运维
使用 Iceberg 和 Spark 在 Kubernetes 上处理数据
· ☕ 10 分钟
1. 数据处理架构 主要分为四层: 处理能力层,Spark on Kubernetes 提供流式的数据处理能力 数据管理层,Iceberg 提供 ACID、table 等数据集访问操作能力 存储层,Hive MetaStore 管理 Iceberg 表元数据,Postgresql 作为 Hive MetaStore 存储后端,S3 作为数据存储后端 资

GPU 主机如何开启 GDS
· ☕ 5 分钟
1. 什么是 GDS(GPUDirectStorage) GDS 允许 RDMA 网卡直接访问 GPU 内存,有助于增加 GPU 应用读写文件的 IO 带宽,减少 IO 时延,并降低其 CPU 负载。 客户端在开启 GDS 特性后,文件将以 O_DIRECT 方式打开,客户端不会再缓存文件数据。应用层读写文件时,客户端通过 nvidia-fs.ko 将

Kubernetes 下的 DLRover 工作流程分析
· ☕ 13 分钟
本文使用的 DLRover 版本是 0.3.7 1. DLRover Operator 1.1 启动 ElasticJob 和 ScalePlan 的控制器 实现代码: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 // 创建 ElasticJob 的控制器 if err = controllers.NewElasticJobReconciler(mgr, masterImage).SetupWithManager(mgr); err != nil { setupLog.Error(err, "unable to create controller", "controller", "ElasticJob") os.Exit(1) } // 创建 ScalePlan 的控制器 if err = controllers.NewScalePlanReconciler(mgr).SetupWithManager(mgr); err != nil { setupLog.Error(err, "unable to create controller", "controller", "ScalePlan") os.Exit(1) } // 启动控制器 if err := mgr.Start(ctrl.SetupSignalHandler()); err != nil { setupLog.Error(err, "problem running manager") os.Exit(1) } 这部分代码是

分布式训练中的数据并行架构
· ☕ 5 分钟
1. Parameter Server 架构 在 Parameter Server 架构中,集群中的节点被分为两类,参数服务器节点(Parameter Server)和工作服务器节点(Worker)。 1.1 Parameter Server Parameter Server 用于存放模型的参数。 每个参数服务器节点负责管理和更新模型的一部分参数,而每个工作节点则只处理与其对应

使用 DLRover 托管作业进行弹性、容错训练
· ☕ 12 分钟
1. 分布式训练面临的问题 预估训练资源困难,无法自动化 需要多少算力、需要多少时间、需要多少带宽、需要多少 CPU、需要多少内存,如果没有足够的积累,很难估算准确。导致的结果就是,超额申请、超额分配,造成极大的资源浪费。 需要去沉淀和提供解决方案。 故