Smart-Infinity: Fast Large Language Model Training with Near-Storage Processing

Conceptos Básicos

Smart-Infinity addresses storage bandwidth bottleneck in large language model training using near-storage processing devices.

Resumen

• Recent advances in Large Language Models (LLMs) driven by parameter increase.
• Storage-offloaded training to address memory capacity limitations.
• Smart-Infinity reduces storage traffic by moving update tasks to accelerators.
• Efficient data transfer handler structure proposed for system integration.
• Accelerator-assisted gradient compression enhances scalability.
• Significant speedup achieved compared to baseline, fully integrated into PyTorch.

Estadísticas

一つの解決策は、ストレージからオフロードされたトレーニングであり、これによりGPUメモリ容量の制限を克服することができます。
88％以上のトレーニング時間がストレージとのデータ転送に費やされています。

Citas

"Smart-Infinity achieves a significant speedup compared to the baseline."
"Our work addresses the storage bandwidth bottleneck of storage-offloaded LLM training."

Ideas clave extraídas de

Smart-Infinity

by Hongsun Jang... a las arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.06664.pdf

Consultas más profundas

どのようにしてSmart-Infinityは大規模なモデルサイズでも安定したスピードアップを実現していますか？

Smart-Infinityは大規模なモデルサイズで安定したスピードアップを実現するためにいくつかの方法を活用しています。まず、SmartUpdateと呼ばれる手法では、更新フェーズの通信量をシステムインターコネクト経由で削減します。これにより、ストレージからFPGAへの通信が最適化されます。さらに、内部データ転送ハンドラーの最適化技術も導入されており、SSD-FPGA間の通信を効果的に重ね合わせることが可能です。また、SmartCompという手法では勾配圧縮が行われます。この手法は残存するグラジエントオフロード時間をさらに削減し、最適化されたSmartUpdateから得られる速度向上効果を強化します。

ストレージオフロードトレーニングは、どのように大規模なモデルを訓練するのに役立ちますか？

ストレージオフロードトレーニングは大規模なモデル訓練時に有益です。主要な利点として以下が挙げられます：

メモリ容量拡張：GPUメモリ制約下であっても大きなパラメータセットや勾配情報等全体的な学習情報を保持可能。
高い並列処理性能：複数GPUやCSD（Computational Storage Devices）間で分散処理し並列計算性能向上。
バンド幅効率：ストレージ搭載型学習ではバンド幅使用率改善しI/O負荷低減。

この技術が他の分野や産業にどのような影響を与える可能性がありますか？

Smart-Infinity技術は他の分野や産業へ多岐にわたる影響力が考えられます：

AI開発: 大規模言語処理系AI開発領域で特段成果期待。
医療: 医用画像解析等巨大データセット解析加速可。
金融: リアルタイム取引予測・市場動向予知等高度予測精度提供。
製造業: IoTセンサーデータ収集・異常検出等生産プロセス最適化支援。

以上