Google Cloud公布最新Google Kubernetes Engine版本,號稱可支持最高達65,000個節(jié)點的服務(wù)器集群,以執(zhí)行超大型AI模型。
生成式AI技術(shù)演進及應(yīng)用普及,推升了大型語言模型(LLM)規(guī)模及參數(shù)量也越來越大,目前許多已突破千億參數(shù),甚至有些來到2兆。而訓(xùn)練這些大型模型的加速器,需要超過1萬個節(jié)點的運算基礎(chǔ)架構(gòu)。
Google Kubernetes Engine(GKE)向來可支持多節(jié)點集群,以執(zhí)行AI模型訓(xùn)練任務(wù)。先前版本GKE可支持1.5萬個集群節(jié)點,隨著新版推出,現(xiàn)在GKE可支持高達6.5萬個節(jié)點的集群。Google認為最新GKE支持的節(jié)點規(guī)模,是Amazon和微軟的10倍以上。
以Google Cloud而言,現(xiàn)在單一節(jié)點提供了多個加速器,像是搭載4顆芯片的Cloud TPU v5e節(jié)點,因此單一集群使用最新版GKE后,最多可管理超過25萬顆加速器。
Google說明新版GKE較前代的創(chuàng)新。首先,該公司將Key-Value數(shù)據(jù)庫由etcd換成了以Google Spanner為基礎(chǔ)的key-value數(shù)據(jù)庫,后者幾乎規(guī)模無上限,可改善集群運行(如啟動和更新)延遲性,及無狀態(tài)集群控制層(control plane)。Google并實例etcd API以提供回溯兼容性,使核心Kubernetes無需變更。
其次,Google改善了管理Kubernetes控制層的GKE基礎(chǔ)架構(gòu),使GKE現(xiàn)在擴展速度更快,改善的控制層有多重效益,包括能執(zhí)行高一致性的大容量運算??刂茖蝇F(xiàn)在能自動應(yīng)對運算調(diào)節(jié),并使延遲性維持在可預(yù)測范圍。這點對執(zhí)行大移動態(tài)應(yīng)用如SaaS、災(zāi)難恢復(fù)和備援、批次部署以及測試環(huán)境來說尤其重要。
有了新版GKE,Google Cloud強調(diào)更能支持AI模型任務(wù)。訓(xùn)練AI模型時企業(yè)需要分配計算資源給多個工作負載,因此將任務(wù)集中在少量集群可提供最大調(diào)度彈性,執(zhí)行推論、研究和訓(xùn)練的作業(yè)。Google說,由于支持6.5萬個節(jié)點,現(xiàn)在GKE允許單一集群執(zhí)行5種任務(wù),每種任務(wù)的執(zhí)行性能,都足以媲美2023年Google Cloud以5萬余顆TPU v5e,締造的10 exa-FLOPs的LLM訓(xùn)練速度世界紀(jì)錄。