AntDT는 분산 학습 환경에서 발생하는 다양한 유형의 지연 노드 문제를 해결하기 위해 설계된 통합 프레임워크이다. 이 프레임워크는 네 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있: 상태 기반 동적 데이터 분할 서비스, 모니터, 컨트롤러, 에이전트. 이 구성 요소들은 협력하여 작업 부하를 효율적으로 분배하고 다양한 사전 정의된 지연 노드 완화 방법을 제공하며, 데이터 할당과 장애 처리의 복잡한 세부 사항을 숨깁니다.
AntDT는 또한 클러스터의 특정 상황에 따라 지연 노드 완화 솔루션을 사용자 정의할 수 있는 높은 수준의 유연성을 제공합니다. 이 유연성을 활용하여, 비전용 클러스터를 위한 AntDT-ND와 전용 클러스터를 위한 AntDT-DD라는 두 가지 지연 노드 완화 솔루션을 소개합니다. 이를 통해 Ant Group에서 발생하는 다양한 유형의 지연 노드 문제를 체계적으로 해결할 수 있습니다.
실험 결과와 산업 배포 통계에 따르면, AntDT는 다른 최신 기법들보다 학습 효율성 면에서 3배 이상 우수한 성능을 보입니다. 또한 Alipay의 홈페이지 추천 시나리오에서 AntDT를 사용하면 순위 모델의 학습 시간을 27.8시간에서 5.4시간으로 크게 단축할 수 있습니다.
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by Youshao Xiao... at arxiv.org 04-16-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.09679.pdfDeeper Inquiries