Introduzione
I carichi di lavoro delle GPU stanno diventando centrali per l’intelligenza artificiale, il machine learning e gli ambienti di calcolo ad alte prestazioni moderni. Quando i team aumentano la scala di addestramento, inferenza, simulazioni e piattaforme GPU condivise, il livello di orchestrazione diventa una decisione di progettazione fondamentale.
Su Oracle Cloud Infrastructure, le organizzazioni valutano spesso due approcci:
Oracle Kubernetes Engine (OKE) per piattaforme AI native di Kubernetes e carichi di lavoro GPU incentrati sulle applicazioni.
Slurm per la pianificazione in stile HPC, lavori in batch, code condivise e cluster GPU guidati dalla ricerca.
Perché questo argomento è importante
L’infrastruttura GPU è costosa, molto utilizzata e spesso condivisa tra più team. La scelta del modello di orchestrazione giusto ha un impatto su:
La decisione non riguarda solo l’esecuzione di container o l’invio di lavori. Si tratta di scegliere il modello operativo che meglio supporta la strategia di AI e HPC dell’organizzazione.
Panoramica OKE
Oracle Kubernetes Engine è il servizio Kubernetes gestito da OCI. Consente ai team di distribuire, gestire e scalare carichi di lavoro containerizzati utilizzando API e strumenti nativi di Kubernetes.
Per i carichi di lavoro GPU, OKE è adatto per:
OKE è una soluzione ideale quando i team desiderano standardizzare i carichi di lavoro GPU utilizzando Kubernetes, pipeline CI/CD, osservabilità, autoscaling e integrazioni con i servizi OCI.
Panoramica di Slurm
Slurm è un gestore di carichi di lavoro e un pianificatore ampiamente utilizzato negli ambienti di calcolo ad alte prestazioni (HPC). È progettato per la pianificazione di lavori in batch, cluster di calcolo condivisi, code di lavori, prenotazioni e politiche di allocazione delle risorse.
Per i carichi di lavoro GPU, Slurm è particolarmente adatto per:
Slurm è una soluzione ideale quando gli utenti inviano principalmente lavori a un pool di GPU condiviso e si affidano alle politiche di pianificazione per gestire l’accesso, la priorità e l’utilizzo.
