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PFNのオンプレ計算機クラスタの取り組み_第55回情報科学若手の会
第55回情報科学若手の会（2022年9月24日開催）でのPFNの講演資料を公開しました。 PFNエンジニアの薮内が、クラスタを使いやすく、効率的かつ公平に使い、信頼性高く運用するためのノウハウや、PFNのクラスタ開発・運用のおもしろさについてご紹介しました。 PFNでは計算基盤関連のポジション採用を行っています（2022年9月現在） https://apply.workable.com/preferred-networks/j/D85B7B005E/ https://apply.workable.com/preferred-networks/j/6CDF8CA1A8/ こんな環境にワクワクする方、ぜひご応募ください！ ○ 日進月歩で進化している機械学習にフォーカスした計算技術を低レイヤーから高レイヤーまでトータルに吸収できる ○ 大規模な機械学習クラスタの開発・運用が経験できる ○ Kubernetes を始めとする OSS コミュニティでも活躍できるチャンスがある ○ HPC と Cloud Native の境界領域というますます重要になる分野の経験ができる ○ 多様な要求・ユーザーリテラシをサポートするプラットフォーム設計を経験できる
PFNのオンプレ計算機クラスタの取り組み_第55回情報科学若手の会
- 1. PFN のオンプレ計算機 クラスタの取り組み 第55回 情報科学若手の会 YABUUCHIHidehito, Preferred Networks, Inc.
- 2. 2 薮内 秀仁 (YABUUCHIHidehito) ● 2020/04 入社 ● Cluster Services チーム ○ オンプレ計算機クラスタを始めとした 社内の計算基盤を研究者・開発者が 使えるようサービス化 ● 最近の仕事 ○ クラスタのリソース利用率の向上 ○ 社内 CI 基盤の刷新 自己紹介
- 3. 3 ● Preferred Networks(PFN) 会社概要 ● PFN のオンプレミス計算機クラスタの概要 ● クラスタ開発・運用に関するトピック 本日お話しする内容 PFN のクラスタ開発・運用のおもしろさを お伝えできればと思います！
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- 5. 5 現実世界を計算可能にする Make the realworld computable 深層学習などの最先端技術を最短路で実用化する ことで、これまで解決が困難だった現実世界の課 題を解決することを目指しています Preferred Networks (PFN) ビジョン
- 6. 6 主な事業内容 ロボティクス 自律移動ロボットを開発・販売する 子会社 Preferred Roboticsを設立 エンターテインメント ● キャラクター作成プラット フォーム ● 高精細な 3D スキャンサービス PFN 3D Scan ● 材料探索 ● 化学プラント最適化 ● 分子設計による創薬 ライフ & マテリアルサイエンス 教育 小学生から始める プログラミング教育
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- 10. 10 PFN のオンプレミス計算機クラスタ New! 2022/07~ MN-2a MN-3 MN-2b 合計 1,444 GPU + 192 MN-Core
- 11. 11 ● コストを気にせず大規模な計算をしたい ○ 計算力がPFN の競争力の源泉 ○ 1,000 GPU 年超でデータセットを作成した例： PFN blog: 材料探索のためのユニバーサルなニューラルネットワークポテンシャル ● 計算基盤すべてをコントロールしたい ○ ノード内・ノード間通信、ストレージを含むすべてを最適化 ● 上から下まで（ハードもソフトも人も）保有することの重要性 ○ 設計・調達からアルゴリズムまで、さまざまな技術バックグラウ ンドを持つメンバーが集結することで新しいものを生み出す なぜクラウドではなくオンプレなのか？
- 12. 12 計算クラスタ 36 cores 384 GB V100x 8 100 GbE x 4 128 nodes MN-2a 48 cores 384 GB MN-Core x 4 100 GbE x 4 48 nodes MN-3 128 cores 1,024 GB A100 x 4 100 GbE x 2 42 nodes MN-2b 80 cores 512 GB A30 x 6 100 GbE x 2 42 nodes Icons by https://icons8.com ユーザからは単一のクラスタとしてシームレスに利用可能 最新世代の GPU を搭載
- 13. 13 ストレージクラスタ Interface Medium NFS HDD NVMe SSD HDFS Apache Ozone 合計約8.4 PB（論理容量、拡大中）のストレージを構築し 計算クラスタと高速ネットワークで接続
- 14. 14 教育 MN-Core PFN と神戸大学が共同開発した 深層学習用プロセッサ ● 深層学習の高速化 ○行列演算の専用回路を搭載 ● 低消費電力 ○ HW を最小限に抑え SW で制御 特徴 Green500 で 世界1位を達成
- 15. 15 MN-Core の実用 課題 解決 活用する上でユーザのマイグレーションコストが高い PyTorch からシームレスに使えるコンパイラを開発 Compile 深層学習の実用的なワークロードを 汎用GPU に比べ最大約10倍高速化 MN-3 に搭載し研究開発に活用中
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- 18. 18 ● 多様なリテラシのユーザが使いやすいこと ○ 「入社初日からクラスタで大規模に実験をして成果を出せる」 ●計算資源を効率的かつ公平に利用できること ○ クラスタの計算資源を無駄なくユーザに割り振る ○ あるユーザがクラスタの大部分を占有してしまう状況を防ぐ ● 信頼性が高いこと ○ ノードの自動プロビジョニング ○ 健全性の自動診断・修復の省力化 社内計算基盤が目指す姿
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- 20. 20 多様なリテラシに合わせた利用方法の提供 手 軽 さ 柔 軟 性 Web ブラウザ ベース クラスタチーム 提供 CLI KubernetesCLI ● よく使う設定項目をカバー ● 大規模な実験も可能 ● ブラウザだけで簡単にクラスタの GPU や MN-Core が使える ● よく使うライブラリがインストール済み ● クラスタの機能をフルに活用可能
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- 24. 24 ヒューリスティクスの例 8 GPU 8 GPU 2 2 4 1 ←GPU → ← CPU → 1 ~ 7 GPU ジョブ 貪欲ビンパッキング 8 GPU ジョブ 「右」のノードから配置 分散深層学習ジョブが NW 的に近く配置される
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- 26. 26 クラスタの信頼性を高める取り組み 課題 解決 ● ノードが故障したときに気付きたい ● 修復のためのオペレーションコストを減らしたい ●ノードが故障したときにアラートを発報 ● よくある故障パターンは自動で修復 ノード数が多いクラスタのため常に数台は故障している オペレーションコストを抑えつつ MTTR を短縮 平均修復時間
- 27. 27 監視と自動修復 Servers icon byhttps://icons8.com 自己診断 修復処理 監視 Issue 作成 通知 調査・修復処理 監視システム pfnet-research/node-operation-controller pfnet-research/alertmanaget-to-github
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- 29. 29 ● 計算基盤関連のポジション ○ 大規模計算基盤リサーチャー・エンジニア ○機械学習プラットフォームエンジニア ● こんな環境にワクワクするかたを募集しています！ ○ 日進月歩で進化している機械学習にフォーカスした計算技術を低レイヤーから高レ イヤーまでトータルに吸収できる ○ 大規模な機械学習クラスタの開発・運用が経験できる ○ Kubernetes を始めとする OSS コミュニティでも活躍できるチャンスがある ○ HPC と Cloud Native の境界領域というますます重要になる分野の経験ができる ○ 多様な要求・ユーザーリテラシをサポートするプラットフォーム設計を経験できる We’re Hiring! 他にも様々なポジ ションがあります！ 毎年夏にインターン もあります！
- 30. 30 ● 発表資料 ○ 続・PFNのオンプレ ML 基盤の取り組み (オンプレML基盤 on Kubernetes #2 〜PFN、ヤフー〜) ○ PFN のオンプレ ML 基盤の取り組み (オンプレML基盤 on Kubernetes #1 〜PFN、ヤフー〜) ○ PFN の ML / DL 基盤を支える Kubernetes における自動化 (DevOpsDays Tokyo 2021) ○ How to Schedule Machine Learning Workloads Nicely In Kubernetes (CNDT 2020) We’re Hiring! カジュアル面談希望の連絡お待ちしています！ 大村 ( @everpeace) までお気軽にどうぞ！
- 31. Making the realworld computable