Управление GPU кластером
Тема дорожной карты · MLOps
Управление GPU-кластерами для ML-нагрузок требует планирования разнородных задач (обучение, inference, поиск гиперпараметров) на общем оборудовании при максимизации утилизации GPU. Ключевые инструменты: Kubernetes с NVIDIA GPU Operator и Device Plugin для аллокации GPU на уровне контейнеров, Slurm для HPC-style batch scheduling, Ray для распределённых Python-нагрузок. Gang scheduling обеспечивает атомарное получение всех необходимых GPU для multi-GPU обучения. Мониторинг через DCGM exporter передаёт per-GPU метрики в Prometheus, а autoscaler провизионирует узлы по глубине очереди.
Как это работает
Управление GPU кластером: Kubernetes для ML (training-jobs как K8s jobs, GPU node pools, KubeRay для distributed Ray, KServe для serving); GPU cluster management (node autoscaling, multi-instance GPU partitioning, fair-share scheduling для shared training-кластеров); cloud ML services (SageMaker, Vertex AI, Azure ML — проще ops, vendor lock-in trade-off; в РФ: Yandex DataSphere, MTC Cloud Tabby); hybrid + edge deployment (training в облаке, serving on-device или on-prem; federated learning где data не может покинуть premises).
Когда применять
Kubernetes для ML оправдан на 5+ инженерах + многих стеках — ниже простые инструменты (Modal, SageMaker, runpod, vast.ai) шипят быстрее. Для РФ-деплоев по Hard Rule #4 RF cloud-сервисы обязательны. Edge deployment — специализированная практика: hardware-aware модели + over-the-air апдейты + on-device мониторинг.
Типичные ошибки
Ловушки Управление GPU кластером: K8s-инфра для команды из 2 (operational cost > экономия); lock-in в одного cloud-провайдера managed ML без exit-плана; недооценка усилия edge deployment (huge hardware variety); GPU sharing не тестируют тщательно (один noisy tenant убивает всем training).