Entdecken Sie, wie Kubernetes mit Geräteausfällen umgeht und was das für Ihre AI/ML-Workloads bedeutet.
Kubernetes ist der De-facto-Standard für die Container-Orchestrierung, aber wenn es um den Umgang mit spezialisierter Hardware wie GPUs und anderen Beschleunigern geht, wird es kompliziert. In diesem Blogbeitrag werfen wir einen Blick auf die Herausforderungen bei der Verwaltung von Ausfällen, wenn Pods mit Geräten in Kubernetes betrieben werden. Diese Erkenntnisse basieren auf dem Vortrag von Sergey Kanzhelev und Mrunal Patel auf der KubeCon NA 2024. Sie können die Präsentation und die Aufzeichnung einsehen.
Der Anstieg von AI/ML-Workloads bringt neue Herausforderungen für Kubernetes mit sich. Diese Workloads sind oft stark auf spezialisierte Hardware angewiesen, und jeder Geräteausfall kann die Leistung erheblich beeinträchtigen und zu frustrierenden Unterbrechungen führen. Wie im Jahr 2024 im Llama-Paper hervorgehoben, sind Hardwareprobleme, insbesondere GPU-Ausfälle, eine der Hauptursachen für Störungen im AI/ML-Training. Sie können auch erfahren, wie viel Aufwand NVIDIA in die Handhabung von Geräteausfällen und Wartung investiert, indem Sie sich den Vortrag von Ryan Hallisey und Piotr Prokop „All Your GPUs Are Belong to Us: An Inside Look at NVIDIA’s Self-Healing GeForce NOW Infrastructure" (Aufzeichnung) ansehen, wo sie von 19 Remedierungsanfragen pro 1000 Knoten und Tag sprechen!
Wir sehen auch, dass Rechenzentren Spot-Nutzungsmodelle anbieten und die Leistung überbuchen, was Geräteausfälle zur Norm und Teil des Geschäftsmodells macht.
Kubernetes betrachtet Ressourcen jedoch immer noch als sehr statisch. Die Ressource ist entweder vorhanden oder nicht. Und wenn sie vorhanden ist, wird angenommen, dass sie vollständig funktionsfähig bleibt – Kubernetes bietet nur begrenzte Unterstützung für die Handhabung von vollständigen oder teilweisen Hardwareausfällen. Diese langjährigen Annahmen in Kombination mit der allgemeinen Komplexität einer Einrichtung führen zu einer Vielzahl von Ausfallmodi, die wir hier diskutieren werden.
Bei ayedo unterstützen wir Sie als Kubernetes-Partner dabei, diese Herausforderungen zu meistern und Ihre Infrastruktur resilienter zu gestalten. Unsere Enterprise Cloud-Lösungen sind speziell darauf ausgelegt, auch kritische Workloads sicher und zuverlässig zu betreiben.
Quelle: Kubernetes Blog
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