这是一个创建于 1051 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
我们的使用
为每台服务器创建用户，有一个网页面板展示所有服务器的使用情况（主要是 GPU)，大家相当于竞争状态，看到哪台服务器空了，有需要了，就把项目重新部署到空余的服务器上跑。
优势
相当程度上，能够充分利用每个 gpu ，如果大家积极性高的话，不停的 switch 可以充分利用所有自愿（比较牵强）
劣势
劣势太明显了，有时候跑着停了一下或者正在改代码、debug ，显卡就被别人用上了。你就要重复部署自己的项目到空余的服务器上，而且文件碎片严重，也比较浪费存储空间，很多时候大家的项目都是复制了好几遍在各个服务器上。一些大的数据集、静态文件也散落各地。
请问大家有没有比较好的服务器使用管理办法？
比较为难的是，服务器的配置不一样的，有的老 titan ，有的 3090 、Tesla ，大家都不管模型大小都倾向于在新服务器上跑，有些旧服务器都是空闲状态。
注意不能改造、重做系统，因为大家都历史遗留 checkpoint 各种文件、特定环境，而且各系统横跨各种版本。
或者有没有在这种管理方式下，比较方便的项目文件同步？
目前用 rsync 写了脚本，但是由于文件规则复杂（有时候只同步代码，有时候又要同步模型），很麻烦，而且很容易出错，想象你在几台服务器上，那个跑 A 实验，这个跑 B 实验，有时还要把两者结果传来传去。甚至做实验旧了，都忘记了实验结果在哪台服务器上。
谢谢大家
 |
1
haiyang1992 2021-12-19 21:06:42 +08:00 via Android
我们用 condor 来统一管理，开发配置实验什么的都在一台服务器上，其他服务器只负责跑实验，正在考虑迁移到 slurm ，系统是 rhel 有系里专门的 it 来管理
|
|
2
haiyang1992 2021-12-19 21:08:57 +08:00 via Android
存储的话是 nfs 挂载 raid 阵列，所以所有服务器看到的都是同一套文件系统，不需要同步文件。
|
 |
3
Donahue 2021-12-19 21:15:27 +08:00
@haiyang1992 不会因为内网带宽导致数据加载慢吗，有些数据集是几万张图片，有些数据集是单个文件但是非常大 1-10GB ，你们内网是万兆吗
|
|
4
haiyang1992 2021-12-19 21:26:35 +08:00 via iPhone
@Donahue #3 是万兆，可能因为我们这个不是 GPU 集群吧，实验室不是搞深度学习的。不过这个时候网络速度也不能算瓶颈了而是硬盘速度？
|
 |
5
CrossEntropy 2021-12-19 21:40:23 +08:00
用了浪潮的 AIStation 集群方案
|
|
6
CrossEntropy 2021-12-19 21:42:27 +08:00
但是之前意外停电集群挂过几次，现在准备试试 OpenPAI 。
|
 |
7
XiLingHost 2021-12-19 21:43:05 +08:00
建议存储和计算分离，最好搞虚拟化集群
|
 |
8
paopjian 2021-12-19 23:04:05 +08:00
这么多服务器得话得用超算架构了吧,我们学校是 Slurm
|
 |
9
Scirocco 2021-12-20 00:17:40 +08:00
我们也 OP 这种竞争方式，效率极低，由于服务器太多了，甚至大家都不知道有哪些是空着的。
还有几台服务器不能上网，导致 git clone 都用不了，软件也装不了，大家都不愿意用。 插眼一波，看看有没有好的解决方法 |
|
10
Scirocco 2021-12-20 00:20:06 +08:00
不过我们是做通信的，虽然天天都在用服务器，但是其实很多人只会基础操作，不知道换架构会不会学习成本太高。
（况且感觉老师会嫌太麻烦，不予考虑 |
 |
11
rayhy 2021-12-20 01:11:35 +08:00 via Android
挺难搞的，同求靠谱方案。我们也是新旧服务器都有，系统版本也乱七八糟。目前我们的方案是每个服务器上都装 docker ，每个人一个 docker 容器。其实就是拿 docker 当虚拟机用。每个 docker 都绑了几个 host 机器的端口，可以正常的搞 ssh ，tensorboard 那些东西。然后实验室按小组分服务器。搞一个方向的人用固定的服务器，这样服务器上不需要搞各个方向的数据集。
其实学校里搞这些最大问题是，如果没有专门的管理人员，基本上都是靠学生自己维护。搞太复杂的方案，懂得人一毕业就完蛋了。 |
 |
12
noqwerty 2021-12-20 01:11:59 +08:00
这么多机器而且都有显卡的话，可能用 Slurm / Torque 管理会更好一些。我们只有一台机器有显卡所以不存在这个问题。。
|
 |
13
Jakarta 2021-12-20 02:12:28 +08:00  1
只用过学校的 slurm ，国内外很多高校都在用。但是这玩意只适合有 IT 运维专人管理的情形。
如果是实验室规模，我建议使用 Determined ，我没用过，可以参考这篇文章 https://zhuanlan.zhihu.com/p/422462131 |
 |
15
Mithril 2021-12-20 09:09:01 +08:00
野生放养就是了，除非有专门人维护，不然一毕业全完蛋。
而且用网络存储速度比服务器里自带的 SSD 差远了。测试的时候你可能觉得单机跑没啥问题，等你有个三五台服务器，每台都在撸数据的话，IO 直接炸掉。到时候你就发现限制你性能的不是 GPU ，而是 IO 。GPU 大部分时间都在等 IO 。而且有的框架写的垃圾，调 IO 很频繁。 最好的办法是你自己写个程序来回搬运数据，谁要用某台机器了，就把他的数据搬过去。 但还是那句话，你就算写了这东西，等你毕业了也全完蛋。所以还是别折腾了，抢吧。 |
 |
16
shakoon 2021-12-20 09:17:48 +08:00
搞一个虚拟化集群，把现有服务器都加入进去，然后就分配一台占用了所有资源的虚拟机，开若干个用户，每个人都随时可以去使用，无需任何检查和等待，也不用到处复制文件。
|
 |
17
SJ2050cn 2021-12-20 09:57:38 +08:00
用 slurm 吧
|
 |
18
Rheinmetal 2021-12-20 10:12:35 +08:00
理论上超融合架构成一个集群效率高
比如全部用 proxmox ve 做成资源池 |
 |
19
z740713651 2021-12-20 11:16:40 +08:00
EasyBot 自动化机器人?
https://www.bilibili.com/video/BV1ki4y197i7 |
 |
20
GrayXu 2021-12-20 15:03:41 +08:00
|
 |
21
mjikop1231 2021-12-20 15:20:08 +08:00
|
 |
22
zxCoder 2021-12-21 11:14:05 +08:00
我们直接分配到人。。。。。直接野生使用
|
 |
23
hhs66317 2021-12-24 14:44:37 +08:00
服务器都在一个机房的话，存储用 NFS 挺好的，万兆内网，这样至少最烦人的文件同步就不用担心了
|
Select Language