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Model Parallelism on Distributed Infrastructure: A Comprehensive Literature Review


Kernkonzepte
Model parallelism in neural networks involves partitioning and distributing the model over multiple compute devices to meet computational demands efficiently.
Zusammenfassung
Neural networks are crucial in machine learning, leading to increased complexity in models. Model parallelism helps distribute the workload over multiple devices to meet computational demands. Challenges include high communication requirements and technical trade-offs. Different approaches and strategies are used in modern Transformer models. Various papers explore different aspects of model parallelism in neural networks.
Statistiken
"Neural networks have become a cornerstone in machine learning, offering solutions for complex prediction tasks." "The increase in computational requirements is due to the greater number of operations needed to perform tasks like forward and backward passes during training." "Model parallelism is actually amongst the methods aimed at achieving continued progress when it comes to scaling up neural networks." "Model parallelism then has the potential to meet the ever-growing demands computational demands of neural networks." "Model parallelism in neural networks is characterised by partitioning the model itself and distributing the partitions over multiple compute devices."
Zitate
"Neural networks have become a cornerstone in machine learning, offering solutions for complex prediction tasks." "Model parallelism is actually amongst the methods aimed at achieving continued progress when it comes to scaling up neural networks."

Wesentliche Erkenntnisse destilliert aus

by Felix Brakel... bei arxiv.org 03-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.03699.pdf
Model Parallelism on Distributed Infrastructure

Tiefere Untersuchungen

Wie kann die Standardisierung in der DNN-Auto-Parallelisierung dem Bereich zugute kommen?

Die Standardisierung in der DNN-Auto-Parallelisierung kann dem Bereich auf verschiedene Weisen zugute kommen. Durch die Einführung standardisierter Darstellungen für Strategien, Geräte und Modelle könnte die Vergleichbarkeit verschiedener Ansätze verbessert werden. Dies würde es Forschern ermöglichen, Fortschritte im State-of-the-Art besser zu verfolgen und zu bewerten. Darüber hinaus könnte die Schaffung eines Datensatzes, der einen vollständig erkundeten Suchraum enthält, ähnlich wie bei NAS-Bench, dazu beitragen, dass Methoden ohne Zugang zu teurer Hardware verglichen werden können. Dies würde den Bereich für eine breitere Gruppe von Personen zugänglich machen und die Zusammenarbeit und den Austausch von Erkenntnissen fördern.

Wie wirken sich die hohen Kommunikationsanforderungen in der Intra-Operator-Parallelisierung aus?

Die hohen Kommunikationsanforderungen in der Intra-Operator-Parallelisierung haben erhebliche Auswirkungen auf die Effizienz und Durchführbarkeit des Trainings von neuronalen Netzwerken. Da bei der Intra-Operator-Parallelisierung die Eingabedaten des parallelisierten Operators über die Geräte verteilt und die Ausgabedaten für jeden Batch gesammelt werden müssen, entsteht ein erheblicher Overhead durch die Kommunikation zwischen den Geräten. Dies führt zu einer erhöhten Latenz und einem erhöhten Bedarf an Bandbreite, was die Gesamtleistung des Trainingsprozesses beeinträchtigen kann. Die Herausforderung besteht darin, effiziente Kommunikationsmechanismen zu entwickeln, um diesen Overhead zu minimieren und die Skalierbarkeit der Parallelisierung zu verbessern.

Wie beeinflussen unterschiedliche Ansätze in der Modellparallelisierung die Skalierbarkeit neuronaler Netzwerke?

Die verschiedenen Ansätze in der Modellparallelisierung haben direkte Auswirkungen auf die Skalierbarkeit neuronaler Netzwerke. Zum Beispiel kann die Wahl zwischen Intra-Operator- und Inter-Operator-Parallelisierung sowie die Kombination von Hybrid-Parallelismus die Effizienz und Leistungsfähigkeit des Trainingsprozesses beeinflussen. Während Intra-Operator-Parallelisierung hohe Kommunikationsanforderungen und Inter-Operator-Parallelisierung geringe Gerätenutzung aufweisen kann, können Hybridstrategien eine ausgewogene Lösung bieten. Die Implementierung von Datenparallelismus in Kombination mit verschiedenen Formen der Modellparallelisierung kann die Skalierbarkeit verbessern und es ermöglichen, große neuronale Netzwerke effizient zu trainieren und auszuführen. Die Wahl des optimalen Ansatzes hängt von verschiedenen Faktoren wie Modellarchitektur, Hardwarekonfiguration und Kommunikationsmechanismen ab.
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