SkyPilot项目中使用Nebius InfiniBand加速分布式计算的技术指南-优快云博客

SkyPilot项目中使用Nebius InfiniBand加速分布式计算的技术指南

skypilot SkyPilot: Run LLMs, AI, and Batch jobs on any cloud. Get maximum savings, highest GPU availability, and managed execution—all with a simple interface. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sk/skypilot

前言

在现代机器学习和高性能计算领域，分布式训练已成为处理大规模模型和数据的标准方法。然而，传统的以太网连接往往成为性能瓶颈，限制了多GPU协同工作的效率。本文将介绍如何利用SkyPilot项目在Nebius云平台上配置InfiniBand网络，显著提升分布式计算任务的通信效率。

InfiniBand技术概述

InfiniBand是一种高性能网络互连技术，具有以下核心优势：

超低延迟：相比传统以太网，延迟可降低至微秒级别
高带宽：支持高达400Gbps的数据传输速率
RDMA支持：远程直接内存访问技术，减少CPU开销
高吞吐量：特别适合大规模并行计算场景

环境准备

1. 基础架构选择

在Nebius平台上，我们有两种方式启用InfiniBand：

方案A：托管Kubernetes集群

适合容器化部署场景
管理简便，自动扩缩容
内置GPU节点管理

方案B：裸金属虚拟机

提供更高灵活性
适合需要深度定制的场景
性能调优空间更大

2. 硬件选型建议

目前Nebius平台支持以下GPU配置的InfiniBand连接：

| GPU类型 | 平台标识 | 推荐配置 | 可用区域 | |---------|----------|----------|----------| | NVIDIA H100 | gpu-h100-sxm | 8GPU-128vCPU-1600GB | eu-north1 | | NVIDIA H200 | gpu-h200-sxm | 8GPU-128vCPU-1600GB | 多区域可用 |

详细配置指南

Kubernetes集群配置

1. 创建基础集群

# 设置项目变量
export PROJECT_ID=您的项目ID
export NB_SUBNET_ID=$(nebius vpc subnet list \
  --parent-id $PROJECT_ID \
  --format json \
  | jq -r '.items[0].metadata.id')

# 创建K8S集群
export NB_K8S_CLUSTER_ID=$(nebius mk8s cluster create \
  --name infini-cluster \
  --control-plane-version 1.30 \
  --control-plane-subnet-id $NB_SUBNET_ID \
  --parent-id=$PROJECT_ID \
  --format json | jq -r '.metadata.id')

2. 配置InfiniBand节点组

# 创建GPU集群
export INFINIBAND_FABRIC=fabric-3
export NB_GPU_CLUSTER_ID=$(nebius compute gpu-cluster create \
  --name gpu-cluster-infini \
  --infiniband-fabric $INFINIBAND_FABRIC \
  --parent-id $PROJECT_ID \
  --format json \
  | jq -r ".metadata.id")

# 创建节点组
nebius mk8s node-group create \
  --parent-id $NB_K8S_CLUSTER_ID \
  --name infini-node-group \
  --fixed-node-count 2 \
  --template-resources-platform gpu-h100-sxm \
  --template-resources-preset 8gpu-128vcpu-1600gb \
  --template-gpu-cluster-id $NB_GPU_CLUSTER_ID \
  --template-gpu-settings-drivers-preset cuda12

SkyPilot任务配置

1. 基础YAML配置

config:
  kubernetes:
    pod_config:
      spec:
        containers:
        - securityContext:
            capabilities:
              add:
              - IPC_LOCK  # 必需的安全上下文配置

2. 环境变量优化

run: |
  # NCCL优化参数
  export NCCL_IB_HCA=mlx5
  export UCX_NET_DEVICES=mlx5_0:1,mlx5_1:1,mlx5_2:1,mlx5_3:1
  
  # 实际任务脚本
  python train.py --batch-size 1024 --epochs 100

性能测试与验证

NCCL基准测试

执行测试命令：

sky launch -c infiniband-test nccl.yaml

典型测试结果分析：

#       size         count      type     time   algbw   busbw
#        (B)    (elements)             (us)  (GB/s)  (GB/s)
   536870912     134217728     float   2432.7  220.69  413.79
  1073741824     268435456     float   4523.3  237.38  445.09
  2147483648     536870912     float   8785.8  244.43  458.30

关键指标说明：