Оптимизация GPU-кластера для ML-экспериментов

Повысили утилизацию GPU-кластера и сократили очереди на запуск экспериментов для data science команды.

+40%
Рост утилизации
−70%
Сокращение очередей
200+
Экспериментов в день

Клиент и задача

Технологическая компания с большой командой data scientists, проводящих эксперименты с ML-моделями.

Задача:

  • •Ускорить цикл экспериментов data science команды
  • •Повысить утилизацию существующего GPU-кластера
  • •Сократить время ожидания в очереди на запуск задач

Ограничения:

  • •Существующий кластер недостаточно эффективно используется
  • •Разные команды имеют разные приоритеты и требования к ресурсам
  • •Бюджет на новое железо ограничен

Решение

1

Провели аудит использования кластера: выявили паттерны нагрузки, простои, неэффективное распределение ресурсов

2

Настроили продвинутый планировщик задач с учётом приоритетов команд и типов задач

3

Внедрили систему мониторинга и алертов для отслеживания утилизации в реальном времени

4

Оптимизировали конфигурацию: перераспределили ресурсы между командами, настроили автоматическое масштабирование

5

Провели обучение команд по эффективному использованию кластера

Результат

  • ✓Утилизация GPU выросла на 40% без дополнительных инвестиций в железо
  • ✓Время ожидания в очереди сократилось на 70%
  • ✓Ускорился цикл экспериментов, что позволило быстрее выводить модели в продакшн
  • ✓Появилась прозрачность использования ресурсов и возможность планирования

Технологии

Планировщик задач
Мониторинг GPU
Автомасштабирование
Приоритизация нагрузок

Хотите похожий результат под свою задачу?

Разберём вашу задачу и предложим оптимальное решение