GPU 対応コンピュート

注：

一部の GPU 対応インスタンス タイプはベータ版であり、コンピュートの作成中にドライバーとワーカー タイプを選択するときにドロップダウン リストでそのようにマークされます。

概要

Databricks は、グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) で高速化されたコンピュートをサポートしています。 この記事では、GPU 対応インスタンスでコンピュートを作成する方法と、それらのインスタンスにインストールされる GPU ドライバーとライブラリについて説明します。

GPU 対応コンピュートのディープラーニングの詳細については、 ディープラーニングを参照してください。

GPUコンピュートを作成する

GPU コンピュートの作成は、他のコンピュートの作成と似ています。 次の点に注意してください。

  • Databricks Runtimeバージョンは、Runtime 13.3 LTS 機械学習 (GPU、Scala 2.12.15、Spark 3.4.1) などの GPU 対応バージョンである必要があります。

  • ワーカータイプと ドライバータイプ は GPU インスタンスタイプである必要があります。

サポートされているインスタンスタイプ

Databricks では、次の GPU アクセラレーション インスタンスの種類がサポートされています。

考慮事項

すべての GPU アクセラレーションインスタンスタイプについて、以下の点に注意してください。

  • Amazon スポットインスタンスの価格高騰により、GPU スポットインスタンスの保持が困難になっています。 必要に応じてオンデマンドで使用します。

  • GPU 対応のコンピュートを作成するには、 制限の増加をリクエストする必要がある場合があります。

サポートされている GPU インスタンスタイプとその属性のリストについては、サポートされているインスタンスタイプ を参照してください。

GPU スケジューリング

GPU スケジューリングは、Spark タスクを多数の GPU に効率的に分散します。

Databricks Runtime は、Apache Spark 3.0 からの GPU 対応スケジューリングをサポートしています。 Databricks GPU コンピュートにあらかじめ設定しています。

注：

GPU スケジューリングは、シングルノード コンピュートでは有効になっていません。

ユーザー定義の GPU スケジューリングは、Databricks Runtime 7.1 以降でのみ使用できます。 以前のバージョンの Databricks Runtimeでは、ノードごとに最大 1 つのタスクが実行されるように、 Databricks GPU コンピュートが自動的に構成されます。 これにより、タスクはノード上のすべての GPU を、他のタスクとの競合に遭遇することなく使用できます。

AIとMLのGPUスケジューリング

spark.task.resource.gpu.amount は、構成する必要がある可能性がある GPU 対応スケジューリングに関連する唯一の Spark 構成です。 デフォルトの構成では、タスクごとに 1 つの GPU が使用されるため、分散推論ワークロードと、すべての GPU ノードを使用する場合の分散トレーニングに適したベースラインです。

分散トレーニング時の通信オーバーヘッドを減らすために、Databricksコンピュート Spark構成でワーカーノードあたりのGPU数にspark.task.resource.gpu.amountを設定することをおすすめします。これにより、Spark ワーカーごとに Spark タスクが 1 つだけ作成され、そのワーカー ノード内のすべての GPU が同じタスクに割り当てられます。

分散ディープラーニング推論の並列化を強化するために、 spark.task.resource.gpu.amount を 1/2、1/3、1/4 などの小数値に設定できます。1/Nです。 これにより、GPU よりも多くの Spark タスクが作成されるため、より多くの同時タスクで推論要求を並列に処理できます。 たとえば、 spark.task.resource.gpu.amount を 0.5、 0.33、または 0.25に設定した場合、使用可能な GPU はタスクの数が 2 倍、3 倍、または 4 倍に分割されます。

GPU インデックス

PySpark タスクの場合、Databricks は割り当てられた GPU を 0 から始まるインデックスに自動的に再マッピングします。 タスクごとに 1 つの GPU を使用するデフォルト設定では、タスクにどの GPU が割り当てられているかを確認せずに、デフォルトの GPU を使用できます。 タスクごとに複数の GPU を設定する場合 (例: 4)、割り当てられた GPU のインデックスは常に 0、1、2、3 です。 割り当てられた GPU の物理インデックスが必要な場合は、 CUDA_VISIBLE_DEVICES 環境変数から取得できます。

Scala を使用する場合は、タスクに割り当てられた GPU のインデックスを TaskContext.resources().get("gpu")から取得できます。

NVIDIA GPU ドライバー、CUDA、および cuDNN

Databricks では、Spark ドライバーとワーカー インスタンスで GPU を使用するために必要な NVIDIA ドライバーとライブラリがインストールされます。

  • CUDA Toolkit は、 /usr/local/cuda.

  • cuDNN: NVIDIA CUDA Deep ニューラルネットワーク ライブラリ。

  • NCCL: NVIDIA Collective Communications ライブラリ。

含まれている NVIDIA ドライバーのバージョンは 535.54.03 で、CUDA 11.0 をサポートしています。

含まれているライブラリのバージョンについては、使用している特定の Databricks Runtime バージョンの リリースノート を参照してください。

注：

本ソフトウェアには、NVIDIA Corporationが提供するソースコードが含まれています。 具体的には、GPU をサポートするために、Databricks には CUDA サンプルのコードが含まれています。

NVIDIA エンド ユーザー ライセンス契約 (EULA)

Databricks で GPU 対応の "Databricks Runtime バージョン" を選択すると、CUDA、cuDNN、Tesla ライブラリに関する NVIDIA EULA と、NCCL ライブラリに関する NVIDIA エンド ユーザー ライセンス契約 (NCCL 補足条項を含む) に概説されている使用条件に暗黙的に同意したことになります。

GPU コンピュート上のDatabricks Container Services

プレビュー

この機能はパブリックプレビュー段階です。

GPU を備えたコンピュート上のDatabricks Container Servicesを使用して、カスタマイズされたライブラリを備えたポータブルなディープラーニング環境を作成できます。 手順については、Databricks Container サービスを使用したコンテナーのカスタマイズを参照してください。

GPU コンピュートのカスタムイメージを作成するには、GPU の Databricks Runtime ML ではなく、標準のランタイムバージョンを選択する必要があります。 Use your own (独自の Docker コンテナーを使用する)を選択すると、標準のランタイム バージョンで GPU コンピュートを選択できます。GPU のカスタム イメージは、GPU の Databricks Runtime ML とは異なる 公式の CUDA コンテナーに基づいています。

GPU コンピュートのカスタム イメージを作成する場合、NVIDIA ドライバーのバージョンはホスト マシンのドライバー バージョンと一致する必要があるため、変更できません。

databricksruntime Docker Hub には、GPU 機能を備えたベース イメージの例が含まれています。これらのイメージの生成に使用される Dockerfile は、 サンプル コンテナーの GitHub リポジトリにあり、サンプル イメージが提供する内容とカスタマイズ方法の詳細も記載されています。

エラーメッセージ

  • 次のエラーは、AWS クラウドプロバイダーに、リクエストされたコンピュートリソースに十分な容量がないことを示します。 Error: Cluster terminated. Reason: AWS Insufficient Instance Capacity Failure

    このエラーを解決するには、別の可用性ゾーンでコンピュートを作成してみてください。 可用性ゾーンは、 詳細オプション のコンピュート構成 にあります。また、リザーブドインスタンスの価格を確認してAWS追加のクォータを購入することもできます。

  • コンピュートが P4d または G5 インスタンス タイプと Databricks Runtime 7.3 LTS 機械学習を使用している場合、7.3 の CUDA パッケージ バージョンは新しい GPU インスタンスと互換性がありません。 そのような場合、TensorFlow Keras や PyTorch などの機械学習パッケージは次のようなエラーを生成します。

    • TensorFlow Keras: InternalError: CUDA runtime implicit initialization on GPU:x failed. Status: device kernel image is invalid

    • PyTorch の場合: UserWarning: NVIDIA A100-SXM4-40GB with CUDA capability sm_80 is not compatible with the current PyTorch installation.

    これらのエラーは、 Databricks Runtime 10.4 LTS ML以降にアップグレードすることで解決できます。