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Esecuzione dei corsi di machine learning su Amazon EKS con Elastic Fabric Adapter - Amazon EKS

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Esecuzione dei corsi di machine learning su Amazon EKS con Elastic Fabric Adapter

In questo argomento viene descritto come integrare Elastic Fabric Adapter (EFA) con i pod implementati nel cluster Amazon EKS. Elastic Fabric Adapter (EFA) è un'interfaccia di rete per le istanze Amazon EC2 che consente di eseguire applicazioni che richiedono livelli elevati di comunicazioni internodale su larga scala in AWS. La sua interfaccia hardware di bypass del sistema operativo personalizzata migliora le prestazioni delle comunicazioni tra istanze, che è fondamentale per dimensionare queste applicazioni. Con EFA, le applicazioni High Performance Computing (HPC) che utilizzano le applicazioni MPI (Message Passing Interface) e Machine Learning (ML) e che utilizzano NVIDIA Collective Communications Library (NCCL) possono dimensionare fino a migliaia di CPU o GPU. Di conseguenza, ottieni le prestazioni delle applicazioni dei cluster HPC locali con l'elasticità e la flessibilità on-demand del cloud. AWS L'integrazione di EFA con le applicazioni in esecuzione su cluster Amazon EKS può ridurre il tempo necessario per completare carichi di lavoro di formazione distribuiti su larga scala senza dover aggiungere ulteriori istanze al cluster. Per ulteriori informazioni su EFA, consulta Elastic Fabric Adapter.

Per informazioni sull'installazione e la gestione dei dispositivi EFA nel cluster EKS, tra cui il driver EFA DRA, il plug-in del dispositivo EFA, l'allocazione basata sulla topologia e la configurazione dell'interfaccia di rete, consulta. Gestisci i dispositivi EFA su Amazon EKS

Tipi di istanze con EFA

L' AWS EFA Kubernetes Device Plugin supporta tutti i tipi di istanze Amazon EC2 con EFA. Per visualizzare un elenco di tutti i tipi di istanze con EFA, consulta Tipi di istanze supportati nella Guida per l’utente di Amazon EC2. Tuttavia, per eseguire rapidamente le applicazioni ML, consigliamo che un'istanza disponga di chip di accelerazione hardware come GPU NVIDIA, chip AWS Inferentia o chip Trainium, oltre all'EFA.AWS Per visualizzare un elenco di tipi di istanze con chip di accelerazione hardware ed EFA, consulta Calcolo accelerato nella Guida per l’utente di Amazon EC2.

Nel confrontare i tipi di istanza e scegliere tra di essi, considera il numero di schede di rete EFA disponibili per quel tipo di istanza, nonché il numero di schede di accelerazione, la quantità di CPU e la quantità di memoria. È possibile assegnare fino a un EFA per scheda di rete. Un EFA conta come un'interfaccia di rete. Per vedere quanti EFA sono disponibili per ciascun tipo di istanza che dispone di EFA, consulta l’elenco delle Schede di rete nella Guida per l’utente di Amazon EC2.

EFA e interfacce EFA-only

Un Elastic Fabric Adapter (EFA) è un'interfaccia di rete che combina le funzionalità di un Elastic Network Adapter (ENA) e un' OS-bypass interfaccia, basata sul protocollo AWS Scalable Reliable Datagram (SRD). Le funzionalità EFA consentono alle applicazioni di comunicare direttamente con l’hardware per un trasporto a bassa latenza. È possibile scegliere di accedere solo alle funzionalità EFA utilizzando le EFA-onlyinterfacce, limitando la comunicazione alle interfacce all'interno della stessa zona di disponibilità.

Per creare nodi che possono avere EFA-only interfacce, è necessario utilizzare un EC2 Launch Template personalizzato e impostarlo su. InterfaceType efa-only Nel tuo Launch Template personalizzato, non puoi impostare la scheda 0 di rete come EFA-only interfaccia, in quanto si tratta della scheda di rete principale e dell'interfaccia di rete dell'istanza EC2. È necessario disporre della versione VPC CNI 1.18.5 o successiva per le interfacce. EFA-only Se utilizzi Amazon Linux 2, la versione ami deve essere v20240928 o successiva per le EFA-only interfacce.

La seguente procedura ti guida alla creazione di un cluster EKS eksctl con nodi dotati di GPU NVIDIA e interfacce EFA. Non è possibile utilizzarlo eksctl per creare nodi e gruppi di nodi che utilizzano interfacce. EFA-only

Prerequisiti

  • Un cluster Amazon EKS esistente. Se non disponi di un cluster esistente, creane uno utilizzandoNozioni di base su Amazon EKS. Il cluster deve essere implementato in un VPC con almeno una sottorete privata con indirizzi IP disponibili sufficienti in cui implementare i nodi. La sottorete privata deve disporre di un accesso Internet in uscita fornito da un dispositivo esterno, ad esempio un gateway NAT.

    Se prevedi di utilizzare eksctl per creare il gruppo di nodi, eksctl può anche creare un cluster per tuo conto.

  • Versione 2.12.3 o successiva o versione 1.27.160 o successiva dell'interfaccia a riga di AWS comando (AWS CLI) installata e configurata sul dispositivo o. AWS CloudShell Per verificare la versione attuale, usa aws --version | cut -d / -f2 | cut -d ' ' -f1. I gestori di pacchetti come yumapt-get, o Homebrew per macOS sono spesso diverse versioni dell'ultima versione della CLI AWS . Per installare la versione più recente, consulta Installazione e configurazione rapida con aws configure nella Guida per l'utente dell'interfaccia a riga di AWS comando. La versione AWS CLI installata in AWS CloudShell potrebbe anche contenere diverse versioni precedenti alla versione più recente. Per aggiornarlo, consulta Installazione della AWS CLI nella tua home directory nella Guida per l' AWS CloudShell utente.

  • Lo strumento a riga di comando kubectl è installato sul dispositivo o AWS CloudShell. La versione può essere uguale oppure immediatamente precedente o successiva alla versione di Kubernetes del cluster. Ad esempio, se la versione del cluster è 1.29, puoi usare kubectl versione 1.28, 1.29 o 1.30. Per installare o aggiornare kubectl, consulta Impostazione di kubectl e eksctl:

  • Prima di avviare i nodi worker che supportano più di un Elastic Fabric Adapter, come ad esempio p4d o p5, è necessario aver installato la versione 1.7.10 o successiva del plugin CNI di Amazon VPC per Kubernetes. Per ulteriori informazioni sull’aggiornamento della versione del plugin CNI di Amazon VPC per Kubernetes, consulta Assegna IP ai pod con CNI di Amazon VPC.

  • Per le istanze p6-b200, è necessario utilizzare la versione del plugin del dispositivo EFA v0.5.6 o successiva.

Importante

Un'importante considerazione necessaria per l'adozione di EFA con Kubernetes è la configurazione e la gestione di Huge Pages come risorsa nel cluster. Per ulteriori informazioni, consultare Gestione di Huge Pages nella documentazione Kubernetes. Le istanze Amazon EC2 con il driver EFA installato assegnano in via anticipata 5.128 Huge Pages da 2 MiB, che possono essere richieste come risorse da utilizzare nelle specifiche del processo.

Creazione di un gruppo di nodi

La procedura seguente consente di creare un gruppo di nodi con un gruppo di nodi supportato da p4d.24xlarge con interfacce EFA e GPUDirect RDMA, e di eseguire un test di esempio NVIDIA Collective Communications Library (NCCL) per prestazioni NCCL multi-nodo utilizzando più EFA. L'esempio può essere utilizzato come modello per l'addestramento del deep learning distribuito su Amazon EKS utilizzando più EFA.

  1. Determina quali tipi di istanze Amazon EC2 che supportano EFA sono disponibili nella AWS regione in cui desideri distribuire i nodi. Sostituiscilo region-code con la AWS regione in cui desideri distribuire il gruppo di nodi.

    aws ec2 describe-instance-types --region region-code \ --filters Name=network-info.efa-supported,Values=true \ --query "InstanceTypes[*].[InstanceType]" --output text

    Quando distribuisci i nodi, il tipo di istanza che desideri distribuire deve essere disponibile nella AWS regione in cui si trova il cluster.

  2. Determina in quali zone di disponibilità è disponibile il tipo di istanza che desideri implementare. In questo tutorial, viene utilizzato il tipo di p5.48xlarge istanza che deve essere restituito nell'output per la AWS regione specificata nel passaggio precedente. Quando distribuisci i nodi in un cluster di produzione, sostituiscili p5.48xlarge con qualsiasi tipo di istanza restituito nel passaggio precedente.

    aws ec2 describe-instance-type-offerings --region region-code \ --location-type availability-zone --filters Name=instance-type,Values=p4d.24xlarge,p5.48xlarge \ --query 'InstanceTypeOfferings[*].Location' --output text

    Di seguito viene riportato un output di esempio.

    us-west-2a us-west-2c us-west-2b

    Prendi nota delle zone di disponibilità restituite per l'uso nelle fasi successive. Quando implementi i nodi in un cluster, il tuo VPC deve disporre di sottoreti con indirizzi IP disponibili in una delle zone di disponibilità restituite nell'output.

  3. Crea un gruppo di nodi utilizzando eksctl. È necessaria la versione 0.215.0 o una versione successiva dello strumento da riga di eksctl comando installata sul dispositivo o AWS CloudShell. Per l'installazione o l'aggiornamento di eksctl, consulta la sezione Installation nella documentazione di eksctl.

    1. Copiare i contenuti seguenti in un file denominato efa-cluster.yaml. Sostituire i valori di esempio con i propri valori. Puoi sostituire p5.48xlarge con un'istanza diversa, ma in questo caso assicurati che i valori per availabilityZones corrispondano a zone di disponibilità restituite per il tipo di istanza nel passaggio 1.

      apiVersion: eksctl.io/v1alpha5 kind: ClusterConfig metadata: name: my-efa-cluster region: region-code version: "1.XX" iam: withOIDC: true availabilityZones: ["us-west-2a", "us-west-2c"] managedNodeGroups: - name: my-efa-ng instanceType: p5.48xlarge minSize: 1 desiredCapacity: 2 maxSize: 3 availabilityZones: ["us-west-2a"] volumeSize: 300 privateNetworking: true efaEnabled: true
    2. Crea un gruppo di nodi gestito in un cluster esistente.

      eksctl create nodegroup -f efa-cluster.yaml

      Se non disponi di un cluster esistente, puoi eseguire il comando seguente per creare un cluster e il gruppo di nodi.

      eksctl create cluster -f efa-cluster.yaml
      Nota

      Poiché il tipo di istanza utilizzato in questo esempio ha delle GPU, eksctl installa automaticamente il plugin del dispositivo NVIDIA Kubernetes su ogni istanza per tuo conto durante l’utilizzo di Amazon Linux 2. Ciò non è necessario per Bottlerocket, poiché il plugin del dispositivo NVIDIA è integrato nella variante NVIDIA EKS di Bottlerocket. Quando efaEnabled è impostato su true nella configurazione del gruppo di nodi, eksctl distribuirà automaticamente anche il plugin del dispositivo EFA sui nodi.

Utilizzo di Bottlerocket con EFA

La versione AMI di Bottlerocket 1.28.0 e successive includono il supporto ufficiale per EFA. Per utilizzare Bottlerocket per EFA-enabled i nodi, specificalo amiFamily: Bottlerocket nella configurazione. Se è necessario utilizzare un ID AMI personalizzato, è necessario utilizzare nodeGroups standard anziché managedNodeGroups.

Ecco un esempio di configurazione:

apiVersion: eksctl.io/v1alpha5 kind: ClusterConfig metadata: name: my-efa-bottlerocket-cluster region: region-code version: "1.XX" iam: withOIDC: true availabilityZones: ["us-west-2a", "us-west-2c"] managedNodeGroups: - name: my-efa-bottlerocket-ng instanceType: p5.48xlarge minSize: 1 desiredCapacity: 2 maxSize: 3 availabilityZones: ["us-west-2a"] volumeSize: 300 privateNetworking: true efaEnabled: true amiFamily: Bottlerocket bottlerocket: enableAdminContainer: true settings: kernel: sysctl: "vm.nr_hugepages": "3000" # Configures 3000 * 2Mi = 6000Mi hugepages

L’impostazione sysctl vm.nr_hugepages riportata sopra configura il numero di Huge Pages di 2 Mi. In questo esempio, 3000 significa 3000 * 2 Mi = 6000 Mi di Huge Pages.

Verifica l’installazione del plugin del dispositivo EFA

Quando crei un gruppo di nodi con efaEnabled: true, eksctl distribuisce automaticamente il plugin per dispositivi EFA Kubernetes per te. Puoi verificare che il plugin del dispositivo sia installato e funzioni correttamente:

  1. Controlla lo stato: DaemonSet

    kubectl get daemonsets -n kube-system

    Output di esempio:

    NAME DESIRED CURRENT READY UP-TO-DATE AVAILABLE NODE SELECTOR AGE aws-efa-k8s-device-plugin-daemonset 2 2 2 2 2 <none> 6m16s ...

    Qui, il plug-in del dispositivo EFA DaemonSet è in esecuzione su due nodi. Entrambi sono PRONTO e DISPONIBILE.

  2. Successivamente, verifica i pod creati da: DaemonSet

    kubectl get pods -n kube-system -l name=aws-efa-k8s-device-plugin

    Output di esempio:

    NAME READY STATUS RESTARTS AGE aws-efa-k8s-device-plugin-daemonset-d68bs 1/1 Running 0 6m16s aws-efa-k8s-device-plugin-daemonset-w4l8t 1/1 Running 0 6m16s

    I pod dei plugin del dispositivo EFA sono nello stato In esecuzione, a conferma che il plugin è stato distribuito correttamente ed è operativo.

  3. Verifica la registrazione delle risorse:

    Puoi confermare che la risorsa vpc.amazonaws.com/efa è registrata con il kubelet descrivendo i nodi:

    kubectl describe nodes

    se la risorsa EFA è registrata correttamente, la vedrai elencata nelle risorse di capacità e assegnabilità del nodo. Esempio:

    Capacity: ... vpc.amazonaws.com/efa: 4 Allocatable: ... vpc.amazonaws.com/efa: 4

    questo output conferma che il nodo riconosce la risorsa EFA, rendendola disponibile per i pod che la richiedono.

(Facoltativo) Test delle prestazioni dell’EFA

Consigliamo di testare la configurazione EFA. È possibile utilizzare i test NCCL presenti nel repository su. aws-samples/awsome-distributed-training GitHub I test NCCL valutano le prestazioni della rete utilizzando la libreria NVIDIA per comunicazioni collettive. La procedura seguente prevede l’invio dei test NCCL su Amazon EKS.

  1. Implementa l’operatore MPI Kubeflow:

    Per i test NCCL è possibile applicare l'operatore Kubeflow MPI. L'operatore MPI semplifica l'esecuzione di corsi di formazione Allreduce-style distribuiti su Kubernetes. Per ulteriori informazioni, consulta MPI Operator on. GitHub

  2. Eseguite il test delle prestazioni NCCL multinodo per verificare: GPUDirectRDMA/EFA

    Per verificare le prestazioni NCCL con GPUDirectRDMA su EFA, esegui il test delle prestazioni NCCL standard. Per ulteriori informazioni, consulta il repository ufficiale NCCL-Testssu. GitHub

    Completa i seguenti passaggi per eseguire un test delle prestazioni NCCL a due nodi. Nel processo di test NCCL esemplificativo, ciascun worker richiede otto GPU, 5210Mi di hugepages-2Mi, quattro EFA e 8000 Mi di memoria, il che significa che ciascun worker consuma tutte le risorse di un’istanza p5.48xlarge.

    1. Crea il manifesto MPIJob:

      Copia quanto riportato di seguito in un file denominato nccl-tests.yaml.

      apiVersion: kubeflow.org/v2beta1 kind: MPIJob metadata: name: nccl-tests spec: runPolicy: cleanPodPolicy: Running backoffLimit: 20 slotsPerWorker: 8 mpiReplicaSpecs: Launcher: replicas: 1 template: spec: restartPolicy: OnFailure containers: - image: public.ecr.aws/hpc-cloud/nccl-tests:latest imagePullPolicy: IfNotPresent name: test-nccl-launcher env: - name: PATH value: $PATH:/opt/amazon/efa/bin:/usr/bin command: - /opt/amazon/openmpi/bin/mpirun - --allow-run-as-root - --tag-output - -np - "16" - -N - "8" - --bind-to - none - -x - PATH - -x - LD_LIBRARY_PATH - -x - NCCL_DEBUG=INFO - -x - NCCL_BUFFSIZE=8388608 - -x - NCCL_P2P_NET_CHUNKSIZE=524288 - -x - NCCL_TUNER_PLUGIN=/opt/amazon/ofi-nccl/lib/x86_64-linux-gnu/libnccl-ofi-tuner.so - --mca - pml - ^cm,ucx - --mca - btl - tcp,self - --mca - btl_tcp_if_exclude - lo,docker0,veth_def_agent - /opt/nccl-tests/build/all_reduce_perf - -b - "8" - -e - "16G" - -f - "2" - -g - "1" - -c - "1" - -n - "100" Worker: replicas: 2 template: spec: nodeSelector: node.kubernetes.io/instance-type: "p5.48xlarge" containers: - image: public.ecr.aws/hpc-cloud/nccl-tests:latest imagePullPolicy: IfNotPresent name: nccl-tests-worker volumeMounts: - name: shmem mountPath: /dev/shm resources: limits: nvidia.com/gpu: 8 hugepages-2Mi: 5120Mi vpc.amazonaws.com/efa: 32 memory: 32000Mi requests: nvidia.com/gpu: 8 hugepages-2Mi: 5120Mi vpc.amazonaws.com/efa: 32 memory: 32000Mi volumes: - name: shmem hostPath: path: /dev/shm
    2. Applica NCCL-tests MPIJob:

      Invia MPIJob applicando il manifesto. Ciò creerà due istanze Amazon EC2 p5.48xlarge.

      kubectl apply -f nccl-tests.yaml

      Di seguito viene riportato un output di esempio.

      mpijob.kubeflow.org/nccl-tests created
    3. Verifica che il processo abbia avviato i pod:

      Visualizza i pod in esecuzione.

      kubectl get pods

      Di seguito viene riportato un output di esempio.

      NAME READY STATUS RESTARTS AGE nccl-tests-launcher-nbql9 0/1 Init:0/1 0 2m49s nccl-tests-worker-0 1/1 Running 0 2m49s nccl-tests-worker-1 1/1 Running 0 2m49s

      L’operatore MPI crea un pod di avvio e 2 pod worker (uno su ciascun nodo).

    4. Verifica che il processo funzioni correttamente con i log:

      Visualizza il log per il pod nccl-tests-launcher. Sostituisci nbql9 con il valore dell'output.

      kubectl logs -f nccl-tests-launcher-nbql9

Se il test è stato completato con successo, puoi implementare le applicazioni che utilizzano la libreria NVIDIA per comunicazioni collettive.