Meta AI представляет GCM для мониторинга GPU-кластеров

Meta AI представила GCM (GPU Cluster Monitoring) – набор инструментов, предназначенный для выявления и предотвращения проблем с оборудованием в больших вычислительных кластерах, используемых для обучения моделей искусственного интеллекта. GCM призван решить проблему "скрытых сбоев", когда GPU продолжает работать, но его производительность падает, ухудшая процесс обучения.

Инструмент интегрируется с популярным менеджером задач Slurm, позволяя привязывать метрики к конкретным заданиям и отслеживать состояние кластера в режиме реального времени. GCM использует "прологи" и "эпилоги" – скрипты, выполняемые до и после запуска задания – для проверки работоспособности оборудования и выявления потенциальных проблем.

GCM преобразует данные о работе кластера в формат OpenTelemetry (OTLP), что позволяет использовать современные системы мониторинга для анализа и визуализации. Основой проекта является Python, а критически важные участки кода реализованы на Go для повышения производительности.

GCM – это важный шаг в повышении стабильности и эффективности обучения масштабных моделей ИИ.