Pourquoi la surveillance des GPU des centres de données est importante
L'intelligence artificielle moderne et le calcul haute performance reposent largement sur de puissants clusters de GPU. À mesure que ces parcs de GPU gagnent en taille et en complexité, notamment dans les grands centres de données et les environnements cloud, leur maintien en bon état de fonctionnement et en efficacité devient un défi majeur.
Les opérateurs ont besoin d'une visibilité constante sur les performances de leurs systèmes. Ils doivent comprendre simultanément les performances, la température, la consommation d'énergie et les éventuels problèmes matériels de milliers de GPU. Sans les outils adéquats, il est difficile d'optimiser le rendement énergétique, d'éviter la surchauffe et de prévenir les pannes matérielles prématurées.
NVIDIA développe un nouveau service logiciel conçu pour répondre précisément à ce problème. Il offre aux entreprises et aux fournisseurs de services cloud une vue claire et centralisée de l'ensemble de leurs GPU NVIDIA, leur permettant ainsi de garantir leur stabilité, leurs performances et leur rentabilité.
Service de surveillance des parcs de GPU de NVIDIA
La nouvelle offre de NVIDIA est un service optionnel installé par le client, permettant de visualiser et de superviser de vastes parcs de GPU NVIDIA. Elle se concentre sur la télémétrie et l'analyse en lecture seule plutôt que sur le contrôle à distance, ce qui garantit une architecture simple et transparente pour les opérateurs.
Le cœur du service est un agent logiciel client open source qui s'exécute sur les systèmes des clients. Cet agent collecte les métriques au niveau du GPU et les transmet de manière sécurisée à un portail hébergé sur NVIDIA NGC, la plateforme cloud GPU de NVIDIA.
Une fois configurée, l'interface web permet aux équipes des centres de données de visualiser l'état et l'utilisation des GPU sur l'ensemble de leur infrastructure. Elles peuvent regrouper les systèmes en zones de calcul correspondant à leur emplacement physique ou cloud, ce qui facilite la comparaison et le dépannage des différents clusters, régions ou zones de disponibilité.
Grâce à ce service, les opérateurs de centres de données pourront :
- Surveillez les pics de consommation d'énergie afin de respecter les budgets de puissance et de refroidissement tout en obtenant les meilleures performances par watt.
- Surveillez l'utilisation globale du GPU, la bande passante mémoire et l'état des interconnexions sur tous les nœuds afin de détecter les goulots d'étranglement et le matériel sous-utilisé.
- Détectez rapidement les points chauds et les problèmes de circulation d'air, ce qui permet d'éviter la limitation thermique et de prolonger la durée de vie des composants.
- Vérifiez que les paramètres et configurations logiciels sont cohérents sur toutes les machines afin que les résultats soient reproductibles et le comportement prévisible.
- Repérez rapidement les anomalies et les schémas d'erreur, ce qui facilite l'identification des pièces défaillantes avant qu'elles ne provoquent des pannes importantes.
Ces fonctionnalités sont particulièrement importantes pour les grands clusters d'entraînement d'IA et les services cloud basés sur les GPU. Lorsqu'une simple panne de GPU peut interrompre une tâche d'entraînement de longue durée ou dégrader l'expérience de nombreux utilisateurs du cloud, l'alerte précoce et des diagnostics précis sont extrêmement précieux.
NVIDIA souligne que ce service est exclusivement axé sur la visibilité. Il offre une vue en temps réel de l'état et de la configuration du GPU, mais ne modifie ni ses paramètres ni son fonctionnement. Les données de télémétrie sont en lecture seule et contrôlées par l'utilisateur.
Agent open source et transparence
La transparence est un élément clé de cette initiative. NVIDIA prévoit de rendre open source le logiciel client exécuté sur chaque nœud. Pour les équipes des centres de données, cela présente plusieurs avantages.
Premièrement, le code source ouvert peut être inspecté et audité. Les équipes de sécurité peuvent ainsi vérifier quelles données sont collectées, comment elles sont transmises et s'assurer de l'absence de fonctionnalités cachées. Ceci est particulièrement important dans les secteurs réglementés et les environnements gouvernementaux où des contrôles stricts des outils de surveillance sont requis.
Deuxièmement, l'agent open source fournit une implémentation de référence que les clients peuvent étendre ou intégrer à leurs propres outils. Les opérateurs peuvent l'adapter à leurs infrastructures d'observabilité, leurs pipelines de journalisation et leurs systèmes d'alerte existants. Par exemple, un grand fournisseur de cloud pourrait combiner les métriques GPU de NVIDIA avec la télémétrie CPU, de stockage et réseau dans un tableau de bord interne unique.
NVIDIA précise également que ses GPU ne comportent aucune technologie de suivi matériel cachée, aucun coupe-circuit ni aucune porte dérobée. La surveillance repose sur l'agent logiciel installé et les données de télémétrie standard fournies par les GPU, et non sur des mécanismes de contrôle secrets de bas niveau.
Outre les tableaux de bord en temps réel, le service permettra également la génération de rapports. Les clients pourront ainsi obtenir des synthèses détaillées de leur parc de GPU et de son état. Ces informations seront utiles pour la planification des capacités, la budgétisation et l'analyse des tendances à long terme, en fonction de l'évolution des charges de travail et des modèles d'IA.
Soutenir la prochaine vague d'infrastructures d'IA
À mesure que les modèles d'IA deviennent plus volumineux et plus exigeants, les clusters de GPU s'imposent comme une ressource essentielle du calcul moderne. Des modèles de langage à la création de contenu génératif en passant par les simulations scientifiques, l'intensité de la charge de travail ne cesse de croître. Maintenir ces systèmes en bon état n'est plus une simple tâche matérielle, mais un défi opérationnel permanent.
Le service de surveillance des parcs de GPU de NVIDIA est conçu pour aider les équipes des centres de données et du cloud à gérer cette croissance. En simplifiant la visualisation de l'état des GPU, la compréhension des problèmes de performance et le suivi des dérives de configuration, il garantit une disponibilité accrue et un meilleur retour sur investissement pour les GPU coûteux.
Pour les organisations exploitant des fermes d'entraînement d'IA, des clusters d'inférence ou des instances cloud avec GPU, ce type d'outil permet de réduire le temps de dépannage et de faciliter la mise à l'échelle. Au lieu de s'appuyer sur des scripts ad hoc et des journaux épars, les équipes bénéficient d'une vue centralisée et cohérente de leur environnement GPU.
NVIDIA prévoit de dévoiler davantage de détails sur ce service lors de sa conférence GTC à San Jose. L'IA mettant à rude épreuve les infrastructures GPU année après année, des outils comme celui-ci deviendront probablement la norme dans les datacenters et les plateformes cloud les plus exigeants.
Article et image originaux : https://blogs.nvidia.com/blog/optional-data-center-fleet-management-software/
