GPU 叢集中機器學習工作負載的變異性感知調度策略 - PAL

Keskeiset käsitteet

PAL 調度策略利用應用程式的變異性特徵和叢集的網路拓撲來優化 GPU 分配,從而提高工作負載的性能和資源利用率。

Tiivistelmä

本文提出了一種新的 GPU 叢集調度策略 PAL,旨在解決 GPU 性能變異性對機器學習工作負載造成的挑戰。

1. 性能變異性是應用程式特定的:不同應用程式對 GPU 性能變異性的敏感度不同。本文利用這一特點,設計了一個應用程式分類器,將應用程式分成幾個類別。

2. PM-First 調度策略:優先將性能較好的 GPU 分配給對變異性最敏感的應用程式類別。通過 K-Means 聚類將 GPU 性能分成多個等級,以提高調度效率。

3. PAL 調度策略:在 PM-First 的基礎上,同時考慮 GPU 性能變異性和網路通信開銷,在這兩個因素之間進行權衡。PAL 構建了一個局部性-變異性矩陣,通過高效的矩陣遍歷算法來選擇最佳的 GPU 分配方案。

4. 在 TACC 的 Frontera 和 Longhorn 集群上進行了實驗驗證。與現有的調度策略相比,PAL 在 GPU 密集型機器學習工作負載上顯著提高了性能,包括平均作業完成時間減少 42%,集群利用率提高 28%,makespan 減少 47%。

Tilastot

GPU 性能變異性可達 3.5 倍
ResNet-50 模型的性能變異性達 22%
PageRank 算法的性能變異性僅 1%

Lainaukset

"大規模計算系統越來越依賴加速器(如 GPU)來滿足機器學習和科學計算應用的需求。"
"最近的研究表明,這些集群中的加速器可能會遭受性能變異性,這會導致資源利用不足和負載不平衡。"
"我們的關鍵洞見是,我們可以利用性能變異性來緩解其影響。"

Tärkeimmät oivallukset

PAL: A Variability-Aware Policy for Scheduling ML Workloads in GPU Clusters

by Rutwik Jain,... klo arxiv.org 09-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2408.11919.pdf

Syvällisempiä Kysymyksiä

如何在不同的硬件架構(如 CPU、FPGA)上擴展 PAL 調度策略?

在不同的硬件架構上擴展 PAL 調度策略需要考慮各種硬件的特性和性能變異性。首先，對於 CPU，PAL 可以通過分析 CPU 的性能變異性來調整作業的分配策略。這可以通過收集不同 CPU 核心的性能數據，並根據這些數據建立性能變異性檔案，類似於在 GPU 上的做法。其次，對於 FPGA，因為其可編程性和特定應用的優化，PAL 可以根據 FPGA 的配置和性能特徵來動態調整作業的分配。這可能涉及到對 FPGA 的資源使用情況進行詳細分析，並根據不同的應用需求來優化資源分配。此外，PAL 的調度策略需要考慮到不同硬件架構的通信延遲和帶寬限制，以確保在多核或多FPGA的環境中有效地利用資源。

如何在動態環境中動態調整 PAL 的參數,以適應集群狀態的變化?

在動態環境中，PAL 的參數可以通過實時監控集群的性能指標來進行動態調整。首先，系統可以定期收集各個 GPU 或其他硬件的性能數據，包括執行時間、資源利用率和通信延遲等。這些數據可以用來更新性能變異性檔案，從而反映當前集群的狀態。其次，根據集群的負載情況，PAL 可以調整其調度策略的優先級，例如在高負載時優先考慮資源的有效利用，而在低負載時則可以更注重作業的完成時間。此外，PAL 還可以利用機器學習技術來預測未來的集群狀態，並根據這些預測來調整參數，以實現更高的資源利用率和作業完成效率。

PAL 調度策略是否可以應用於其他類型的工作負載,如科學計算?

是的，PAL 調度策略可以應用於其他類型的工作負載，包括科學計算。由於科學計算通常涉及大量的數據處理和計算密集型任務，這些任務也可能受到性能變異性的影響。因此，PAL 的性能變異性感知調度策略可以幫助科學計算工作負載更有效地利用集群資源。具體來說，PAL 可以根據不同科學計算應用的性能特徵來調整作業的分配，並考慮到計算和內存需求的差異。此外，PAL 的局部性優化策略也可以在科學計算中發揮作用，特別是在需要多個計算節點協同工作的情況下，減少通信延遲和提高計算效率。因此，PAL 的設計理念和方法論具有廣泛的適用性，可以為各類型的計算工作負載提供支持。