איך בונים סביבת Benchmarking עם Docker (כולל GPU)

אם בפוסט הקודם דיברנו על למה Docker חשוב למדידה הוגנת, עכשיו נבין איך בפועל משתמשים בו כדי להריץ benchmark אמין ומהיר למודלים.

שלב 1: יצירת סביבת Docker עקבית

נניח שאת רוצה למדוד ביצועים של שני מנועי inference שונים (למשל ONNX Runtime ו-TensorRT). במקום להתקין כל אחד מהם ידנית, יוצרים עבור כל אחד Docker image משלו, שבו מוגדרות בדיוק התלויות והגרסאות הדרושות.

למשל:

• גרסה מסוימת של CUDA (כדי לוודא תאימות ל-GPU)
• גרסה מדויקת של Python והספריות
• סקריפט ההרצה והמדידה שלך

כך, כל מודל וכל מנוע רצים בתנאים זהים.

שלב 2: חיבור ה-GPU לתוך הקונטיינר

כדי למדוד ביצועים אמיתיים - חייבים שה-Docker container ייגש ישירות ל-GPU. לשם כך משתמשים ב-NVIDIA Docker (או nvidia-container-runtime), שמוסיף שכבת גישה לחומרה מתוך הקונטיינר.

המשמעות: הקוד בתוך הקונטיינר “רואה” את ה-GPU כאילו הוא חלק ממנו, אבל עדיין נשמרת בידודיות מלאה מהמערכת.

שלב 3: הרצה מדויקת של benchmark

עכשיו אפשר להריץ את המדידות: כל ניסוי רץ באותו container, עם אותם תנאים, רק עם שינוי אחד - למשל גרסת מנוע אחרת, גודל batch שונה, או precision שונה (FP16 לעומת INT8).

Docker מאפשר להריץ את הכול באופן מבוקר, ולשמור את כל הנתונים להשוואה חוזרת.

למה זה קריטי?

• שחזוריות מלאה - אפשר להריץ שוב את אותו ניסוי בעוד חודש ולקבל בדיוק אותה תוצאה.
• ניידות - המעבדה שלך יכולה להעביר את אותו container לצוות אחר, והם יקבלו בדיוק את אותה סביבת בדיקה.
• אמינות - שום גורם חיצוני (כמו דרייברים או גרסת מערכת) לא ישפיע על התוצאה.

לסיכום

Docker הופך benchmarking מ”ניסוי במחשב שלי” ל-מדע מדויק. כשמוסיפים לו תמיכה ב-GPU, הוא מאפשר לבדוק בצורה הוגנת באמת איזה מנוע או מודל מביא את הביצועים הכי טובים - בלי רעש, בלי הפתעות, ועם אמון מלא בתוצאה.