引言
在機器學習（ML）領域，GPU資源的稀缺與昂貴使得雲端計算效率成為關鍵挑戰。傳統的數據載入、反序列化與轉換過程常導致GPU閒置，而單Pod數據管道的IO、CPU與記憶體瓶頸更進一步限制了大規模訓練工作的效能。本文探討如何透過Kubernetes整合in-memory data caching與分佈式架構，優化ML工作負載的執行效率，並結合CNCF生態系中的技術方案，實現資源的高效利用。
技術與解決方案
問題背景
- GPU資源稀缺：雲端GPU資源價格高昂，需最大化利用計算效能
- 數據處理瓶頸：數據載入與轉換階段常導致GPU閒置，降低整體效率
- 單Pod限制：傳統單Pod架構無法有效處理大規模數據集與多GPU節點的並行需求
- 重複處理浪費：大規模訓練工作負載需重複處理數據，造成資源浪費
解決方案核心
- 數據集分片與記憶體優化緩存：透過分片技術與in-memory caching減少IO與序列化成本
- Iceberg表與Apache Arrow整合：利用Iceberg表儲存數據（如Parquet格式），並轉換為記憶體高效的Arrow格式
- 分佈式緩存機制：透過頭節點與數據節點協作，實現數據的零拷貝讀取與並行存取
- Flight框架應用：使用gRPC API傳送Arrow陣列，減少序列化開銷並支援多節點分片數據的並行存取
技術細節
數據處理架構
- Iceberg表儲存：數據以Iceberg表形式儲存，支援高效查詢與分片
- Arrow格式轉換：將數據轉換為Apache Arrow格式，實現零拷貝讀取與記憶體高效存儲
- 數據融合與分片：透過Data Fusion技術實現數據分片與查詢，分片數據存儲於多節點以支援並行存取
分佈式緩存機制
- 頭節點元數據掃描：頭節點掃描Iceberg表獲取元數據，並按行數均勻分片建立索引表
- 數據節點載入與索引：數據節點載入Arrow格式數據並建立索引列，支援快速定位
- Flight協議存取：工作節點透過Flight協議直接存取數據節點，避免協調節點瓶頸
Flight框架應用
- gRPC API傳輸：使用gRPC API傳送Arrow陣列，減少序列化開銷
- Ticket驗證與存取端點：每個Flight包含存取端點與驗證憑證（Ticket），支援多節點並行存取
Cubeflow實現
分佈式訓練架構
- Kubernetes原生API建模：基於Kubernetes原生API建模訓練流程，支援多框架整合與資源優化排程
- Trainer V2模板配置：Trainer V2提供運行時模板（Blueprints）配置，支援初始化器共享資產以降低CPU負載
緩存生命週期管理
- Owner Reference綁定：透過Owner Reference綁定訓練任務，確保緩存實例與訓練作業生命週期一致
- Leader Worker Set API：使用Leader Worker Set API部署集群，支援故障恢復（All-or-Nothing Restart）
- 雙模板配置：支援數據節點與頭節點資源差異的雙模板配置
演示案例
- PyTorch微調LLM模型：使用PyTorch微調大型語言模型（LLM），透過SDK創建訓練任務與數據集初始化器
- Arrow Record Batch轉換：動態計算分片索引並透過Flight Client存取數據，將Arrow Record Batch轉換為Tensor進行訓練
- 記憶體內隨機化：支援每批次記憶體內洗牌（Per-Batch Shuffling）以提升模型訓練效果
關鍵優勢
- 提升GPU利用率：零拷貝Arrow流減少序列化開銷，提升GPU計算效率
- 降低CPU負載：數據初始化與轉換過程由緩存機制處理，減少CPU負載
- 減少記憶體佔用：分片數據流式處理降低記憶體壓力，支援大規模數據集
- 跨任務數據重複使用：支援跨訓練任務數據集緩存重用，降低存儲與傳輸成本
- 簡化處理流程：整合Kubernetes與CNCF生態系技術，簡化大規模數據集處理流程
總結
本文探討瞭如何透過Kubernetes整合in-memory data caching與分佈式架構，解決ML工作負載中的GPU閒置與資源浪費問題。透過Iceberg表、Apache Arrow格式與Flight框架的結合，實現數據的高效存取與處理。Cubeflow的實現進一步展示瞭如何在Kubernetes環境中優化訓練流程，提升資源利用率與訓練效率。未來可持續擴展至支援Catalog、自動集群規模計算與多種數據類型，以適應更廣泛的ML工作負載需求。