资源调度 解释：因为我们Kubernetes中的每个Node节点的GPU均采用NVLink和GPUDirect直通网卡，所以在一个Node上仅调度一个Pod独占全部资源来达到算力最大化利用。...NUMA拓扑结构。...例如，假设一个系统有16个节点，每个节点都有一个10 Gb/s的网络连接。如果系统设计得很好，那么任何8个节点都应该能够同时与其他8个节点进行10 Gb/s的通信。...解释：Gang scheduling在处理MPI作业时非常重要，原因在于MPI作业的同步通信特性。由于MPI是一种并行计算的编程模型，它允许进程间通过消息传递的方式进行通信，以完成一项共同的计算任务。...并行作业处理 解释： 参与到运行MPI作业任务的work节点都必须定期进行checkpoint，这是一种容错机制，可以在作业出错或者系统崩溃时恢复作业的状态，用来避免计算出错后全部重头来过。
其中MPISymetricRoleMaker会假设每个节点启动两个进程，1worker+1pserver，这种RoleMaker要求用户的集群上有mpi环境；PaddleCloudRoleMaker是一个高级封装...horovod/mpi参数设置 通常使用horovod只需要设定较少的参数，典型的参数：-np表示总共使用的gpu数量；-H表示所有机器节点及各个节点上使用的gpu数量。...节点内PCIe主网桥之间的互连(通常NUMA节点内，包含多个cpu节点，每个cpu节点都包含一个PCIe主网桥，所以NODE可以理解为在一个NUMA节点内，通过PCIe和多个CPU相连)； SYS表示通过...PCIe以及NUMA节点之间的SMP互连（例如，QPI/UPI），这个可以理解为通过PCIe，且跨过多个NUMA节点及其内部的SMP(多个cpu节点)进行互联。...X表示gpu节点自身； 关于NUMA，SMP等服务器结构的简单介绍可参考：服务器体系(SMP, NUMA, MPP)与共享存储器架构(UMA和NUMA) https://blog.csdn.net/gatieme
Cross-Memory Attach共享内存 ucx-knem 使用高性能节点内 MPI 通信的共享内存 ucx-xpmem 使用XPMEM共享内存 ucx-ib 基于Infiniband的网络传输...默认情况下，UCX 尝试使用计算机上的所有可用设备，并根据性能特征（带宽、延迟、NUMA 位置等）选择最佳设备。...例如： 在仅具有以太网设备的机器上，共享内存将用于节点内通信，TCP 套接字用于节点间通信。...如果设备网络速度不相同，则分割将与它们的速度比成正比。 根据最佳网络速度、PCI 带宽和 NUMA 位置来选择要使用的设备。 是否可以使用 2 条以上的导轨？...注意：在某些情况下，如果 RDMA 网络设备和 GPU 不在同一 NUMA 节点上，则这种零拷贝传输效率较低。 dmabuf 支持需要什么？ UCX v1.14.0 或更高版本。
为了展示BytePS的性能，官方测试了两个模型：VGG16（通信密集型）和Resnet50（计算密集型），两个模型都以fp32精度进行训练。...训练使用了公有云上的虚拟机，每个机器有8个GPU，启用了NVLink。这些GPU都是Tesla V100 16GB型号GPU，batch size设置为64/每GPU。...官方解释称，一个主要的原因是BytePS是专门为云和共享集群而设计，并且抛弃了MPI。MPI是一个跨语言的通讯协议，用于编写并行计算机。...MPI是为高性能计算机而生，对于使用同类硬件构建的集群以及运行单一任务更有效。但并不是云（或者内部共享集群）的最佳选择。 因此字节跳动团队重新思考了最佳的通信策略。...简而言之，BytePS仅在机器内部使用NCCL，重新构建了机器内部的通信。 BytePS还集成了许多加速技术，例如分层策略、流水线、张量分区、NUMA感知本地通信、基于优先级的调度等等。
由于多核处理器的每个核心都有独立的一级、有时还有独立的二级缓存，使用多线程／多进程程序时可利用这些每个核心独享的缓存，这是超线性加速（指在多核处理器上获得的性能收益超过核数）的原因之一。...一些多核也将内存控制器封装进多核之中，直接和内存相连，以提供更高的访存带宽。 多路上还有两个和内存访问相关的概念：UMA（均匀内存访问）和NUMA（非均匀内存访问）。...UMA是指多个核心访问内存中的任何一个位置的延迟是一样的，NUMA和UMA相对，核心访问离其近（指访问时要经过的中间节点数量少）的内存其延迟要小。如果程序的局部性很好，应当开启硬件的NUMA支持。...这种编程方式是大规模并行处理机（MPP）和机群（Cluster）采用的主要编程方式。实践表明MPI的扩展性非常好，无论是在几个节点的小集群上，还是在拥有成千上万节点的大集群上，都能够很好地应用。...编程实践证明MPI的可扩展性非常好，其应用范围从几个机器的小集群到工业应用的上万节点的工业级集群。MPI已在Windows上、所有主要的UNIX/Linux工作站上和所有主流的并行机上得到实现。
此外，Sub-NUMA Clustering（在最近的英特尔 CPU 上可用）等新兴技术允许单个 CPU 与多个 NUMA 节点相关联，只要它们对两个节点的内存访问时间相同（或差异可以忽略不计）。...best-effort：使用此策略，TopologyManager 将尝试尽可能地对齐 NUMA 节点上的分配，但即使某些分配的资源未在同一 NUMA 节点上对齐，也会始终允许 pod 启动。...这些提示显示两种资源可以来自单个 NUMA 节点（0 或 1），也可以分别来自不同的 NUMA 节点（但我们更希望它们仅来自一个）。...{01: True}, {10: True}, {11: False} 目前，当且仅当 NUMANodeAffinity 编码可以满足资源请求的最小 NUMA 节点集时，所有 HintProvider...通过这种方式，TopologyManager 可以被限制为仅处理常见的节点级拓扑约束，同时仍然可以将特定于设备的拓扑约束合并到其分配决策中。
性能表现 为了展示BytePS的性能，官方测试了两个模型：VGG16（通信密集型）和Resnet50（计算密集型），两个模型都以fp32精度进行训练。...训练使用了公有云上的虚拟机，每个机器有8个GPU，启用了NVLink。这些GPU都是Tesla V100 16GB型号GPU，batch size设置为64/每GPU。...官方解释称，一个主要的原因是BytePS是专门为云和共享集群而设计，并且抛弃了MPI。MPI是一个跨语言的通讯协议，用于编写并行计算机。...MPI是为高性能计算机而生，对于使用同类硬件构建的集群以及运行单一任务更有效。但并不是云（或者内部共享集群）的最佳选择。 因此字节跳动团队重新思考了最佳的通信策略。...简而言之，BytePS仅在机器内部使用NCCL，重新构建了机器内部的通信。 BytePS还集成了许多加速技术，例如分层策略、流水线、张量分区、NUMA感知本地通信、基于优先级的调度等等。
BSP 模型：BSP 模型的计算过程是由一系列的迭代步组成，每个迭代步被称为超步。采用 BSP 模型的系统主要有 Pregel、Hama、Giraph 等。 BSP 模型具有水平和垂直两个方面的结构。...式分区、NUMA 感知的子分区等。...当点的数量比较多时，每台机器仅 ID 映射表的存储就需上百 GB 的内存，因为我们需要实现分布式的 ID 映射器，将 ID 映射关系切成多份，分开存储。...Plato 部署安装与运行 4.1 集群部署 Plato 采用 MPI 进行进程间通信，在集群上部署 Plato 时，需要将 Plato 安装在相同的目录下，或者使用 NFS。...1 或者 NUMA node 数个进程，WCORE 为每个进程的线程数，推荐最大设置为机器的硬件线程数。
在每一个 executor 之上运行训练代码； 前文已经分析了前面三个阶段，本文继续后面两个阶段的分析。...最后，大多数实现都使用两个名称来提供它们的启动器。在实践中，mpirun和mpiexec所做的事情应该没有什么不同。 不同的MPI实现有不同的启动和控制过程的方法。...英特尔MPI基于MPICH，其新版本使用Hydra进程管理器。 Open MPI建立在开放运行环境（ORTE）的基础上，其自身的进程启动器被称为orterun。...2.2.2.2 这个 ip 运行 2 个 slot，即两个 MPI 进程。...之中，则是把Jar包（二进制库）分发到各个节点，然后各个节点执行jar包之中相应的代码。
我们使用我们的可视化工具演示了这个bug，参见下图中的2a和2b。 ? 上图中显示了一个时间周期内的数据，这台机器使用64个线程执行一个kernel的编译任务，同时运行两个单线程的R进程。...在下图4中显示我们的NUMA机器的拓扑结构。 ? 其中节点1和节点2相距两跳。这个bug将会阻止负载均衡算法在这两个节点间迁移工作任务。...由于线程总是和创建它的父线程位于相同的节点上，这样就造成了被固定的应用的所有线程都跑在同一个节点。 这个问题是由于调度组的构成方式导致的，它已经不适用于我们在实验中所使用的NUMA机器。...这分为两个阶段：首先是kernel产生NUMA节点内部的调度域，然后是跨NUMA节点的调度域。...简化这个load metric能够摆脱掉调度组不均衡的问题。然而，我们确认使用我们的工具观察，这个问题依然存在。内核开发者依赖彼此code review和测试来避免引入问题。
mpitutorial/mpitutorial: MPI programming lessons in C and executable code examples 1、待运行的源文件demo.c...// MPI Init的两个参数目前没有被MPI实现使用，但是为了以防将来实现可能需要这些参数。...all: ${EXECS} demo: demo.c ${MPICC} -o demo demo.c clean: rm ${EXECS} 3、然后编译： make 注意：如果想要在好几个节点的集群上面跑这个...需要配置的 host 文件会包含你想要运行的所有节点的名称。...使用Python的mpi4py模块 — python-parallel-programming-cookbook-cn 1.0 文档 使用起来简单直观多了。
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允许GPU使用NVLink进行交叉通信，或者GPU使用GPUDirect与NIC通信。因此，对于我们的许多工作负载，单个pod占据了整个节点，因此调度不涉及任何NUMA，CPU或PCIE资源抢占。...最大的job是运行MPI（并行计算），job中的所有Pod都工作在同一个MPI通信器中。任何Pod的消亡，都会导致整个job暂停，并重新启动。...为此，我们将激情的最小设置为零，并将集群的最大设置为可用容量。但是，如果cluster-autoscaler看到空闲节点，则将尝试缩小到仅所需的容量。...对于优化器，研究人员需要在进行任何训练之前调度完StatefulSet的所有pod（因为我们经常在优化器成员之间使用MPI进行协作，并且MPI对组成员身份更改很敏感）。...例如，如果两个实验作业各自请求集群容量的100％，但Kubernetes可能只调度每个实验Pod的一半，从而导致调度僵局，这两个实验作业都无法完成。
1.3 MPI MPI(Message Passing Interface) 是一种可以支持点对点和广播的通信协议，具体实现的库有很多，使用比较流行的包括 Open Mpi， Intel MPI 等等。...易于使用，并运行本身在各种各样的操作系统，网络互连，以及一批/调度系统。 1.5 MPI 使用问题 因为MPI是分布式内存编程，在后面的开发中涉及节点间信息的传递。...往往数据和程序是在多个节点上，所以需要保证执行命令时各节点之间信息的交换。 具体使用之中，就有两个问题： 这个多台机器Open-MPI是如何发现并建立连接的呢？...各节点生成私钥和公钥后需要认证，此时可以保证本机免密登录。将各个子节点的公钥文件发送给主节点，然后分别加入到主节点的认证文件中，此时可以保证主节点对各个子节点的免密登录。...它还能够使用 NCCL 执行快速的节点内通信，并实现其自己的节点间例程算。你不需要考虑内存数据的拷贝，只需要实现逻辑就可以。
服务器对大内存的需求 • HPC（高性能计算）和数据库用例 • 支持处理更大数据集 • 加速结果生成时间 • 更高的性能成本比 通过两个示例（Metabat基因组工作负载和SQL Server数据库），...在基因组任务中，使用单一4TB节点能大幅缩短运行时间。而在SQL Server中，扩展可以通过增加节点或内存扩展模块提高QPS性能。...，包括仅使用Socket DRAM和结合CXL DRAM的混合配置。...CXL导致复杂的异构内存层次结构 右侧表格列出了不同NUMA节点的容量、延迟和带宽： • NUMA 0：1 TB，延迟90 ns，带宽512 GB/s。...Memory Machine™ X (MMX) 通过以下方式减轻了 CXL 的延迟和带宽挑战： • 持续监控应用程序的内存访问模式 • 在 NUMA 节点之间优化数据放置 对应用程序和 Linux 操作系统内核透明
某些开启了超线程的CPU，一个物理CPU内核在操作系统上会呈现两个逻辑的核。 实际上，CPU内核是分布在NUMA node上，NUMA node内本身就有一些亲和性的元素。...从理想的使用方式来看，如果每个进程都使用各自的CPU内核，并且不会跨NUMA node访问，相互之间不会有太多争抢。...从糟糕的使用方式来看，如果两个进程的CPU内核在分配时，可能会没有遵循NUMA的亲和性，会带来很大的性能问题，体现在三个方面： CPU争抢带来频繁的上下文切换时间； 频繁的进程切换导致CPU高速缓存失败...当离线可用算力受在线干扰动态变化时，调度器仅感知节点静态资源（Kubelet采集）。 如果忙时调度过多的离线任务，会导致剧烈的资源争抢，并且每个离线Pod的性能都会下降。...，可以使用节点的Default CPU共享池； NUMA：让CPUSet固定到NUMA node上的共享池内； Immovable：将CPU内核心固定，让其他Pod也可共享。
框架性能 开发团队在 BytePS 上测试了两个模型：VGG16（通信密集）和 Resnet50（计算密集）。测试使用了 Tesla V100 16GB GPU 集群，批大小都是 64。...机器使用的是公有云上的虚拟机，每个机器有 8 个 GPU，集成了 NVLink。机器之间使用 20 Gbps TCP/IP 网络互通。...抛弃 MPI，迎接云计算 为什么 BytePS 的表现比 Horovod 好太多？主要原因是 BytePS 为云计算和共享集群设计，并抛弃了 MPI。...MPI 是高性能计算（High Performance Computing）的产物。当需要运行单一任务时，MPI 适合用于建立在同质化硬件的计算集群上。但是云计算（或者内部共享集群）是不一样的。...BytePS 同时继承了许多加速技术，如分级策略、管道、张量分割、NUMA-aware 本地通信、基于优先级的调度机制等。
3、BIOS设置 （1）Hyper-Threading(HT) 使用超线程（Hyper-Threading）技术，可以实现在一个CPU物理核心上提供两个逻辑线程并行处理任务，在拥有12个物理核心的E5...基本做云平台的，VT和HT打开都是必须的，超线程技术(HT)就是利用特殊的硬件指令，把两个逻辑内核模拟成两个物理芯片，让单个处理器都能使用线程级并行计算，进而兼容多线程操作系统和软件，减少了CPU的闲置时间...NUMA架构体系中由多个节点组成，每个节点有若干CPU和它们独立的本地内存组成，各个节点通过互联模块（CrossbarSwitch）进行访问，所以每个CPU可以访问整个系统的内存。...Ceph目前并未对NUMA架构的内存做过多优化，在日常使用过程中，我们通常使用2～4颗CPU，这种情况下，选择SMP架构的内存在效率上还是要高一些。...如果条件允许，可以通过进程绑定的方法，在保证CPU能尽可能访问自身内存的前提下，使用NUMA架构。
一种方式是云平台使用，即是将天河二号看成是一个虚拟机，这个虚拟机是从单个计算节点上虚拟出来的，使用起来就跟普通的云虚拟机没什么差别。...另一种方式是高性能使用，这种使用方式是直接面向计算节点的，对用户来说，计算节点是可见的，用户通过ssh登录到计算节点（系统为Red Hat Linux），申请节点资源，运行作业。 ?...如果我们要跑大型的作业，调度多个计算节点进行运算，充分利用天河二号的能力，那么就必须使用高性能方式。...高性能使用方式即是通过编程，使得作业具有多节点协作的能力，而多个节点之间的协作是通过MPI(Message Passing Interface)来实现的。...，因此仅需耗费log2n次通信时间就能够完成该操作。
消息传递接口 (MPI) 是广泛用于并行计算的聚合通信协议，在管理跨多个节点的一组训练算法工作进程中非常有用。 MPI 用于在多个节点上布置训练算法进程，并将每个算法进程与唯一的全局和本地排名相关联。...在本文中，要理解的主要 MPI 概念是，MPI 在主节点上使用 mpirun，以便在多个节点上启动并发进程。主节点使用 MPI 管理着在多个节点集中运行的分布式训练进程的生命周期。...如果分布式训练使用 MPI，您需要一个在主节点（主机）上运行，而且控制着分布于多个节点（从 algo-1 到 algo-n，其中 n 为在您的 Amazon SageMaker 训练作业中请求的训练实例的数量...简单的做法之一是，将 algo-1 指定为主节点，而其他所有主机为非主节点。...您至少需要两个 ml.p3dn.24xlarge 或两个 ml.p3.16xlarge 实例，建议每个的服务限制为四个。记住，每个 AWS 区域都有特定的服务限制。
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