AI算力，触手可及

©作者|坚果

来源|神州问学

弁言 - AI时期下的算力变革

近年来，人工智能（AI）技能的快速发展极大地推动了各个领域的创新与进步。
伴随着AI模型繁芜度的不断提高以及数据量的爆炸式增长，对付高性能打算资源的需求也随之水涨船高。
为了知足这一需求，算力根本举动步伐经历了从虚拟化、容器化到资源池化的技能演进过程。

在早期阶段，传统的虚拟化技能通过将物理资源抽象成多个独立的虚拟机来实现资源隔离与共享，但这种办法存在启动韶光长、资源开销大的缺陷。
随后，容器技能因其轻量级、快速启动的特点而兴起，大大提升了资源利用率和做事支配速率。
然而，随着AI演习任务规模的进一步扩大，如何更高效地管理和调度异构资源成为新的寻衅。

为理解决上述问题，资源池化技能应运而生。
它能够将多种类型的硬件资源整合在一起形成统一的资源池，并通过智能化调度策略实现动态资源分配，从而最大程度地提高资源利用效率和系统的整体性能。

图源网络

虚拟化 - 算力的初步解放

历史背景

早期的打算机系统设计是为了知足单一任务的需求，因此硬件资源的利用率相对较低。
随着打算需求的增长和技能的进步，人们开始探求更有效的方法来利用这些昂贵的硬件资源。
虚拟化技能便是在这样的背景下出身的，它能够将一台物理做事器划分为多个虚拟做事器，每个虚拟做事器都可以运行自己的操作系统和运用程序。
这样不仅可以提高硬件资源的利用率，还能简化管理和支配流程，同时降落了总体的本钱。

技能事理

虚拟机的事情机制：

虚拟机（Virtual Machine, VM）是一种通过软件仿照出来的打算机系统，它可以在物理打算机上运行，并且拥有自己的操作系统和运用程序。
虚拟机的运行依赖于一个分外的软件层——虚拟化管理器（Hypervisor）。
虚拟化管理器卖力将物理资源（如CPU、内存、磁盘空间和网络带宽）分配给各个虚拟机，并确保这些虚拟机相互之间保持隔离。

虚拟机的实现办法有两种紧张类型：

Type 1 Hypervisor（裸金属虚拟化）：直接安装在物理硬件之上，没有依赖任何操作系统。
这种类型的虚拟化管理器常日用于数据中央和云打算环境。

Type 2 Hypervisor（托管式虚拟化）：运行在一个现有的操作系统之上。
这种办法常日用于开拓环境和个人电脑。

AI领域的运用案例：

在人工智能领域，虚拟化技能被广泛运用于加速AI模型的演习和支配过程。
例如：

● 模型演习：通过虚拟化技能，可以在一个物理GPU上划分出多个虚拟GPU（vGPU），以供多个AI演习任务并行利用，从而提高GPU资源的利用率。

● 实验环境：AI研究职员可以为不同的实验创建独立的虚拟机环境，这样可以轻松地复现特定的实验条件，并且避免了环境之间的冲突。

● 做事支配：虚拟化技能还可以用来快速支配AI做事，例如机器学习模型的在线预测做事，可以快速创建和销毁虚拟机来应对流量的变革。

寻衅与局限

只管虚拟化技能在AI领域有着广泛的运用，但它也面临着一些寻衅和局限。
首先，虚拟化层的存在会引入额外的性能开销，这对高性能打算的AI运用尤其不利，特殊是在GPU密集型任务中更为明显。
其次，虚拟机的启动和关闭须要一定的韶光，这使得虚拟化技能在面对须要快速相应的AI任务时显得不足灵巧；而且，资源的过度预留可能会导致实际利用率不高，造成资源摧残浪费蹂躏。
此外，AI打算每每涉及多种类型的硬件资源，如CPU、GPU、TPU等，而虚拟化技能在处理这些异构资源时可能存在局限性。
再者，虚拟化环境可能在不同的平台上存在兼容性问题，尤其是在跨云环境下的支配和迁移时，这给开拓者带来了额外的寻衅。
末了，虚拟化环境中的安全问题也不容忽略，包括hypervisor层面的安全漏洞以及虚拟机之间的潜在数据透露风险，这些都是须要重点关注的问题。

综上所述，虚拟化技能在提高硬件资源利用率方面发挥了主要浸染，但在AI算力调度中仍面临一些寻衅。
为了战胜这些局限，业界正在探索更前辈的技能和方法，例如容器化和专门针对AI优化的虚拟化技能。

容器化 - 算力的敏捷支配

技能改造：容器化带来的轻量级资源隔离与管理

容器化技能通过引入轻量级的资源隔离和管理机制，办理了传统虚拟化技能的一些局限性。
与传统的虚拟化技能比较，容器不须要运行完全的操作系统副本，而是共享宿主机的操作系统内核，并利用命名空间（namespaces）和掌握组（cgroups）等技能实现进程间的隔离和资源限定。
这种设计办法极大地减少了资源花费，提高了资源利用率。
容器化的另一大上风在于其快速的启动韶光和灵巧的支配办法，使得它能够更好地知足AI运用中对资源快速分配和回收的需求。
例如，在演习模型时，可以根据演习任务的规模动态调度容器的数量和资源配额，从而提高整体的事情效率。

Kubernetes实践：容器编排在AI事情负载上的运用

Kubernetes作为一种容器编排工具，供应了自动化支配、扩展和管理容器化运用的能力，这在处理AI事情负载方面展现出了显著的上风。
通过Kubernetes，可以轻松地实现容器的集群管理和调度，使得AI运用能够高效地运行在多个节点上。
特殊是对付那些资源需求较大的AI任务，Kubernetes能够自动平衡各个容器间的负载，确保全体系统的稳定运行。
此外，Kubernetes还支持定义繁芜的依赖关系和做事创造机制，使得AI运用能够更加灵巧地与其他做事集成。
例如，利用Kubernetes可以方便地支配机器学习流水线，每个步骤都可以作为独立的做事运行在一个或多个容器中，这样不仅提高了开拓效率，还增强了系统的可掩护性和可扩展性。

图源：Kubernetes 官方文档

性能与灵巧性：容器与虚拟机的比拟

在AI任务处理方面，容器相较于虚拟机具有更好的性能和更高的灵巧性。
由于容器共享宿主机的操作系统内核，因此在启动速率和资源花费上都有显著的上风。
这意味着在实行AI任务时，容器能够更快地相应，减少等待韶光，同时还能有效地利用打算资源。
比较之下，虚拟机须要启动完全的操作系统，启动韶光较长，而且每个虚拟机都须要占用一定的内存和存储资源，这在大规模支配AI运用时可能会成为瓶颈。
此外，容器的轻量化特性使其在支配和迁移方面更加灵巧，能够更随意马虎地适应不同的打算环境，从而提高整体的事情效率。
总之，容器化技能和Kubernetes的运用为AI领域的技能创新供应了强有力的支持，有助于战胜传统虚拟化技能的局限性，实现更高效、更灵巧的资源管理和运用支配。

资源池化 - 算力的极致优化

观点引入：资源池化及其潜力

资源池化是一种资源管理方法，它通过将做事器中的资源（如CPU、内存、磁盘空间等）进行统一管理和分配，实现资源的共享和复用，从而提高做事器的利用率。
在云打算环境中，资源池化是实现弹性打算的关键技能之一，它许可用户按需获取资源，并且只为其实际利用的资源付费。

资源池化能够通过多种办法帮助组织最大化硬件投资回报率（ROI）。
首先，通过将资源集中管理和动态分配，资源池化可以显著提高硬件资源的利用率，减少闲置资源，从而更高效地利用现有硬件举动步伐。
其次，资源池化降落了对硬件可靠性的硬性哀求，这意味着纵然部分硬件涌现问题，也可以迅速将运用迁移到其他可用资源上，有效减少了硬件掩护的本钱。
此外，资源池化的灵巧性和可扩展性使得组织能够根据业务需求快速扩展或缩减资源，既能及时相应业务增长的需求，也能在业务低谷时避免资源摧残浪费蹂躏，从而有效避免了过度投资或资源不敷的情形发生。
这些方法共同浸染，显著提升了硬件资源的投资回报率。

池化策略：适应动态变革的AI事情负载

AI事情负载每每具有高度的不愿定性和动态性，这哀求资源池化策略能够灵巧地适应这些变革。
以下是几种常见的资源池化策略：

CPU资源池

动态调度：根据实时的CPU利用情形，动态地分配和重新分配CPU资源。

预留与抢占：为关键任务预留一部分CPU资源，同时许可非关键任务在资源充足时利用剩余CPU资源；当关键任务须要更多资源时，可以抢占非关键任务的资源。

GPU资源池

GPU共享：多个任务可以共享同一个GPU，通过韶光分片或者空间分片的办法实现。

GPU虚拟化：利用虚拟化技能将一个物理GPU划分为多个虚拟GPU，每个虚拟GPU可以被单独的任务利用。

存储资源池

分布式存储：将存储资源分散到多个节点上，形成一个统一的存储资源池，以供应高可用性和容错能力。

智能缓存：利用智能算法预测数据访问模式，并将热点数据放入缓存中，以加速数据访问。

智能调度：基于机器学习的调度器

随着AI技能的发展，基于机器学习的调度算法逐渐成为了实现算力智能分配的有效手段。
这些调度算法能够根据历史数据和当前系统状态做出决策，从而提高资源分配的效率和准确性。

基于机器学习的调度器实现

基于机器学习的调度器通过其自适应性、预测性及对繁芜任务的支持等特点，实现了算力的智能分配。
这种调度器能够根据系统的实时状态和任务需求自动调度调度策略，利用历史数据预测未来的事情负载模式，从而提前做出资源分配决策。
在设定多种优化目标（如最小化任务完成韶光或最大化资源利用率）的根本上，调度器对付繁芜的AI任务，如深度学习模型演习，能够智能地分配得当的资源组合。
实现这一目标的关键技能包括强化学习（通过不断试错学习最佳资源分配策略）、监督学习（利用标记的历史数据预测事情负载模式）和聚类剖析（将相似事情负载聚类以优化资源分配）。
这些技能共同浸染，使得基于机器学习的调度器能够在动态变革的环境中高效、智能地分配算力资源。

通过上述方法，资源池化不仅能够显著提高硬件资源的利用率，还能针对动态变革的AI事情负载进行高效的资源分配，进而提升整体系统的性能和效率。

展望 - 算力调度的未来趋势

技能领悟：预测虚拟化、容器化与异构资源池化技能的领悟方向

随着AI运用的遍及和打算需求的增长，算力构造呈现出多样化和碎片化的特色。
为了有效整合各种资源并实现高效利用，虚拟化、容器化与异构资源池化技能的领悟成为关键。
通过虚拟化技能，物理做事器被分割成多个独立的虚拟做事器，每个虚拟做事器能够独立运行不同的操作系统和运用程序，从而实现资源的灵巧分配；容器化技能则许可在同一操作系统上运行多个隔离的运用实例，极大地减少了资源花费并提高了资源利用率，尤实在用于快速支配和扩展AI运用；而异构资源池化技能则统一管理不同类型、不同架构的打算资源（如CPU、GPU、FPGA等），并通过统一接口供上层运用利用，实现了资源的高效调配。
这些技能的领悟不仅可以构建统一的资源管理平台，实现跨平台、跨设备的资源调度，还能根据任务的实际需求动态调度资源分配策略，乃至通过机器学习等技能实现智能调度，自动优化资源分配方案，从而显著提高整体系统的性能和效率。

算力调度技能进步对AI行业，尤其是大模型分布式演习技能对大模型构造和性能的影响

虚拟化、容器化与异构资源池化技能的领悟不仅有助于提高大模型分布式演习的效率，还能显著降落本钱并促进模型创新。
详细而言，这些技能通过更高效的资源管理和调度机制，可以显著缩短演习韶光，加快模型迭代速率；同时，它们还能更好地利用现有的打算资源，减少资源摧残浪费蹂躏，进而降落AI模型演习的整体本钱。
更主要的是，随着资源调度能力的增强，研究职员得以考试测验更大规模、更繁芜的模型设计，这不仅推动了AI技能的发展和创新，还通过更好地利用GPU、TPU等高性能打算资源，显著提升了大模型的演习性能，增强了模型的准确性和鲁棒性。

推动AI算力调度技能持续创新的主要性

面对日益增长的AI算力需求，持续的技能创新至关主要。
通过不断探索虚拟化、容器化与异构资源池化技能的新运用，我们可以更好地应对算力构造混乱的问题，实现资源的有效利用。
此外，随着AI技能的快速发展，对高性能打算的需求也在不断增加，因此，加强技能创新，推动AI算力调度技能的进步，对付支撑AI家当的发展具有主要意义。
企业和研究机构应该持续关注这些领域的最新进展，并积极探索其在实际场景中的运用，共同推动AI技能的持续发展。