Orquestrando Treinamentos Distribuídos em GPUs com Google Cloud

Tecnologia Inteligência Artificial Nuvem

Desenvolvedores de inteligência artificial enfrentam desafios crescentes na orquestração de tarefas de treinamento distribuído com GPUs, mas as ferramentas do Google Cloud, como a arquitetura AI Hypercomputer, estão aqui para simplificar processos e maximizar a eficiência.

A two-dimensional, vector-style and corporate image, set against a white, textureless background. The image graphically visualizes distributed training processes utilizing Google Cloud's virtual machines with an emphasis on GPU integration. Displayed in the image are elements like stylized clouds which represent the cloud infrastructure and performance charts showcasing the efficiency of the trainings. Incorporated within the image are stylized logos of Google Cloud, symbolizing the utilized platform.

Imagem gerada utilizando Dall-E 3

Com a evolução da inteligência artificial, modelos de linguagem grandes (LLMs) e aprendizado de máquina (ML) estão transformando indústrias inteiras. Para treinar esses modelos em ambientes distribuídos, os desenvolvedores precisam de infraestruturas que integrem múltiplos aceleradores de IA, como GPUs e TPUs, para superarem os desafios de orquestração e gerenciamento de recursos.

O Google Cloud oferece um conjunto robusto de recursos de GPU e TPU, além de ferramentas avançadas de orquestração, através da arquitetura AI Hypercomputer. Este artigo fornece um guia sobre os serviços disponíveis que ajudam a otimizar e escalar fluxos de trabalho de machine learning, abordando opções inovadoras para gerenciar cargas de trabalho em larga escala.

O Google Cloud disponibiliza várias famílias de GPUs, cada uma adaptada a diferentes necessidades de desempenho e custo. As séries de máquinas A3 e A2 são ideais para treino em larga escala e cenários de comunicação minimizada, respectivamente. Além disso, modelos de consumo como Committed Use Discounts (CUDs) e Spot VMs proporcionam flexibilidade financeira aos usuários.

A3 machine series para altos desempenhos com NVIDIA H100.
A2 machine series para treinamento simplificado.
G2 machine family para inferência e testes.
Modelos de consumo com CUDs, DWS e Spot VMs.
Uso do Google Kubernetes Engine (GKE) para gestão unificada.

Para um gerenciamento otimizado de cargas de trabalho de treinamento, o Google Cloud oferece três estratégias de orquestração: Google Kubernetes Engine (GKE), Cluster Toolkit e Vertex AI custom training pipeline. Cada uma dessas soluções proporciona flexibilidade e escalabilidade, permitindo que equipes de desenvolvimento maximizem suas operações de ML com eficiência.

Com a adoção das estratégias certas de orquestração, as empresas podem transformar suas metas de treinamento em realidade através da infraestrutura avançada do Google Cloud. Para mais detalhes sobre o treinamento distribuído, confira os exemplos de uso do GKE, Cluster Toolkit e Vertex AI. Inscreva-se na nossa newsletter para receber conteúdos atualizados diariamente sobre as inovações em tecnologia e inteligência artificial.