Gestion de clusters pour l'IA à grande échelle et les GPU : Défis et opportunités

Aperçu

Explorez les défis et solutions pour gérer de grands clusters de GPU destinés aux charges de travail en IA, y compris l'utilisation efficace, la surveillance des pannes et l'automatisation native Kubernetes pour les vérifications de santé et l'orientation des charges de travail.

Programme

• Introduction à la gestion des clusters pour l'IA
Aperçu des clusters GPU dans les charges de travail IA
Importance de la gestion efficace des clusters
• Comprendre le matériel et l'architecture des GPU
Notions de base de l'architecture GPU
Indicateurs de performance des GPU
• Défis de la gestion de clusters IA à grande échelle
Problèmes de scalabilité
Allocation et planification des ressources
Tolérance aux pannes et récupération
• Utilisation efficace des clusters GPU
Méthodes de surveillance et d'optimisation
Techniques d'équilibrage de charge
• Surveillance et gestion des pannes
Identification et diagnostic des pannes
Systèmes automatisés pour la détection des pannes
Études de cas des stratégies de gestion des pannes
• Kubernetes pour les charges de travail IA
Introduction aux bases de Kubernetes
Outils d'automatisation natifs de Kubernetes
• Vérifications de l'état et orientation des charges de travail
Mise en œuvre des vérifications de l'état dans Kubernetes
Stratégies pour l'orientation dynamique des charges de travail
• Outils et technologies pour la gestion des clusters
Aperçu des outils clés (par exemple, Prometheus, Grafana)
Pile technologique pour l'automatisation des clusters
• Opportunités et tendances futures
Innovations dans la technologie des clusters GPU
Solutions émergentes en gestion de clusters
• Atelier pratique et études de cas réelles
Exercices pratiques en gestion de clusters
Analyse de déploiements de clusters réussis
• Projet final et évaluation
Concevoir une stratégie de gestion des clusters
Présentation des résultats et solutions

Sujets

Informatique