Графические процессоры AMD приобретают все большую популярность среди специалистов по искусственному интеллекту благодаря высокой вычислительной мощности и продвинутым технологиям, предлагающим гибкие возможности конфигурации и масштабирования. В контексте стремительного развития AI нагрузок и роста требований к распределённой обработке данных, важной задачей становится объективная оценка производительности AMD GPU в различных рабочих режимах: на bare-metal, в контейнерах и с использованием аппаратного разделения ресурсов. Такой подход позволяет выявить достоинства и ограничения каждой из конфигураций, делая процесс оптимизации максимально информированным и эффективным. В данной статье рассматриваются результаты новейших бенчмарков, проведённых на базе мощных систем с AMD Instinct MI300X, а также подробно анализируется влияние выбранных методов развертывания на пропускную способность сетевых связей и вычислительную эффективность моделей машинного обучения. Одной из частых областей сомнения является потенциальное снижение производительности из-за использования контейнеров, которые обеспечивают изоляцию и удобство развертывания, но могут создавать дополнительные уровни абстракции.
Многие специалисты опасаются, что такое программное обеспечение способно существенно замедлить сетевую коммуникацию между GPU, особенно при выполнении масштабируемых распределённых задач, где критически важна скорость обмена данных. Однако результаты недавно проведённых измерений развеивают эти опасения, показав, что производительность ключевых коллективных операций, таких как AllGather и AllReduce, существенно не отличается от bare-metal конфигураций. Замеры межузловой пропускной способности выполнены с использованием низкоуровневых RDMA write тестов, которые демонстрируют практически идентичные показатели передачи данных в обоих режимах. Эти данные подтверждают заново сформированное понимание, что контейнеры не налагают «налог» на связь и коммуникацию, оставляя разработчикам возможность использовать их как основной инструмент для развертывания сложных AI систем с высокой надёжностью и масштабируемостью. Помимо оценки контейнеризации, была проведена детальная проверка влияния аппаратного разбиения GPU на производительность.
Современные графические процессоры, такие как MI300X, поддерживают различные режимы разделения ресурсов, позволяя разбивать мощный вычислительный блок на несколько независимых частей. В теории, такая функциональность помогает лучше использовать память и пропускную способность, назначая каждому заданию отдельную «часть» GPU. Тем не менее, реальная эффективность таких методов должна проверяться на практических задачах. Бенчмарки, проведённые в изолированном режиме, подтверждают, что отдельные аппаратные разделы действительно показывают превосходную пропускную способность памяти по сравнению с целым GPU. Особенно выражены преимущества при работе с большими объёмами данных в диапазоне 32-128 мегабайт.
Однако при попытках одновременно использовать такие разделы в рамках модели mesh, где они взаимодействуют друг с другом, общая производительность значительно падает. При детальном тестировании с использованием AI нагрузок на основе модели vLLM, когда восемь экземпляров запускались на восьми partitions одного MI300X, суммарная производительность была заметно ниже, чем у одного экземпляра на целиком доступном GPU. Основным ограничением становится объём доступной памяти: каждый раздел получает лишь часть общего объёма, что усложняет хранение и обслуживание больших ключевых кэш данных, критичных для эффективной работы. Кроме того, применение тензорного параллелизма с помощью PyTorch выявило дополнительные издержки на синхронизацию и коллективные операции, такие как all_gather, необходимые для согласования частичных результатов. В совокупности это ведёт к снижению скорости обработки по сравнению с базовым режимом.
Таким образом, несмотря на заманчивые показатели пропускной способности в изолированных тестах, в реальных сценариях использования разделённые ресурсы показывают ограниченную эффективность. На практике рекомендовано использовать GPU partitioning в динамическом режиме, когда на этапе разработки или для лёгких моделей GPU разбивается на части, а для сложных задач конфигурация возвращается к полной мощи. Подробности бенчмарков опираются на оборудование двух узлов Dell PowerEdge XE9680 с AMD MI300X и процессорами Intel Xeon Platinum, работающих под управлением Ubuntu 22.04.5 LTS с ROCm 6.
4.1. Эксперименты обеспечивают объективный взгляд на возможности современных систем и предлагают важные рекомендации для оптимизации работы AI вычислений. Также акцентируется внимание на возможном дальнейшем повышении производительности при более глубокой настройке сетевой инфраструктуры, такой как MTU, топология и параметры NCCL. В совокупности полученные данные дают уверенность в использовании контейнеров как эффективной среды без потери на коммуникации и позволяют грамотно планировать задачи с учётом особенностей аппаратного деления GPU.
Перспективой дальнейших исследований станет оценка влияния виртуализации на производительность, что позволит ещё глубже понять компромиссы между удобством управления ресурсами и максимальной производительностью. Комплексный подход к бенчмаркингу открывает новые горизонты для эффективного и грамотного использования графических процессоров AMD в современных AI инфраструктурах.
