Usa GPUs con Google Cloud Serverless for Apache Spark

Puedes conectar aceleradores de GPU a tus cargas de trabajo por lotes de Google Cloud Serverless for Apache Spark para lograr los siguientes resultados:

• Acelera el procesamiento de cargas de trabajo de análisis de datos a gran escala.

• Acelera el entrenamiento de modelos en conjuntos de datos grandes con bibliotecas de aprendizaje automático para GPU.

• Realizar análisis de datos avanzados, como el procesamiento de videos o lenguaje natural

Todos los tiempos de ejecución de Spark compatibles con Serverless for Apache Spark agregan la biblioteca de RAPIDS de Spark a cada nodo de carga de trabajo. La versión 1.1 del entorno de ejecución de Spark de Serverless for Apache Spark también agrega la biblioteca XGBoost a los nodos de carga de trabajo. Estas bibliotecas proporcionan potentes herramientas de transformación de datos y aprendizaje automático que puedes usar en tus cargas de trabajo aceleradas por GPU.

Beneficios de las GPUs

Estos son algunos de los beneficios de usar GPUs con tus cargas de trabajo de Spark de Serverless for Apache Spark:

• Mejora del rendimiento: La aceleración por GPU puede aumentar significativamente el rendimiento de las cargas de trabajo de Spark, en especial para las tareas que requieren mucha capacidad de procesamiento, como el aprendizaje automático y profundo, el procesamiento de gráficos y el análisis complejo.

• Entrenamiento de modelos más rápido: Para las tareas de aprendizaje automático, conectar GPU puede reducir drásticamente el tiempo necesario para entrenar modelos, lo que permite a los ingenieros y científicos de datos iterar y experimentar rápidamente.

• Escalabilidad: Los clientes pueden agregar más nodos de GPU o GPUs más potentes a los nodos para satisfacer las necesidades de procesamiento cada vez más complejas.

• Eficiencia en los costos: Si bien las GPUs requieren una inversión inicial, puedes lograr ahorros con el tiempo debido a la reducción de los tiempos de procesamiento y a un uso más eficiente de los recursos.

• Análisis de datos mejorado: La aceleración de la GPU te permite realizar análisis avanzados, como el análisis de imágenes y videos, y el procesamiento de lenguaje natural en grandes conjuntos de datos.

• Productos mejorados: El procesamiento más rápido permite tomar decisiones más rápido y crear aplicaciones más responsivas.

Limitaciones y consideraciones

• Puedes conectar GPU NVIDIA A100 o NVIDIA L4 a cargas de trabajo por lotes de Google Cloud Serverless for Apache Spark. Los aceleradores A100 y L4 están sujetos a la disponibilidad regional de las GPU de Compute Engine.

• La biblioteca XGBoost solo se proporciona a las cargas de trabajo aceleradas por GPU de Serverless for Apache Spark cuando se usa la versión 1.x del entorno de ejecución de Spark de Serverless for Apache Spark.

• Los lotes acelerados por GPU de Serverless for Apache Spark con XGBoost utilizan cuotas de Compute Engine aumentadas. Por ejemplo, para ejecutar una carga de trabajo por lotes sin servidores que use una GPU NVIDIA L4, debes asignar la cuota de NVIDIA_L4_GPUS.

• Los trabajos habilitados para aceleradores no son compatibles con la política de la organización constraints/compute.requireShieldedVm. Si tu organización aplica esta política, los trabajos habilitados para el acelerador no se ejecutarán correctamente.

• Debes establecer el grupo de caracteres predeterminado en UTF-8 cuando uses la aceleración de GPU de RAPIDS con tiempos de ejecución compatibles de Serverless for Apache Spark anteriores a la versión 2.2. Para obtener más información, consulta Crea una carga de trabajo por lotes sin servidores con aceleradores de GPU.

Precios

Consulta los precios de Serverless para Apache Spark para obtener información sobre los precios de los aceleradores.

Antes de comenzar

Antes de crear una carga de trabajo por lotes sin servidores con aceleradores de GPU conectados, haz lo siguiente:

Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Dataproc, Compute Engine, and Cloud Storage APIs.

Enable the APIs

Install the Google Cloud CLI.

Si usas un proveedor de identidad externo (IdP), primero debes acceder a gcloud CLI con tu identidad federada.

Para inicializar gcloud CLI, ejecuta el siguiente comando:

gcloud init

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Dataproc, Compute Engine, and Cloud Storage APIs.

Enable the APIs

Install the Google Cloud CLI.

Si usas un proveedor de identidad externo (IdP), primero debes acceder a gcloud CLI con tu identidad federada.

Para inicializar gcloud CLI, ejecuta el siguiente comando:

gcloud init

1. In the Google Cloud console, go to the Cloud Storage Buckets page.

   Go to Buckets

2. Click Create.
3. On the Create a bucket page, enter your bucket information. To go to the next step, click Continue.
   1. In the Get started section, do the following:
      • Enter a globally unique name that meets the bucket naming requirements.
      • To add a bucket label, expand the Labels section (), click Add label, and specify a key and a value for your label.
   2. In the Choose where to store your data section, do the following:
      1. Select a Location type.
      2. Choose a location where your bucket's data is permanently stored from the Location type drop-down menu.
         • If you select the dual-region location type, you can also choose to enable turbo replication by using the relevant checkbox.
      3. To set up cross-bucket replication, select Add cross-bucket replication via Storage Transfer Service and follow these steps:

         Set up cross-bucket replication

         1. In the Bucket menu, select a bucket.

         2. In the Replication settings section, click Configure to configure settings for the replication job.

            The Configure cross-bucket replication pane appears.

            • To filter objects to replicate by object name prefix, enter a prefix that you want to include or exclude objects from, then click Add a prefix.
            • To set a storage class for the replicated objects, select a storage class from the Storage class menu. If you skip this step, the replicated objects will use the destination bucket's storage class by default.
            • Click Done.
   3. In the Choose how to store your data section, do the following:
      1. Select a default storage class for the bucket or Autoclass for automatic storage class management of your bucket's data.
      2. To enable hierarchical namespace, in the Optimize storage for data-intensive workloads section, select Enable hierarchical namespace on this bucket.
         Note: You cannot enable hierarchical namespace in existing buckets.
   4. In the Choose how to control access to objects section, select whether or not your bucket enforces public access prevention, and select an access control method for your bucket's objects.
      Note: You cannot change the Prevent public access setting if this setting is enforced at an organization policy.
   5. In the Choose how to protect object data section, do the following:
      • Select any of the options under Data protection that you want to set for your bucket.
        • To enable soft delete, click the Soft delete policy (For data recovery) checkbox, and specify the number of days you want to retain objects after deletion.
        • To set Object Versioning, click the Object versioning (For version control) checkbox, and specify the maximum number of versions per object and the number of days after which the noncurrent versions expire.
        • To enable the retention policy on objects and buckets, click the Retention (For compliance) checkbox, and then do the following:
          • To enable Object Retention Lock, click the Enable object retention checkbox.
          • To enable Bucket Lock, click the Set bucket retention policy checkbox, and choose a unit of time and a length of time for your retention period.
      • To choose how your object data will be encrypted, expand the Data encryption section (), and select a Data encryption method.
4. Click Create.

Crea una carga de trabajo por lotes sin servidores con aceleradores de GPU

Envía una carga de trabajo por lotes de Serverless for Apache Spark que use GPU NVIDIA L4 para ejecutar una tarea de PySpark paralelizada. Sigue estos pasos con gcloud CLI:

1. Haz clic en Expand me y, luego, crea y guarda el código de PySpark que se indica en un archivo test-py-spark-gpu.py en tu máquina local con un editor de texto o código.

   Expandirme Contraerme

   #!/usr/bin/env python
   
   """S8s Accelerators Example."""
   
   import subprocess
   from typing import Any
   from pyspark.sql import SparkSession
   from pyspark.sql.functions import col
   from pyspark.sql.types import IntegerType
   from pyspark.sql.types import StructField
   from pyspark.sql.types import StructType
   
   spark = SparkSession.builder.appName("joindemo").getOrCreate()
   
   
   def get_num_gpus(_: Any) -> int:
     """Returns the number of GPUs."""
     p_nvidia_smi = subprocess.Popen(
         ["nvidia-smi", "-L"], stdin=None, stdout=subprocess.PIPE
     )
     p_wc = subprocess.Popen(
         ["wc", "-l"],
         stdin=p_nvidia_smi.stdout,
         stdout=subprocess.PIPE,
         stderr=subprocess.PIPE,
         universal_newlines=True,
     )
     [out, _] = p_wc.communicate()
     return int(out)
   
   
   num_workers = 5
   result = (
       spark.sparkContext.range(0, num_workers, 1, num_workers)
       .map(get_num_gpus)
       .collect()
   )
   num_gpus = sum(result)
   print(f"Total accelerators: {num_gpus}")
   
   # Run the join example
   schema = StructType([StructField("value", IntegerType(), True)])
   df = (
       spark.sparkContext.parallelize(range(1, 10000001), 6)
       .map(lambda x: (x,))
       .toDF(schema)
   )
   df2 = (
       spark.sparkContext.parallelize(range(1, 10000001), 6)
       .map(lambda x: (x,))
       .toDF(schema)
   )
   joined_df = (
       df.select(col("value").alias("a"))
       .join(df2.select(col("value").alias("b")), col("a") == col("b"))
       .explain()
   )

2. Usa gcloud CLI en tu máquina local para enviar el trabajo por lotes sin servidores de Serverless for Apache Spark con cinco trabajadores, en el que cada trabajador se acelera con GPUs L4:

   gcloud dataproc batches submit pyspark test-py-spark-gpu.py \
       --project=PROJECT_ID \
       --region=REGION \
       --deps-bucket=BUCKET_NAME \
       --version=1.1 \
       --properties=spark.dataproc.executor.compute.tier=premium,spark.dataproc.executor.disk.tier=premium,spark.dataproc.executor.resource.accelerator.type=l4,spark.executor.instances=5,spark.dataproc.driverEnv.LANG=C.UTF-8,spark.executorEnv.LANG=C.UTF-8,spark.shuffle.manager=com.nvidia.spark.rapids.RapidsShuffleManager
   

Notas:

• PROJECT_ID: El ID de tu proyecto de Google Cloud .
• REGION: Es una región de Compute Engine disponible para ejecutar la carga de trabajo.
• BUCKET_NAME: Es el nombre de tu bucket de Cloud Storage. Antes de ejecutar la carga de trabajo por lotes, Spark sube las dependencias de la carga de trabajo a una carpeta /dependencies en este bucket.
• --version: Todos los tiempos de ejecución compatibles Google Cloud de Serverless for Apache Spark agregan la biblioteca RAPIDS a cada nodo de una carga de trabajo acelerada por GPU. Solo la versión 1.1 del entorno de ejecución agrega la biblioteca XGBoost a cada nodo de una carga de trabajo acelerada por GPU.

• --properties (consulta Propiedades de asignación de recursos de Spark) :

  • spark.dataproc.driverEnv.LANG=C.UTF-8 y spark.executorEnv.LANG=C.UTF-8 (obligatorio con versiones de tiempo de ejecución anteriores a 2.2): Estas propiedades establecen el grupo de caracteres predeterminado en C.UTF-8.

  • spark.dataproc.executor.compute.tier=premium (obligatorio): Las cargas de trabajo aceleradas por GPU se facturan con unidades de procesamiento de datos (DCU) premium. Consulta los precios de los aceleradores de Serverless para Apache Spark.

  • spark.dataproc.executor.disk.tier=premium (obligatorio): Los nodos con aceleradores A100-40, A100-80 o L4 deben usar el nivel de disco Premium.

  • spark.dataproc.executor.resource.accelerator.type=l4 (obligatorio): Solo se debe especificar un tipo de GPU. El trabajo de ejemplo selecciona la GPU L4. Se pueden especificar los siguientes tipos de aceleradores con los siguientes nombres de argumentos:

    Tipo de GPU	Nombre del argumento
    A100 40 GB	a100-40
    A100 80 GB	a100-80

  • spark.executor.instances=5 (obligatorio): Debe ser al menos dos. En este ejemplo, se establece en cinco.

  • spark.executor.cores (opcional): Puedes establecer esta propiedad para especificar la cantidad de CPU virtuales principales. Los valores válidos para las GPUs L4 son 4 (el valor predeterminado) o 8, 12, 16, 24, 48 o 96. El único valor válido y predeterminado para las GPUs A100 es 12. Las configuraciones con GPUs L4 y núcleos 24, 48 o 96 tienen 2, 4 o 8 GPUs conectadas a cada ejecutor. Todas las demás configuraciones tienen una GPU 1 conectada.

  • spark.dataproc.executor.disk.size (obligatorio): Las GPU L4 tienen un tamaño de disco fijo de 375 GB, excepto en las configuraciones con núcleos 24, 48 o 96, que tienen 750, 1,500 o 3,000 GB, respectivamente. Si estableces esta propiedad en un valor diferente cuando envías una carga de trabajo acelerada por L4, se produce un error. Si seleccionas una GPU A100 40 o A100 80, los tamaños válidos son 375 GB, 750 GB, 1,500 GB, 3,000 GB, 6,000 GB y 9,000 GB.

  • spark.executor.memory (opcional) y spark.executor.memoryOverhead (opcional): Puedes establecer una de estas propiedades, pero no ambas. La cantidad de memoria disponible que no consume la propiedad establecida se aplica a la propiedad no establecida. De forma predeterminada, spark.executor.memoryOverhead se establece en el 40% de la memoria disponible para las cargas de trabajo por lotes de PySpark y en el 10% para otras cargas de trabajo (consulta Propiedades de asignación de recursos de Spark).

    En la siguiente tabla, se muestra la cantidad máxima de memoria que se puede establecer para diferentes configuraciones de GPU A100 y L4. El valor mínimo para cualquiera de las propiedades es 1024 MB.

    	A100 (40 GB)	A100 (80 GB)	L4 (4 núcleos)	L4 (8 núcleos)	L4 (12 núcleos)	L4 (16 núcleos)	L4 (24 núcleos)	L4 (48 núcleos)	L4 (96 núcleos)
    Memoria total máxima (MB)	78040	165080	13384	26768	40152	53536	113072	160608	321216

  • Propiedades de Spark RAPIDS (opcional): De forma predeterminada, Serverless para Apache Spark establece los siguientes valores de propiedad de Spark RAPIDS:

    • spark.plugins=com.nvidia.spark.SQLPlugin
    • spark.executor.resource.gpu.amount=1
    • spark.task.resource.gpu.amount=1/$spark_executor_cores
    • spark.shuffle.manager=''. De forma predeterminada, esta propiedad no está establecida. NVIDIA recomienda activar el administrador de aleatorización de RAPIDS cuando se usan GPUs para mejorar el rendimiento. Para ello, establece spark.shuffle.manager=com.nvidia.spark.rapids.RapidsShuffleManager cuando envíes una carga de trabajo.
    • spark.rapids.sql.concurrentGpuTasks= mínimo de (gpuMemoryinMB / 8, 4)
    • spark.rapids.shuffle.multiThreaded.writer.threads= mínimo de (núcleos de CPU en la VM / cantidad de GPU por VM, 32)
    • spark.rapids.shuffle.multiThreaded.reader.threads= mínimo de (núcleos de CPU en la VM / cantidad de GPU por VM, 32)

    Consulta Configuración del acelerador de RAPIDS para Apache Spark para establecer las propiedades de Spark RAPIDS y Configuración avanzada del acelerador de RAPIDS para Apache Spark para establecer las propiedades avanzadas de Spark.