Когда модель машинного обучения перестаёт помещаться в один GPU или когда задача слишком велика для последовательного решения, разработчики начинают думать о распределённых вычислениях. Проще говоря, о том, как заставить несколько машин или чипов работать вместе как единая система.
AMD недавно опубликовала подробный материал о том, как именно это можно сделать с помощью Ray и новой ROCm 7 – фреймворка компании для работы с GPU на своих ускорителях. Разберёмся, что здесь происходит и почему это интересно.
Ray – это что?
Ray – это инструмент с открытым исходным кодом, который позволяет запускать Python-код на нескольких машинах одновременно, как будто это одна большая программа. Он давно используется в ML-сообществе: с его помощью удобно распределять обучение моделей, параллельно обрабатывать данные или строить сложные пайплайны, в которых несколько компонентов работают независимо друг от друга.
Раньше Ray на оборудовании AMD требовал дополнительных усилий при настройке. Теперь с выходом ROCm 7 ситуация заметно улучшилась: поддержка стала более плотной, а значит – меньше «танцев с бубном» при развёртывании.
Что конкретно показала AMD
Публикация AMD – это не просто анонс совместимости. Это набор практических сценариев с примерами кода, где показано, что именно можно делать с Ray на ROCm 7. Сценарии охватывают несколько уровней сложности – от относительно простых задач до многокомпонентных систем.
Тонкая настройка больших языковых моделей
Один из ключевых сценариев – тонкая настройка больших языковых моделей с применением RLHF (обучения с подкреплением на основе обратной связи от человека). Это метод, при котором модель обучается не просто на текстах, а на основе человеческих оценок – чтобы её ответы становились полезнее и точнее. Такой подход используется, например, при создании чат-ботов.
Проблема в том, что RLHF – ресурсоёмкий процесс. Здесь задействованы сразу несколько компонентов: основная модель, модель-критик, модель-генератор и другие. Держать всё это на одном GPU невозможно. Ray позволяет распределить нагрузку между несколькими ускорителями – и именно это демонстрирует AMD на своём оборудовании.
Пакетная обработка и параллельный вывод
Второй сценарий – это массовая генерация текста. Представьте, что нужно прогнать через языковую модель тысячи запросов – например, классифицировать документы, сгенерировать описания к товарам или разметить датасет. Делать это последовательно – долго. Ray позволяет разбить задачу на части и обработать их параллельно на нескольких GPU.
AMD показывает, как это выглядит в связке с vLLM – движком для эффективного вывода (то есть запуска уже обученной модели для получения ответов). Результат: та же работа выполняется быстрее, а GPU при этом загружены равномерно.
Агентные системы с несколькими моделями
Пожалуй, самый интересный сценарий – это мультиагентные системы. Если коротко: это когда несколько ИИ-моделей работают вместе, каждая выполняет свою роль, и в итоге система решает задачи, которые одной модели не под силу.
Например, одна модель может отвечать за анализ текста, другая – за поиск информации, третья – за финальный ответ пользователю. Ray в этом контексте выступает как «диспетчер»: он распределяет задачи между агентами, следит за их состоянием и передаёт данные между ними.
AMD демонстрирует подобную схему на основе фреймворка LangGraph – инструмента для построения агентных пайплайнов. На практике это выглядит как граф, где узлы – это отдельные шаги или компоненты, а рёбра – передача данных между ними. Ray берёт на себя всю «инфраструктурную» часть: кто что считает, на каком GPU, в каком порядке.
Почему ROCm 7 – это важный шаг
AMD давно развивает ROCm как альтернативу CUDA – проприетарной платформе NVIDIA, которая фактически стала стандартом для GPU-вычислений в машинном обучении. Проблема в том, что большинство инструментов в экосистеме машинного обучения писались изначально под CUDA – и портирование на оборудование AMD нередко было сопряжено с головной болью.
ROCm 7 – это попытка закрыть этот разрыв. Публикация AMD фактически говорит: смотрите, вот рабочие примеры с популярными инструментами, и всё это работает на нашем оборудовании без принципиальных ограничений. Это важно не только для тех, кто уже использует GPU от AMD, но и для тех, кто только рассматривает такую возможность как альтернативу NVIDIA.
Кому это может быть полезно
Прежде всего – командам, которые работают с большими моделями и сталкиваются с вычислительными ограничениями. Если задача «не влезает» в один GPU или одну машину, Ray – один из разумных способов масштабироваться горизонтально.
Также это актуально для тех, кто строит сложные ML-системы с несколькими компонентами: агентами, несколькими моделями, параллельными пайплайнами. Ray даёт удобную абстракцию поверх сложной инфраструктуры – не нужно вручную управлять тем, что и где выполняется.
Ну и для тех, кто присматривается к ускорителям AMD как к альтернативе NVIDIA: этот материал – хороший сигнал, что экосистема развивается и популярные инструменты работают.
Что остаётся за кадром
Публикация AMD – это, по сути, техническое руководство с акцентом на то, что всё работает. Это полезно, но стоит держать в голове несколько вещей.
Во-первых, реальная производительность в боевых условиях может отличаться от демонстрационных примеров – это справедливо для любого технического обзора. Во-вторых, экосистема вокруг ROCm всё ещё уступает CUDA по зрелости: часть библиотек и инструментов поддерживает оборудование AMD с задержкой или вовсе не поддерживает. В-третьих, сами сценарии подобраны так, чтобы показать сильные стороны – это нормально для материалов поставщика, но требует критического взгляда при переносе на собственные задачи.
Тем не менее направление понятно: AMD последовательно работает над тем, чтобы её GPU были не просто физически доступны, но и реально удобны в использовании для современных ML-задач. Ray с поддержкой ROCm 7 – один из шагов в эту сторону.
