Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Hoe verbetert de dynamische werklastplanner de TPU -prestaties


Hoe verbetert de dynamische werklastplanner de TPU -prestaties


De Dynamic Workload-planner (DWS) verbetert de TPU-prestaties door het gebruik en de kosteneffectiviteit van AI/ML-bronnen, inclusief TPU's, te optimaliseren. Hier zijn belangrijke manieren waarop het de TPU -prestaties verbetert:

1. Efficiënte middelenallocatie: DWS-planning Alle benodigde versnellers, inclusief TPU's, tegelijkertijd voor taken zoals training en verfijning. Dit zorgt ervoor dat workloads die meerdere knooppunten vereisen, alleen kunnen beginnen wanneer alle bronnen klaar zijn, waardoor downtime wordt verminderd en de algehele efficiëntie wordt verbeterd [1] [2].

2. Flexibiliteit en kostenoptimalisatie: DWS biedt twee modi: Flex Start en Agenda. Met Flex Start -modus kunnen gebruikers indien nodig de TPU -capaciteit aanvragen, waardoor de uitvoering van de werkbelastingen een continue uitvoering mogelijk maakt zodra er bronnen beschikbaar zijn. Gebruikers kunnen middelen beëindigen na voltooiing van de taak, alleen betalen voor daadwerkelijk gebruik, wat de kosten optimaliseert [1] [2].

3. Integratie met Google Cloud Services: DWS integreert met verschillende Google Cloud AI/ML -services, zoals Vertex AI en Google Kubernetes Engine. Deze integratie vereenvoudigt de acquisitie van hardware en stroomlijnt AI -workflows, waardoor het gemakkelijker is om TPU -bronnen op verschillende platforms te beheren [3] [5].

4. Planning-vooruitgang: DWS maakt gebruik van de Borg-technologie van Google, die bekend staat om zijn realtime planningsmogelijkheden. Deze technologie helpt miljoenen banen efficiënt te beheren, waardoor verbeterde flexibiliteit en geoptimaliseerd resource -gebruik voor TPU's wordt geboden [2].

Over het algemeen verbetert DWS de TPU -prestaties door een efficiënte toewijzing van hulpbronnen te waarborgen, kosten te optimaliseren en goed te integreren met bestaande AI/ML -services, waardoor het een krachtig hulpmiddel is voor het beheren van AI -workloads.

Citaten:
[1] https://cloud.google.com/blog/products/compute/introducing-dynamic-workload-scheduler
[2] https://cioinfluence.com/it-and-devops/driving-efficiency-inai-ml-unlocking-potential-through-a-dynamic-workload-scheduler/
[3] https://www.youtube.com/watch?v=1d04ehhdvhg
[4] https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/how-to/provisioningrequest
[5] https://www.youtube.com/watch?v=uwio00RVQP4
[6] https://stackoverflow.com/questions/52427141/check-tpu-workload-utilization
[7] https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/training/schedule-jobs-dws
[8] https://www.ibm.com/docs/en/workload-scheduler/8.6.0?topic=dynamically-pdf
[9] https://arxiv.org/html/2502.06982v1