Core Concepts
Compass optimiert die Joblatenz und Ressourcennutzung für ML-Workflows durch dezentrale Planung.
Abstract
Compass optimiert ML-Abfragen in verteilten Systemen mit GPU-fähigen Workern.
Neue Scheduler wie Compass zielen auf Edge-Cluster ab, um Jobabschlussverzögerungen zu reduzieren.
ML-Anwendungen erfordern effiziente GPU-Speicherverwaltung und Aufgabenplatzierung.
Compass reduziert die Joblatenz und verbessert die Hardwareauslastung.
Die dezentrale Struktur von Compass ermöglicht eine effiziente Planung und Ausführung von ML-Aufgaben.
Stats
In verteilten Systemen werden GPU-Speicher und Aufgabenplatzierung optimiert.
Vergleich mit anderen Schedulern zeigt signifikante Reduzierung der Abschlusszeiten.
In einem Fall wurden nur halb so viele Server für die gleiche Arbeitslast benötigt.