Surveillance des GPU à grande échelle pour les clusters IA - ML et HPC

Aperçu

Rejoignez-nous alors que nous examinons comment NVIDIA surveille efficacement les clusters GPU adaptés aux charges de travail en intelligence artificielle et apprentissage automatique. Cette session complète vous guidera à travers l'application d'outils open-source pour aborder les principaux défis de déploiement, de maintenance, de sécurité et de mise à l'échelle dans des environnements utilisateurs hétérogènes.

Programme

• Introduction à la surveillance des GPU
Importance de la surveillance des GPU dans les clusters IA/ML et HPC
Aperçu de l'approche de NVIDIA pour la surveillance des GPU
• Compréhension des architectures GPU et des indicateurs de performance
Principes de base de l'architecture GPU pertinents pour les charges de travail IA/ML
Indicateurs clés de performance pour la surveillance des GPU
• Outils pour la surveillance des GPU NVIDIA
Introduction aux outils open-source
Aperçu des outils spécifiques de NVIDIA
• Déploiement de solutions de surveillance à grande échelle
Stratégies de déploiement d’outils de surveillance dans de grands clusters
Automatisation dans le déploiement
• Maintenance et mises à jour
Pratiques de maintenance de routine
Gestion des mises à jour et des upgrades dans un environnement surveillé
• Considérations de sécurité dans la surveillance des GPU
Identification des menaces potentielles à la sécurité
Mise en œuvre de mesures de sécurité pour les solutions de surveillance
• Évolutivité des solutions de surveillance des GPU
Défis liés à l’échelle dans la surveillance des GPU
Solutions et meilleures pratiques pour une surveillance évolutive
• Prise en compte des utilisateurs dans la surveillance des GPU
Différents profils d'utilisateurs dans la surveillance des GPU (par exemple, administrateurs, ingénieurs, data scientists)
Adaptation des solutions de surveillance aux besoins des différents utilisateurs
• Études de cas et exemples du monde réel
Examen des implémentations réelles
Leçons tirées des exemples de l'industrie
• Exercices pratiques et sessions de laboratoire
Exercices pratiques avec des outils de surveillance open-source
Mise en place d'une solution de surveillance à petite échelle
• Conclusion et tendances futures
Résumé des points clés
Émergence de nouvelles tendances dans la surveillance des GPU pour les clusters IA/ML et HPC
• Questions et Réponses et clôture du cours

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Sujets

Conférences