Google Cloud AI Platform Training

Анализ инфраструктуры Vertex AI Training и Trillium

К началу 2026 года Google Cloud перевёл свою инфраструктуру обучения в парадигму Hypercompute Cluster. Платформа абстрагирует сложность оборудования через Vertex AI Training, обеспечивая нативную поддержку Trillium (TPU v6e) и NVIDIA A3 Ultra (H200) для разработки моделей с триллионами параметров 📑.

Распределённое обучение и оркестрация оборудования

Стек 2026 года сосредоточен на максимизации времени работы ускорителей и минимизации стоимости за эпоху благодаря управляемому планированию и отказоустойчивой кластеризации.

• Dynamic Workload Scheduler (DWS): Вход: Пользовательское задание с стратегией FLEX_START → Процесс: Очередь запросов ресурсов до момента доступности полного объёма ускорителей в одной зоне → Выход: Оптимизированное по стоимости выполнение с использованием прерываемой квоты Vertex AI 📑.
• Характеристики Trillium (TPU v6e): Обеспечивает 918 TFLOPs пиковой производительности в формате BF16 на чип с 32 ГБ HBM3 и пропускной способностью 1600 ГБ/с, оптимизировано для разреженного обучения через аппаратный SparseCore 📑.
• Reduction Server: Вход: Градиенты от многоузловых GPU-рабочих → Процесс: Синхронная агрегация через выделенные узлы-редукторы для устранения задержек all-reduce → Выход: Высокопроизводительная синхронизация для рабочих нагрузок без TPU (NCCL) 📑.

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Управляемая отказоустойчивость и Cluster Director

Для развёртываний с 1000+ узлов Vertex AI обеспечивает автоматическую отказоустойчивость через возможности Cluster Director.

• Самовосстанавливающаяся инфраструктура: Автоматически обнаруживает и заменяет неисправные узлы, избегая «отстающих», замедляющих синхронное обучение 📑.
• Распределённое контрольное сохранение: Оптимизировано для Hyperdisk ML, обеспечивая до 4,3 раза более быстрый восстановление обучения по сравнению со стандартным блочным хранилищем за счёт параллелизации сохранения состояния 📑.
• Шифрование при передаче: Обновления градиентов шифруются через пограничные прокси; однако точное влияние криптографии на задержку all-reduce для массивных межузловых кластеров не раскрывается 🌑.

Рекомендации по оценке

Техническим экспертам следует проверить следующие архитектурные характеристики для развёртываний 2026 года:

• Время ожидания Flex-start: Провести бенчмаркинг средней продолжительности очереди для запросов TPU v6e с большим объёмом ресурсов в региональных зонах, чтобы обеспечить соответствие циклам выпуска моделей 🌑.
• Узкие места пропускной способности HBM: Убедиться, что архитектуры LLM с высоконагруженными паттернами внимания эффективно используют пропускную способность HBM 1600 ГБ/с у TPU v6e, чтобы избежать простоев из-за ограничений ввода-вывода 📑.
• Масштабирование Reduction Server: Организациям следует проводить стресс-тесты «all-reduce» при использовании более 256 GPU H200 для определения оптимального количества реплик редукторов под их сетевую топологию 🧠.