Керування прошивкою та драйверами GPU: обслуговування парків із понад 10 000 GPU

Оновлено 11 грудня 2025 року

Оновлення за грудень 2025: ByteDance створює систему автоматичного виявлення несправностей та швидкого відновлення після того, як з'ясувалося, що повільні GPU гальмують усе розподілене навчання. Гілка драйверів R580 (серпень 2025) — остання з підтримкою архітектур Pascal/Volta. CUDA 12 — фінальна версія з підтримкою V100 — CUDA 13+ прибирає компіляцію для Pascal/Volta. Нова функція CDMM переносить керування пам'яттю GPU з операційної системи на драйвер для платформ GB200.

Один повільний GPU може загальмувати все розподілене навчання на тисячах вузлів. ByteDance на власному досвіді переконалися, що при масштабах кластерів у десятки тисяч GPU програмні та апаратні збої стають майже неминучими, а не винятковими.[^1] Компанія побудувала надійний фреймворк навчання, який забезпечує автоматичне виявлення несправностей та швидке відновлення з мінімальним втручанням людини, оскільки вартість збоїв та затримок при навчанні великих моделей виявляється надмірно високою.[^2] Керування парками GPU в корпоративному масштабі вимагає системних підходів до управління життєвим циклом прошивки та драйверів, які більшість організацій недооцінює, поки інциденти в продакшені не змусять звернути увагу на цю проблему.

NVIDIA підтримує три окремі гілки драйверів для GPU дата-центрів: New Feature Branch для ранніх користувачів, які тестують нові можливості, Production Branch з покращеннями продуктивності та підтримкою до одного року, та Long-Term Support Branch з пріоритетом стабільності та трирічною розширеною підтримкою.[^3] Гілка драйверів R580, випущена в серпні 2025 року, є останньою з підтримкою архітектур Pascal (P4 та P100) і Volta (V100).[^4] Організації, що використовують старіші покоління GPU, стикаються з вимушеними рішеннями щодо міграції, оскільки NVIDIA звужує підтримку архітектур у новіших гілках драйверів.

Матриця сумісності драйверів

Кожен випуск CUDA toolkit вимагає мінімальної версії драйвера, створюючи матрицю сумісності, яка ускладнюється в міру того, як кластери включають кілька поколінь GPU. Драйвер CUDA забезпечує зворотну сумісність, тобто застосунки, скомпільовані для певної версії CUDA, продовжують працювати на наступних випусках драйверів.[^5] Пряма сумісність виявляється складнішою: оновлення CUDA toolkit часто вимагає оновлення драйверів, які можуть не підтримувати старіші архітектури GPU.

Драйвер R580 представив Coherent Driver-Based Memory Management (CDMM) для платформ GB200, перенісши керування пам'яттю GPU з операційної системи на драйвер.[^6] NVIDIA рекомендує кластерам Kubernetes увімкнути CDMM для вирішення потенційних проблем із завищенням показників пам'яті. Такі функції, як CDMM, демонструють, як оновлення драйверів дедалі більше впливають не лише на продуктивність, але й на фундаментальну поведінку інфраструктури.

Продакшен vs. драйвери для розробки

NVIDIA включає драйвери до CUDA Toolkit для зручності розробки, але компанія явно застерігає від використання включених драйверів у продакшен-середовищах, особливо з GPU Tesla.[^7] Продакшен-розгортання вимагає окремої інсталяції та керування драйверами, що додає операційну складність, яку середовища розробки приховують.

Коли версії бібліотек CUDA стають несумісними з встановленими драйверами NVIDIA, GPU-вузли стають недоступними для робочих навантажень.[^8] Вирішення вимагає оновлення драйверів, але оновлення драйверів на тисячах вузлів без порушення роботи запущених завдань потребує ретельної оркестрації, яку мало які організації адекватно планують.

Графіки припинення підтримки архітектур

CUDA Toolkit 12 є останньою версією з підтримкою архітектур Pascal та Volta.[^9] NVIDIA прибрала офлайн-компіляцію та підтримку бібліотек для цих архітектур, починаючи з CUDA Toolkit 13.0. Організації, які все ще використовують парки V100, стикаються з конкретним дедлайном: залишатися на CUDA 12 безстроково або виводити з експлуатації обладнання, яке залишається обчислювально спроможним.

Цикл припинення підтримки створює тиск планування по всій індустрії. GPU V100 все ще ефективно справляються з багатьма завданнями інференсу, але обмеження драйверів та toolkit дедалі більше звужуватимуть варіанти програмного забезпечення. Корпоративні ІТ-команди повинні відстежувати оголошення про припинення підтримки та враховувати життєві цикли архітектур при плануванні оновлення обладнання.

Керування парком у масштабі

Керування драйверами GPU на тисячах вузлів вимагає інструментів та процесів, які фундаментально відрізняються від керування десятками робочих станцій розробників. Мікс робочих навантажень у корпоративних середовищах виявляється різноманітним, і GPU повинні обслуговувати кілька команд через динамічний розподіл.[^10] Керування драйверами повинно враховувати різні вимоги без створення конфліктів версій.

NVIDIA Fleet Command

NVIDIA Fleet Command забезпечує централізоване керування для розподілених розгортань GPU, спочатку розроблене для периферійних середовищ, але застосовне до парків дата-центрів.[^11] Платформа пропонує віддалене провізіонування систем, оновлення по повітрю, моніторинг та сповіщення, а також логування застосунків у тисячах локацій.

Fleet Command працює на архітектурі нульової довіри з багаторівневою безпекою, включаючи приватні реєстри застосунків, шифрування даних при передачі та зберіганні, а також безпечне вимірюване завантаження.[^12] Керована модель безпеки забезпечує постійний моніторинг з автоматичними виправленнями помилок та патчами, зменшуючи операційне навантаження для організацій, які не мають виділених команд інфраструктури GPU.

Платформа масштабує розгортання ШІ в розподілених локаціях, зберігаючи централізований контроль над версіями драйверів та конфігураціями. Організації отримують видимість версій драйверів по всьому парку та можуть оркеструвати оновлення з мінімальним порушенням роботи запущених навантажень.

Kubernetes GPU Operator

NVIDIA GPU Operator автоматизує інсталяцію та керування драйверами GPU в кластерах Kubernetes, підтримуючи всі активні продакшен-драйвери дата-центрів NVIDIA.[^13] Оператор обробляє життєвий цикл драйверів разом із розгортанням CUDA toolkit, конфігурацією плагіна пристроїв та налаштуванням моніторингу.

NVIDIA рекомендує вимикати автоматичні оновлення ядра в середовищах Kubernetes, що виконують робочі навантаження GPU.[^14] Пакет unattended-upgrades може оновити ядро Linux до версій, несумісних із встановленими драйверами GPU, спричиняючи недоступність GPU-вузлів без попередження. Ця рекомендація підкреслює тісний зв'язок між версіями ядра, версіями драйверів та доступністю GPU, що ускладнює корпоративні операції.

Вимоги до кастомних драйверів

Великі підприємства часто вимагають кастомні драйвери з вимкненою за замовчуванням телеметрією.[^15] Деякі організації повністю файрволять застосунки NVIDIA, блокуючи всі вихідні з'єднання, крім верифікованих завантажень драйверів. Експлойт 2024 року, що дозволяв віддалене виконання коду через шкідливий оверлей, прискорив перевірку безпеки, і багато організацій тепер аналізують changelog драйверів на предмет наслідків для безпеки, окрім виправлень помилок.

Середньостатистичне підприємство тримає нові гілки драйверів як стандартні приблизно 18 місяців до валідації та розгортання.[^16] Затримка між випусками NVIDIA та корпоративним впровадженням відображає масштабне тестування, необхідне перед продакшен-розгортанням. Організації не можуть просто розгортати найновіші драйвери без валідації сумісності по всьому своєму портфелю робочих навантажень.

Моніторинг та виявлення аномалій

Фреймворк MegaScale від ByteDance демонструє корпоративні підходи до моніторингу парку GPU. Після ініціалізації завдання виконавці запускають навчальні процеси на кожному GPU, тоді як демони моніторингу надсилають періодичні heartbeat до центрального процесу-драйвера для виявлення аномалій у реальному часі.[^17] Коли виникають аномалії або heartbeat завершуються тайм-аутом, автоматичні процедури відновлення запускаються без втручання людини.

Виявлення деградації продуктивності

GPU зазнають різних деградацій продуктивності та несправностей, які суттєво впливають на мульти-GPU завдання.[^18] Деградація може не спричиняти прямих збоїв, але достатньо знижує пропускну здатність, щоб стати вузьким місцем для цілих розподілених навантажень. Постійний моніторинг із розширеною діагностикою дозволяє організаціям виявляти деградовані GPU до того, як вони вплинуть на продакшен-навчання.

Поширені індикатори деградації включають помилки пам'яті, термічне дроселювання та зниження тактових частот. Системи моніторингу повинні відстежувати ці метрики на кожному GPU в парку та сповіщати операторів про пристрої, що потребують уваги. Організації, що керують понад 10 000 GPU, не можуть покладатися на ручну перевірку; автоматичне виявлення та сповіщення стають необхідними.

Автоматизація відновлення

Час відновлення після збою напряму впливає на витрати на навчання. Завдання, що виконується на 10 000 GPU і зазнає збою з необхідністю повного перезапуску, втрачає обчислювальний час усіх вузлів з моменту останнього чекпоінта. ByteDance спроектували автоматичне виявлення несправностей та швидке відновлення саме тому, що ручне втручання в масштабі виявляється занадто повільним та дорогим.[^19]

Автоматизація відновлення вимагає стратегій чекпоінтингу, які балансують частоту чекпоінтів із накладними витратами. Частіші чекпоінти зменшують втрачену роботу після збоїв, але споживають пропускну здатність сховища та переривають навчання. Організації повинні налаштовувати політики чекпоінтів на основі спостережуваних показників збоїв та вимог до часу відновлення.

Корпоративні патерни розгортання

Успішне керування парком GPU поєднує численні практики в узгоджені операційні патерни.

Поетапні розгортання

Оновлення драйверів розгортаються через поетапні rollout, а не одночасне оновлення всього парку. Організації тестують нові драйвери на непродакшен-кластерах, потім поступово розширюють на продакшен-навантаження, починаючи з менш критичних завдань. Поетапний підхід виявляє проблеми сумісності до того, як вони вплинуть на критичне навчання.

Можливості rollback виявляються необхідними, коли оновлення драйверів спричиняють неочікувані проблеми. Організації повинні підтримувати здатність швидко повертатися до попередніх версій драйверів на постраждалих вузлах. Контейнерні розгортання спрощують rollback, дозволяючи швидку заміну образів, тоді як bare-metal розгортання вимагають більш ретельного планування.

Стандартизація версій

Стандартизація версій драйверів по всьому парку спрощує операції, але може конфліктувати з вимогами навантажень. Деякі застосунки працюють краще з конкретними версіями драйверів, тоді як інші вимагають функцій, доступних лише в новіших випусках. Організації повинні балансувати переваги стандартизації з потребами оптимізації під конкретні навантаження.

Мультитенантні середовища стикаються з додатковою складністю, коли різні команди вимагають різних версій драйверів. Пули вузлів Kubernetes з окремими конфігураціями драйверів можуть ізолювати вимоги до версій, але такий підхід збільшує накладні витрати на керування та зменшує гнучкість планування.

Сертифікація та валідація

NVIDIA Certified Systems проходять сертифікаційне тестування на програмному стеку NVIDIA Cloud Native з використанням оркестрації Kubernetes.[^20] Сертифікація підтверджує, що сервери працюють із провідними фреймворками, включаючи Red Hat OpenShift, VMware Tanzu та NVIDIA Fleet Command. Аналіз безпеки на рівні платформи охоплює апаратне забезпечення, пристрої, системну прошивку та механізми захисту.[^21]

Верифікація функціональності Trusted Platform Module (TPM) забезпечує безпечне завантаження, підписані контейнери та шифровані томи дисків.[^22] Організації, що розгортають інфраструктуру GPU в регульованих середовищах, повинні надавати пріоритет сертифікованим системам для спрощення демонстрації відповідності.

Експертиза розгортання інфраструктури

Керування прошивкою та драйверами GPU в корпоративних парках вимагає експертизи, яка виходить за межі конфігурації програмного забезпечення у фізичну інфраструктуру. Сумісність драйверів залежить від правильної конфігурації апаратного забезпечення, ефективності охолодження та подачі живлення. Термічне дроселювання, спричинене неадекватним охолодженням, викликає ті самі симптоми, що й проблеми з драйверами, ускладнюючи аналіз першопричин.

Мережа з 550 польових інженерів Introl спеціалізується на високопродуктивних обчислювальних розгортаннях, де керування парком GPU має найбільше значення.[^23] Компанія зайняла 14-те місце у списку Inc. 5000 за 2025 рік із трирічним зростанням 9594%, що відображає попит на професійні послуги з інфраструктури GPU.[^24] Коли організації масштабуються до понад 10 000 GPU, професійне розгортання забезпечує надійну підтримку фізичної інфраструктури