או כל RTX "ביתי") על שרתים והם יכולים מחר בבוקר בעדכון CUDA ודרייבר פשוט לבטל אפשרות שימוש בכרטיסים ביתיים בשרתים, כך שחשוב לקחת זאת בחשבון.

עוד נקודה ש-NVidia הכריזו היא הקמה של Repo חדש לקונטיינרים שמשתמש ביכולות CUDA ונקרא NGC. זה לא ממש חדש (ומשתמשים בו ב-DGX שלהם), אבל הפעם זה פתוח לקהל. לתשומת לב צה"ל, חברות בטחוניות וכו' שלא ממש מוכנים/יכולים לעבוד באופן ישיר מול האינטרנט – אין שום בעיה להוריד מה-REPO של NGC (ואחרים למען האמת) ולאכסן זאת דרך Registry משלכם. הנה לינק איך עושים זאת עם לינוקס.

לסיכום: אם אתם צריכים/משתמשים במערכת וירטואליזציה לצורך AI/DL או לשימוש עם קונטיינרים, הפתרון החדש של NVidia יכול בהחלט להתאים לכם. קחו בחשבון שאם אתם צריכים מקסימום מהירות, עדיף לרכוש את כרטיסי ה-Tesla או כרטיסי ה-Quadro (או כרטיסים עם האות V) עם חיבור NVLink כפול בכל GPU.

כמה מילים על לימוד-מכונה ועל GPU ועננים

עדכונים לפוסט – בסופו.

בשנים האחרונות, תחום ה"לימוד מכונה"/"לימוד עמוק"/"AI" ושלל שמות נוספים (ותוסיפו לכך טונות של Hype) קיבלו תאוצה מאוד חזקה. כיום התחום "חם" מאוד ואלו שמכירים את התחום נחטפים, וחברות כמו אמזון וגוגל מציעות משכורות מאוד מפתות (כמה מפתות? 50K ומעלה לחודש, בשקלים כמובן, ויש גם מענק חתימת-חוזה, תלוי כמה אתה מכיר, וכמה אתה מנוסה). סטארט אפים לנושאים אלו צצים כמו פטריות לאחר הגשם וכמובן שחברות הענן הציבורי הזדרזו להוציא שרותים שמציעים תחומים אלו בקלות מופלאה – תכניס את ה-DATA, הנה API קל לשימוש ובהצלחה.

אבל האם לחברות ולסטארטאפים שווה לרוץ לענן ולהשתמש בשרותי ה-SAAS הללו? כמו תמיד, אין כאן תשובה של "כן" או "לא". יש חלקים שבהחלט שווה להשתמש בענן הציבורי ובחלק מהמקרים – עדיף מכונות מקומיות.

מכיוון שהתחומים הללו מכסים תחומים כמו אודיו, וידאו, צ'אט בוטים ודברים רבים נוספים, לא ניכנס לדברים במובנים הטכניים לעומק אלא נדבר על הדברים בכלליות. באופן עקרוני, לא חשוב איזה AI או Deep Learning או Machine Learning מדובר, הכללים די ידועים:

  • אתה בונה את התוכנה (או משתמש בשילוב של Tensorflow, Caffe2 ושאר ספריות) ו"מסביר" לתוכנה מה אתה בעצם רוצה לעשות.
  • אתה מכניס את הנתונים שאתה רוצה לעבד.
  • אתה מכוון שוב ושוב ושוב ו"מאמן" את האלגוריתמים שהתוכנה תכיר את הנתונים ותתן תוצאות שאתה רוצה שתתן – עד לתוצאות שאתה רוצה.

בשלב השני, השלב שאתה מציע את התוכנה או שרות לקהל הרחב, בד"כ מתרחשים התהליכים הבאים:

  • השרתים והתוכנות שלך מקבלים מהלקוחות מידע שאותו צריך לעבד
  • השרתים והתוכנות שלך מעבדים את התמונה (או מה שזה לא יהיה) לפי האלגוריתמים שפיתחת ולפי כל ה"אימון" שהעברת במערכת שלך – זה נקרא "תהליך הערכה" (Evaluation process)
  • התוכנה מוציאה פלט בהתבסס על אותו Evaluation.

זה – במבט על מגבוה בערך מה שקורה.

הבעיה מתחילה כשמקימים את החלק הראשון בענן. כיום, ברוב המקרים מומלץ לעשות את הדברים על GPU הואיל והוא מכיל אמנם "ליבות טיפשות" שמסוגלות לעשות רק דברים פשוטים, אבל יש אלפי ליבות פר GPU ולכן העיבוד יהיה הרבה יותר זריז מאשר לבצע אותו על CPU. הבעיה מתחילה בכך שאינך מקבל מקבל GPU יעודי עבור המכונה/מכונות שלך אלא רק חלק ממנו. כמה? אף ספק לא אומר, אבל אני יכול להמר על 1/8 או יותר נמוך (1/16, תלוי כמה GPU יש במכונה, תלוי כמה VM רצים עליה ושאר פרמטרים).

בכל תהליך הלימוד, החלק הכי כבד הוא חלק ה"אימון" מכיוון שהוא צריך לעיתים לרוץ מאות או אלפי פעמים בצורה טורית או מקבילית (תלוי בסיטואציה ובנתונים ובהתאם לפרויקט) וזהו החלק שלוקח הכי הרבה זמן.

חברות גדולות שעוסקות בתחומים הללו כבר למדו שבכל מה שקשור לאימון, עדיף לעשות זאת In house ולא לסמוך על עננים, ומכיוון שהן חברות גדולות, הן יכולות להרשות לעצמן לרכוש מכונה כמו ה-DGX-1 של nVidia. כמה עולה המכונה הזו? 130,000 דולר, סכום שאין להרבה סטראטאפים או חברות קטנות או בינוניות. בשרת זה ישנם 8 כרטיסי Tesla מבוססי Volta (הארכיטקטורה החדשה של nVidia) שכוללים ליבות יעודיות ל-Tensor והרבה ליבות שמיועדות ל-CUDA. בנוסף, הכרטיסים מחוברים ביניהם עם NVLink שנותן מהירות מדהימה של 200 ג'יגהבייט לשניה פר כרטיס. בקיצור – מפלצת יעודית ל-AI/DL/ML. (אפשר ללחוץ על התמונה על מנת לקבל את הפרטים).

לאחרונה חברת nVidia הבינה שאותם חברות קטנות ובינוניות מעוניינות גם בפתרון. הם לא מחפשים לקנות DGX-1 והם מעדיפות פתרון יותר זול אך חזק. כרטיסים גרפיים כמו GTX 1080TI או אפילו Titan Xp הם טובים, אך המהירות עדיין אינה מספיקה.

לכן nVidia הוציאה בימים האחרונים את הכרטיס מימין. תכירו – זה ה-Titan V, ה"אח הקטן" של Tesla V100. מדובר על כרטיס עם אותו GPU כמו אחיו הגדול, אך יש לו 12 ג'יגהבייט זכרון (ב-Tesla יש 16), אין אפשרות לשרשר אותו עם Titan V אחרים (ואין SLI) ויש עוד מס' הבדלים – טבלת השוואה ניתן לראות כאן. אגב, אם אתם רוכשים כרטיס כזה, שדרגו ל-CUDA 9.1 שידע לתמוך בכל הפונקציות של הכרטיס.

מחיר הכרטיס (לא כולל מסים ומכס) – 3000$. יקר בהרבה מכל כרטיס אחר שמיועד ללקוחות פרטיים, אבל עדיין זול בהרבה בהשוואה ל-Tesla V100 (שאותו בין כה לא תוכלו להכניס לרוב השרתים). עם כרטיס כזה, אני יכול להבטיח לכם שהביצועים שלו יהיו גבוהים בהרבה מכל Instance עם GPU שתרימו בענן. (ניתן כמובן להרים מס' מכונות VM בשרתים מקומיים ולכל מכונה להצמיד GPU כזה בשיטת GPU Passthrough, כדאי לשאול את יצרן השרת לגבי התמיכה ב-Passthrough ולגבי IOMMU).

לכן, השלב הראשון, לעניות דעתי – עדיף לעשות אותו מקומית. הביצועים יהיו יותר גבוהים, והעלויות יותר נמוכות (לא צריך לשלם על תעבורה, אתם יכולים להשתמש בכמה ליבות שאתם רוצים מבלי לשלם מחיר יקר פר ליבה).

השלב השני לעומת זאת, עדיף לבצע אותו בענן, מכיוון שהתהליך ה-Evaluation של המידע שנכנס מהלקוח הוא הרבה יותר קצר ולכן גם חלק מ-GPU יכול להספיק לכך, מה עוד שבענן הרבה יותר קל לעשות Scale Out ולשרת בכך יותר ויותר לקוחות.

לסיכום: חברות הענן הציבורי יעשו הכל כדי שתשתמשו בשרותיהן ולשם כך הם עושים מאמצי שיווק אדירים. אישית, אינני חסיד של שרותי SAAS בנושאים שהועלו בפוסט זה ואני יותר מאמין בשיטות היותר קלאסיות של שרתים (לא ראיתי עדיין אף ענן ציבורי שמציע קונטיינרים עם GPU רציני. ניתן לעשות זאת מקומית אך זה עדיין לא דבר יציב) שמתווספים ל-Scale Out כדי לעמוד בעומס פניות מלקוחות ולכן השלב השני הרבה יותר מתאים לענן ואילו השלב הראשון – מתאים יותר להרצה מקומית.

עדכון 17/12/17: קיבלתי פניה לגבי מידע שגוי שאני מפרסם בפוסט זה ולכן אני רואה צורך להבהיר: אינני אומר ששום ענן ציבורי לא נותן תשתית מואצת GPU (במקרה של אמזון ומיקרוסופט – Tesla ובמקרה של גוגל – TPU). כולם נותנים שרות SAAS כזה או אחר ל-ML/DL מואצים, אבל זהו שרות SAAS. למי שמחפש פתרון VM או קונטיינרים נטו שבהם הוא יכול להשתמש בפשטות ב-tensorflow-gpu עם PIP ועם הקוד שלו – זה כרגע למיטב ידיעתי והבנתי – לא קיים.