Introduction
Les charges de travail GPU sont de plus en plus importantes dans les environnements modernes d’IA, d’apprentissage automatique et de calcul haute performance. À mesure que les équipes augmentent l’échelle des opérations d’entraînement, d’inférence, de simulation et des plateformes GPU partagées, la couche d’orchestration devient un élément essentiel de la conception.
Sur Oracle Cloud Infrastructure, les organisations évaluent souvent deux approches:
Oracle Kubernetes Engine (OKE) pour les plateformes d’IA natives de Kubernetes et les charges de travail GPU axées sur les applications.
Slurm pour la planification de type HPC, les tâches par lots, les files d’attente partagées et les clusters GPU axés sur la recherche.
Pourquoi ce sujet est important
L’infrastructure GPU est coûteuse, très utilisée et souvent partagée entre plusieurs équipes. Le choix du bon modèle d’orchestration a un impact sur:
La décision ne concerne pas seulement l’exécution de conteneurs ou la soumission de tâches. Elle concerne le choix du modèle opérationnel qui soutient le mieux la stratégie d’IA et de HPC de l’organisation.
Présentation générale de l’OKE
Oracle Kubernetes Engine est le service Kubernetes géré par OCI. Il permet aux équipes de déployer, de gérer et de mettre à l’échelle des charges de travail conteneurisées en utilisant les API et les outils natifs de Kubernetes.
Pour les charges de travail GPU, OKE est bien adapté pour:
OKE est un choix judicieux lorsque les équipes souhaitent standardiser les charges de travail GPU en utilisant Kubernetes, les pipelines CI/CD, l’observabilité, l’autoscaling et les intégrations de services OCI.
Aperçu de Slurm
Slurm est un gestionnaire de charge de travail et un ordonnanceur largement utilisé dans les environnements de calcul haute performance. Il est conçu pour l’ordonnancement par lots, les clusters de calcul partagés, les files d’attente de tâches, les réservations et les politiques d’allocation des ressources.
Pour les charges de travail GPU, Slurm est bien adapté pour:
Slurm est un bon choix lorsque les utilisateurs soumettent principalement des tâches à un pool GPU partagé et s’appuient sur des politiques de planification pour gérer l’accès, la priorité et l’utilisation.
