«`html
Важность инфраструктуры облачного ИИ
Инфраструктура облачного ИИ является важной основой современных технологий, обеспечивая поддержку различных рабочих нагрузок и услуг. Гарантирование надежности этих инфраструктур имеет решающее значение, поскольку любая сбой может привести к широкому распространению нарушений, особенно в распределенных системах большого масштаба, где рабочие нагрузки ИИ синхронизируются по множеству узлов. Сложность и масштаб этих систем делают необходимым наличие надежных механизмов для поддержания их бесперебойной работы и минимизации инцидентов, которые могут повлиять на качество обслуживания пользователей.
Основные вызовы в поддержании инфраструктуры облачного ИИ
Один из основных вызовов в поддержании инфраструктуры облачного ИИ — это борьба с скрытыми деградациями из-за избыточности аппаратных средств. Эти тонкие сбои, часто называемые «серыми сбоями», не вызывают немедленных катастрофических проблем, но постепенно снижают производительность со временем. Такие проблемы особенно проблематичны, поскольку их сложно обнаружить с помощью обычных инструментов мониторинга, обычно предназначенных для выявления более очевидных бинарных состояний сбоев. Подлый характер серых сбоев усложняет задачу анализа корневых причин, что затрудняет обнаружение и устранение основных проблем до их эскалации в более серьезные проблемы, которые могут повлиять на всю систему.
Решение проблемы скрытых деградаций
Команда исследователей из Microsoft Research и Microsoft представила SuperBench — систему проактивной валидации, предназначенную для повышения надежности инфраструктуры облачного ИИ путем решения проблемы скрытых деградаций. SuperBench проводит всестороннюю оценку аппаратных компонентов под реалистичными рабочими нагрузками ИИ. Система включает два основных компонента: Validator, который изучает критерии бенчмаркинга для выявления дефектных компонентов, и Selector, который оптимизирует время и объем процесса валидации, чтобы он был эффективным и эффективным. SuperBench может запускать разнообразные бенчмарки, представляющие большинство реальных рабочих нагрузок ИИ, что позволяет обнаруживать тонкие регрессии производительности, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными.
Эффективность SuperBench
Эффективность SuperBench подтверждается его внедрением в производственную среду Azure, где он использовался для валидации сотен тысяч графических процессоров. Через тщательное тестирование SuperBench показал, что он увеличил среднее время между инцидентами (MTBI) до 22,61 раза. Путем сокращения времени, необходимого для валидации, и фокусировки на наиболее критических компонентах, SuperBench снизил затраты на время валидации на 92,07%, одновременно увеличивая часы использования пользовательских GPU в 4,81 раза. Эти впечатляющие результаты подчеркивают способность системы обнаруживать и предотвращать проблемы производительности до их влияния на конечные рабочие нагрузки.
Заключение
SuperBench, фокусируясь на раннем обнаружении и устранении скрытых деградаций, предлагает надежное решение для сложной задачи обеспечения непрерывной и надежной работы масштабных ИИ-сервисов. Способность системы идентифицировать тонкие регрессии производительности и оптимизировать процесс валидации делает ее ценным инструментом для облачных провайдеров услуг, стремящихся повысить надежность своих инфраструктур ИИ. С помощью SuperBench Microsoft установил новый стандарт обслуживания облачной инфраструктуры, обеспечивая выполнение рабочих нагрузок ИИ с минимальными нарушениями и максимальной эффективностью, сохраняя высокие стандарты производительности в быстро меняющемся технологическом ландшафте.
«`
