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Elastic Fabric Adapter
Der Elastic Fabric Adapter (EFA) ist ein Netzwerkgerät, das OS-bypass Netzwerkkommunikation mit niedriger Latenz mit anderen Instances im selben Subnetz ermöglicht. EFA wird mithilfe von Libfabric verfügbar gemacht und kann von Anwendungen verwendet werden, die die Messaging Passing Interface (MPI) verwenden.
Um EFA mit AWS ParallelCluster und einem Slurm Scheduler zu verwenden, setzen Sie SlurmQueues///auf. ComputeResourcesEfaEnabledtrue
Eine Liste der Amazon EC2 EC2-Instances, die EFA unterstützen, finden Sie unter Unterstützte Instance-Typen im Amazon EC2 EC2-Benutzerhandbuch für Linux-Instances.
Wir empfehlen, dass Sie Ihre EFA-enabled Instances in einer Platzierungsgruppe ausführen. Auf diese Weise werden die Instances in einer einzigen Availability Zone in einer einzigen Availability Zone in einer Gruppe mit niedriger Latenz gestartet. Weitere Informationen zur Konfiguration von Placement-Gruppen mit AWS ParallelCluster finden Sie unter SlurmQueues/Networking/PlacementGroup.
Anmerkung
Elastic Fabric Adapter (EFA) wird in verschiedenen Availability Zones nicht unterstützt. Weitere Informationen finden Sie unter Scheduling/SlurmQueues/Networking/SubnetIds.
Anmerkung
Standardmäßig aktivieren Ubuntu Distributionen den Schutz ptrace (Prozessablaufverfolgung). ptraceDer Schutz ist deaktiviert, sodass Libfabric ordnungsgemäß funktioniert. Weitere Informationen finden Sie unter Deaktivieren des Ptrace-Schutzes im Amazon EC2 EC2-Benutzerhandbuch.
Standard-EFA-Netzwerkkonfiguration
Ab AWS ParallelCluster 3.15.0, wenn EFA aktiviert ist, werden EFA-only Netzwerkschnittstellen AWS ParallelCluster automatisch so konfiguriert, dass sie den EFA-Verkehr vom IP-Verkehr trennen. Dadurch wird die EFA-Bandbreite maximiert und gleichzeitig der IP-Adressverbrauch minimiert. AWS ParallelCluster bestimmt die optimale Konfiguration auf der Grundlage der Funktionen des Instance-Typs. Daher werden EFA-enabled Rechenknoten mit mehr als einer Netzwerkschnittstelle gestartet, auch wenn sie einen Instance-Typ mit einer einzigen Netzwerkkarte verwenden, vorausgesetzt, dieser Instance-Typ unterstützt mehr als eine Netzwerkschnittstelle.
Diese Standardkonfiguration wird für die meisten Workloads empfohlen, einschließlich eng gekoppeltem HPC und verteiltem Training. AI/ML
Anmerkung
Amazon EC2 weist einer Instance, die mit mehr als einer Netzwerkschnittstelle gestartet wurde, nicht automatisch eine öffentliche IP-Adresse zu. EFA-enabled Rechenknoten werden mit mehreren Netzwerkschnittstellen gestartet. Diese Rechenknoten können kein Bootstrap ausführen, wenn sie für den Internetzugang auf eine automatisch zugewiesene öffentliche IP angewiesen sind (ein öffentliches Subnetz ohne NAT-Gateway). Platzieren Sie diese Rechenknoten in einem privaten Subnetz mit einem NAT-Gateway und stellen Sie sie auf ein. AssignPublicIpfalse Diese Anforderung galt bisher nur für Instance-Typen mit mehreren Netzwerkkarten.
Anpassen der EFA-Netzwerkschnittstellen
Wenn Ihr Workload eine andere Netzwerkkonfiguration erfordert, z. B. die Maximierung der ENA-Bandbreite auf sekundären Netzwerkkarten oder die Konfiguration einer Teilmenge verfügbarer Netzwerkkarten, können Sie die Standardeinstellungen mit dem SlurmQueuesParameter//außer Kraft setzen. ComputeResourcesLaunchTemplateOverrides Dadurch wird die gesamte Netzwerkschnittstellenkonfiguration der Rechenknoten durch die in Ihrer Startvorlage definierte Konfiguration ersetzt.
Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung finden Sie unter Passen Sie die Netzwerkschnittstellen für Rechenknoten mit Überschreibungen für Startvorlagen an.
Warnung
Wenn Sie Netzwerkschnittstellen auf eine Weise konfigurieren, die vom Instance-Typ nicht unterstützt wird, können Instances nicht gestartet werden. Informationen zur Überprüfung der unterstützten Netzwerkkonfigurationen für Ihren Instance-Typ finden Sie DescribeInstanceTypesin der Amazon EC2 EC2-API-Referenz.
Weitere Informationen finden Sie unter Elastic Fabric Adapter im Amazon EC2 EC2-Benutzerhandbuch und Skalieren von HPC-Workloads mit Elastic Fabric Adapter und AWS ParallelCluster
