NGC × Singularity での機械学習環境/MachineLearning environment with NGC and Singularity

NGC × Singularity での機械学習環境/MachineLearning environment with NGC and Singularity

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ryo nakamaru

May 24, 2018
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  1. クラウドを活用した NGC✖Singularity での機械学習環境 GPU Deep Learning Community #8 May 24,

    2018 Ryo NAKAMARU, SUPINF Inc., Rescale, Inc.
  2. 中丸 良 @pottava • CTO at SUPINF Inc. / Solutions

    Architect at Rescale, Inc. • AWS Certified SA, DevOps Engineer - Pro • Google Certified Professional - Cloud Architect Profile !2
  3. SUPINF Inc. !3 • クラウド / コンテナ 中心の コンサルティング /

    環境構築 / 受託開発 / 運用 • 直近ではオンプレ × DGX-1 × Kubernetes な機械学習環境の納品など • スピンフ、と読みます
  4. Rescale, Inc. !4 • クラウド HPC プラットフォームを SaaS で提供 •

    スケーラブルなシミュレーションや機械学習をとても手軽に • Singularity でのジョブ実行もサポート
  5. !5 Rescale 1. 入力ファイル選んで 2. Singularity 選んで 3. ハードウェア選んで 4.

    Submit ボタン押すだけ
  6. 機械学習環境 !6

  7. インフラ管理者のための 7 つのヒント !7 1. なぜ Docker か 2. なぜ

    NVIDIA GPU Cloud(NGC)か 3. ジョブスケジューラとは何か 4. なぜ Kubernetes か 5. なぜ Singularity か 6. なぜ HPC のジョブスケジューラか 7. なぜクラウドとのハイブリッド環境か
  8. Point of view !8 今日はインフラ管理者視点、かつ学習フェーズのお話です。 ✖ アルゴリズムの話はありません ✖ 推論フェーズの話もありません

  9. 1. なぜ Docker か !9

  10. Docker のよさ !10 必要最低限 隔離された 実行環境がすぐ手に入る ・・・・・

  11. Docker のよさ !11 必要最低限 隔離された 実行環境がすぐ手に入る ・・・・・ 気軽にかんたんに 共有できる、再現する ・・・・・

    repository push pull
  12. Docker のよさ !12 必要最低限 隔離された 実行環境がすぐ手に入る ・・・・・ 気軽にかんたんに 共有できる、再現する 利用事例

    が豊富で 知見が得やすい ・・・・・ repository push pull
  13. 2. なぜ NVIDIA GPU Cloud(NGC)か !13

  14. NGC とは? !14 ・NVIDIA 公式の Docker レジストリ ・Docker イメージは毎月更新される ・CUDA

    やライブラリはもちろん同梱 ・NVIDIA GPU に最適化された設定 ・なんと無料
  15. NGC のない世界 !15 Dockerfile 職人養成所? 肥大化する リポジトリ 管理者たる 重責!! GPU

    最適化 CUDA、ライブラリ、etc ..
  16. NGC のある世界 !16 メンテナンスフリー、利用料もフリー NVIDIA お墨付きの安心感

  17. 3. ジョブスケジューラとは何か !17

  18. 資源の占有 !18 お一人様機械学習

  19. 資源の共有 !19 お一人様機械学習 チームで資源を共有 使います!

  20. 全体資源の把握・ジョブの配置 !20 data center cloud お一人様機械学習 チームで資源を共有 会社で全資源を共有 使います! scheduler

    ジョブを渡すと空いている 資源に自動配置・計算開始
  21. スケジューラといえば 巷で話題のクーバネーティス !21

  22. 4. なぜ Kubernetes か !22

  23.   Kubernetes !23 Control plane(管理ノード)     計算ノード 社内 DC

    社内 DC • Docker との相性抜群 Kubernetes クラスタ
  24.   Kubernetes !24 Control plane(管理ノード)     計算ノード Tesla V100

    社内 DC TITAN V 社内 DC • Docker との相性抜群 • NVIDIA さんもサポートを宣言 • 複数 GPU アーキテクチャでも OK ( New )
  25.   Kubernetes !25 Control plane(管理ノード) ジョブを定義した YAML を Apply  

      計算ノード Tesla V100 社内 DC TITAN V 社内 DC • 例えば高性能な Tesla で計算したい!  YAML に書いた定義を渡すと・・
  26.   Kubernetes !26 Control plane(管理ノード) ジョブを定義した YAML を Apply  

      計算ノード Tesla V100 社内 DC TITAN V 社内 DC • 空きがあり、条件に合うノードに配置 • nvidia-docker v1 / v2 すでに対応済 → コンテナへ適切に GPU 割り当て
  27.   Kubernetes !27 Control plane(管理ノード)       計算ノード Tesla

    V100 社内 DC TITAN V 社内 DC Tesla P100 AWS … • 専用線で繋げばクラウドもクラスタに • Federated という方法もあったり
  28.   Kubernetes !28 Control plane(管理ノード) ジョブを定義した YAML を Apply  

        計算ノード Tesla V100 社内 DC TITAN V 社内 DC Tesla P100 AWS … • “クラウドで動かしたい” or / and • “Tesla P100 で動かしたい”
  29. k8s で十分じゃない? !29 • そうですね!私自身、本番稼働を経験したのはここまで。 • 大切なのは、要件にあった技術が選べること ‣ この先の話も知っていると選択肢が広がる ‣

    ツールの利用想定にない要件で使うのはお互い不幸 • HPC を支える技術の深さは貴重 ‣ DL フレームワークの追従, etc ..
  30. そんな中、では !30

  31. 5. なぜ Singularity か !31

  32. Better Docker !32 もっと計算を速くしたい勢 運用を改善したい勢 IB 使いたい ノード またぎたい もっと

    MPI かんたんに root 渡すの 無理です 既存の  スケジューラ 使いたい
  33. Singularity • http://singularity.lbl.gov • Singularity = Docker のいいところ(特に再現性)+ HPC サポート

    ‣ 基本思想は同じ: Build, Ship, and Run any app, Anywhere ‣ 高性能ハードウェアそのまま、ジョブスケジューラもそのまま • DockerHub のように公式レジストリもあるよ ‣ https://singularity-hub.org !33
  34. 国内採用事例 !34 And more ..

  35. でも Singularity、Kubernetes で動かないよね? じゃあ何を使えばいいの・・ !35

  36. 6. なぜ HPC のジョブスケジューラか !36

  37. Web 界隈のジョブスケジューラ !37 Web (Docker) 界隈 ・Singularity 対応なし ・基本ホストリソースの 切り売り

    scheduler   GPU GPU GPU …   GPU GPU GPU … 確保!
  38. HPC 系ジョブスケジューラとの違い !38 Web (Docker) 界隈 ・Singularity 対応なし ・基本ホストリソースの 切り売り

    scheduler   GPU GPU GPU …   GPU GPU GPU … 確保! scheduler   GPU GPU GPU …   GPU GPU GPU … 確保! HPC 業界 ・ノードをまたいで リソースを確保できる ・ノード間通信するための設定もしてくれる
  39. 深層学習フレームワークの直近の傾向 !39

  40. 7. なぜクラウドとのハイブリッド環境か !40

  41. クラウド?オンプレ?いいとこ取り? !41 ・セキュリティポリシー データ転送制限 etc.. (仕方ないやつ・・) ・クラウドほんとに安い? 例 1)GeForce +

    AWS 例 2)大企業の調達コスト ・データ転送速度 ・どちらが最新 GPU? ・鬼のチューニング
  42. Rescale で検証中の例 !42 WebUI から ぽちっと

  43. Rescale で検証中の例 !43 Jupyter notebook を入れ ローカルで試行錯誤

  44. Rescale で検証中の例 !44 Jupyter notebook を入れ ローカルで試行錯誤 Singularity に変換して

  45. Rescale で検証中の例 !45 Jupyter notebook を入れ ローカルで試行錯誤 Singularity に変換して クラウドで高速に並列計算

  46. DEMO !46

  47. NGC Registry API Library for Go !47 レジストリから 情報を抜きたい

  48. ご静聴ありがとうございました 参考文献: • ディープ ラーニング コンテナー - NVIDIA GPU Cloud

    (NGC)           https://www.nvidia.com/ja-jp/gpu-cloud/deep-learning-containers/ • Containers for Science, Reproducibility and Mobility SINGULARITY P2      https://www.intel.com/content/dam/www/public/us/en/documents/presentation/hpc- containers-singularity-advanced.pdf • Singularityで分散深層学習(産総研佐藤さん)                 https://www.slideshare.net/htsst/singularity-85959573