Skalierbare KI/ML-Infrastrukturen

NVIDIA-GPUs in Container-Systemen - Expertenwissen zur Evaluierung, Automatisierung und für die Praxis
1. Auflage 2023
ISBN: 978-3-8362-7393-0
Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH

Buch, Deutsch, 468 Seiten, Format (B × H): 199 mm x 248 mm, Gewicht: 1134 g

Reihe: Rheinwerk Computing

Wie Sie abseits der Hypes resiliente, hochautomatisierte und autoskalierbare Systeme für Produktiv-Workloads aufbauen, zeigt Ihnen Oliver Liebel in diesem Wegweiser. Sie erfahren, wie Sie NVIDIAs Datacenter-GPUs nahtlos in Hypervisoren und moderne Container-Infrastrukturen integrieren, sie Operator-gestützt mit Kubernetes bzw. OpenShift verwalten und daraus praxistaugliche Setups machen.

Betrachtet wird der ganze Infrastruktur-Stack: Von On-Premises-Installationen auf vSphere oder Cloud-Setups auf GCP und AWS über Plattform-Automation per IaaS/IaC sowie den GPU- und Network-Operatoren bis hin zu einem Ausblick auf AI End-to-End-Tool-Stacks.

Aus dem Inhalt:

- KI/ML: Grundlagen und Use Cases

- Infrastruktur planen: On-Premises, Cloud oder Hybrid?

- Technischer Background: KI/ML mit NVIDIA-GPUs

- GPU-Modi: Passthrough-MIG vs. MIG-backed vGPU vs. vGPU

- NVIDIA-GPUs auf vSphere On-Prem implementieren

- NVIDIA AI Enterprise

- KI/ML-Cluster mit Kubernetes und OpenShift

- GPU-spezifische Operatoren

- GPU-Cluster mit OpenShift

- Von CI/CD über GitOps zu MLOps

- ML-Pipelines & AI End-to-End

Autoren/Hrsg.

Liebel, Oliver

Fachgebiete

• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik Rechnerarchitektur
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Betriebssysteme Virtuelle Maschinen, Virtualisierung
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik Künstliche Intelligenz
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Technische Informatik Systemverwaltung & Management

Inhaltsverzeichnis

1.  Vorwort. 19

       1.1. Vorbemerkungen. 28

       1.2. Was dieses Buch sein bzw. nicht sein soll. 31

       1.3. Wie dieses Buch zu lesen ist. 34

       1.4. Thematischer Überblick - was wird in welchen Kapiteln behandelt. 34

TEIL I.  Technische Foundations zu skalierbaren KI/ML-Infrastrukturen. 39

  2.  Am Anfang war die Dunkelheit. 41

       2.1. Eine kurze Einführung: KI/ML-Systeme - und alles wird gut. Oder eher nicht?. 42

       2.2. Use Cases für KI/ ML-Anwendungen - Auszüge. 45

       2.3. Fehlerfreie KI? Sicher nicht. 50

       2.4. Einige Grundbegrifflichkeiten im KI/ML-Kontext. 52

  3.  High-Level-Vorbetrachtungen zur Implementierung von skalierbaren KI/ML-Infrastrukturen. 65

       3.1. Bare-Metal, Virtualisierung, Containerisierung. 65

       3.2. Generelle Infrastruktur-Fragen: Cloud vs. On-Prem, Managed Server, hybrider Mischbetrieb, dedizierte KI-Plattformen (NVIDIA DGX). 69

       3.3. Entscheidungshilfe: Reguläre GPU-Server, KI/ML-Boliden wie DGX oder alles in die Cloud?. 85

       3.4. Generelle GPU-Hardware-Fragen: NVIDIA vs. AMD vs. Intel vs. Googles TPU. 86

  4.  NVIDIA-Datacenter-GPUs und mehr - technischer Background. 93

       4.1. NVIDIA und ML-Cluster. 93

       4.2. Partitionierte GPUs mit NVIDIAs vGPU und MIG. 95

       4.3. vGPU - Virtual GPU. 97

       4.4. MIG - Multi-Instance GPU. 113

       4.5. MIG: Multi-Tenancy revisited. 128

       4.6. Technische Daten und Preise ausgewählter NVIDIA Datacenter-GPUs. 134

       4.7. GPU-Time-Slicing und GPU-Overcommitment. 137

       4.8. NVLink und NVSwitch: GPU Big Blocks - Bündelung multipler GPUs. 139

       4.9. GPUDirect (RDMA). 142

       4.10. GPU-Performance in ML-Trainings - Bare-Metal vs. vGPU/MIG. 145

       4.11. NVIDIA-Datacenter-Produkte: The Road Ahead. 149

TEIL II.  Implementierung von skalierbaren KI/ML-Infrastrukturen. 151

  5.  Implementierung: vSphere als Hypervisor für skalierbare ML-Infrastrukturen. 153

       5.1. Hardware-Voraussetzungen und Vorbetrachtungen (vSphere/On-Prem). 153

       5.2. Preflights. 154

       5.3. Setup des GPU-Managers/vGPU-Host-Drivers (ESXi/vSphere 7). 160

       5.4. VM-Templates mit GPUs erstellen. 164

       5.5. MIG-Mode auf dem Hypervisor aktivieren. 171

  6.  Der NVIDIA AI Enterprise (NVAIE)-Stack - infrastrukturrelevante Betrachtungen. 181

       6.1. Vorbetrachtungen. 181

       6.2. Motivation. 182

       6.3. Plattformen für NVAIE. 183

       6.4. NVAIE vs. vGPU vs. Free GPU Operator. 185

       6.5. NVAIE in der Public Cloud. 186

       6.6. NVAIE ist Pflicht für skalierbare ML-Cluster?. 187

       6.7. NVAIE als AI-End-to-End-Platform. 187

  7.  vGPU-/NVAIE-Preflights: Lizenzierung. 189

       7.1. Grundsätzliches: vGPU- vs. NVAIE-Lizenzen und DLS vs. CLS. 189

       7.2. NVIDIA Licensing System (NLS). 194

       7.3. License Server: DLS vs. CLS. 196

       7.4. Self-Hosted License Server: DLS und Legacy License Server. 197

       7.5. Cloud-Hosted License Server: CLS. 205

  8.  Kubernetes-basierte Plattformen für skalierbare, GPU-Accelerated KI/ML-Cluster. 209

       8.1. The Road so far. 209

       8.2. Generelle Plattform-Fragen: (Vanilla-)Kubernetes-Derivate und OpenShift im Überblick. 211

       8.3. Vanilla Kubernetes. 213

       8.4. VMwares Tanzu und das Eckige, das durchs Runde soll. 217

       8.5. OpenShift. 219

       8.6. Abschließende LTS-Betrachtungen. 220

       8.7. Kubernetes-Basics - Aufbau des Systems. 222

       8.8. Kubernetes-Basics - Ressourcen/Workloads. 225

       8.9. Sonstige im Folgenden verwendete, Kubernetes-spezifische Tools. 236

  9.  Preflights für GPU-Accelerated Container-Cluster: Operatoren. 241

       9.1. Generelle Vorbetrachtungen zum Thema Operatoren. 241

       9.2. Operator-Typen und Maturitäts-Level: Helm vs. Ansible vs. Go. 247

       9.3. Die wichtige Rolle von Operatoren im auto-skalierbaren KI/ML-Stack. 250

       9.4. NVIDIAs GPU-Operator - die Architektur. 251

       9.5. Automatische Provisionierung eines Nodes durch den GPU-Operator. 258

       9.6. NVIDIAs Network-Operator - die Architektur. 268

       9.7. Komponenten des Network-Operators im Überblick. 270

10.  OpenShift (GPU-Accelerated) - Multiplatform (Cloud und On-Premises). 273

       10.1. Theoretische Vorbetrachtungen. 273

       10.2. Konzeptionelle Vorbetrachtungen zum Setup (On-Prem mit vSphere). 275

       10.3. On-Premises: OpenShift 4.10-Setup - Installer Provisioned Infrastructure (IPI) auf vSphere. 277

       10.4. Preflights für skalierbare GPU-Nodes unter OpenShift: MachineSets, MachineConfigs und Machine-/Cluster-Autoscaler. 286

       10.5. Cluster-Autoscaler/Machine-Autoscaler. 294

       10.6. vGPU-/MIG-spezifisches Setup des OpenShift-Clusters: NFD- und GPU-Operator. 306

       10.7. Automatisches vGPU-Node-Setup per Operator - OpenShift-MachineSet mit Tesla T4. 320

       10.8. Automatisches MIG-Slice-Setup per Operator - A30 on-premises. 327

       10.9. Cloud: GPU-MachineSets in OpenShift 4.10 unter GCP mit A100-Instanzen (MIG-Partitionen via Operator). 333

       10.10. GPU-Sharing/-Overcommitment. 353

       10.11. Setup des Network-Operators (OpenShift on vSphere [IPI]) für GPUDirect RDMA. 371

       10.12. KI/ML-System-Performance-Test (OpenShift on DGX). 386

       10.13. GPU-Dashboard für OpenShift. 387

11.  GKE - Google Kubernetes Engine Cluster (GPU-Accelerated). 389

       11.1. Überblick. 389

       11.2. Setup-Variante 1: GKE-Cluster mit separatem Node-Pool für GPU-Nodes. 390

       11.3. Setup-Variante 2: GPU-Cluster auf GKE direkt ausrollen. 395

TEIL III.  ML-Stacks für skalierbare KI/ML-Infrastrukturen. 397

12.  CI/CD-Pipelines, GitOps und MLOps. 399

       12.1. Von der (ML-)Insel zur Pipeline. 399

       12.2. CI/CD und GitOps. 400

       12.3. GitOps-Pipeline-Modelle. 401

       12.4. MLOps, LTS und Portierbarkeit. 404

13.  ML-Pipeline- und AI-End-to-End-Implementierungen mit Kubeflow/Vertex AI, Open Data Hub und NVIDIA AI Enterprise. 411

       13.1. ML-Pipeline-Implementierungen in Kubernetes-basierten Clustern. 411

       13.2. Kubeflow. 417

       13.3. Hands-on: Kubeflow unter GKE in der Praxis. 422

       13.4. Open Data Hub. 430

       13.5. Hands-on: Open-Data-Hub-Setup unter OpenShift. 433

       13.6. NVIDIA AI Enterprise (AI-End-to-End-relevante Betrachtungen). 442

       13.7. Hands-on: NVIDIA AI Enterprise (AI End-to-End) unter OpenShift. 447

14.  The Road Ahead. 459

  Index. 463

Über Autor(innen)

Liebel, Oliver
Dipl.-Ing. Oliver Liebel ist LPI-zertifizierter Linux-Enterprise-Experte und
offizieller Business Partner von SUSE und Red Hat. Als Dozent, Autor, Berater und Projektleiter ist er seit vielen Jahren für namhafte Unternehmen, internationale Konzerne und Institutionen auf Landes- und Bundesebene tätig. Dabei blickt er auf 25 Jahre Berufserfahrung zurück.