Compass: A Decentralized Scheduler for Latency-Sensitive ML Workflows

Core Concepts

Compass optimizes job latency and resource utilization in ML workflows through decentralized scheduling and GPU memory management.

Abstract

ML query processing in distributed systems involves GPU-enabled workers.
Compass reduces job latency by efficiently managing GPU memory and task placement.
Comparison with other schedulers shows significant latency reduction and resource efficiency.
Features include decentralized scheduling, GPU cache management, and job/task placement.
Experiment results demonstrate Compass's superior performance in reducing job latency.

Stats

ML 모델은 수백 메가바이트의 크기일 수 있음 [71].
Compass는 작업 지연 시간을 2배에서 6배까지 줄일 수 있음.
Compass는 GPU 캐시 히트율을 99%로 유지함.

Quotes

"Compass plays two roles: platform-level GPU cache management and job/task placement."
"Our decentralized solution has low overheads and outperforms centralized alternatives."

Key Insights Distilled From

Compass

by Yuting Yang,... at arxiv.org 02-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.17652.pdf

Deeper Inquiries

어떻게 Compass의 분산 스케줄링이 다른 중앙 집중식 스케줄러와 비교됩니까?

Compass의 분산 스케줄링은 중앙 집중식 스케줄러와 비교하여 몇 가지 이점을 제공합니다. 첫째, Compass는 GPU 메모리 관리와 작업 배치를 통합하여 작업 지연을 줄이고 자원을 효율적으로 사용합니다. 또한, Compass는 모든 워커 노드에서 작업을 스케줄링할 수 있으며 중앙 집중식 스케줄러보다 더 낮은 지연 시간을 달성할 수 있습니다. 또한, Compass는 동적 조정 기능을 통해 시스템 상태를 실시간으로 반영하여 최적의 성능을 제공합니다.

Compass의 GPU 메모리 관리 기능이 작업 지연 시간에 어떤 영향을 미치나요?

Compass의 GPU 메모리 관리 기능은 작업 지연 시간을 줄이는 데 중요한 역할을 합니다. GPU 메모리 관리는 ML 모델을 효율적으로 캐싱하고 필요할 때 모델을 로드하여 작업의 실행을 최적화합니다. 또한, GPU 캐시 히트율을 높이고 모델의 적시적인 캐싱 및 로드를 통해 작업의 실행 속도를 향상시킵니다. GPU 메모리 관리 기능을 통해 Compass는 작업 지연 시간을 최소화하고 자원을 효율적으로 활용할 수 있습니다.

ML 워크플로우의 성능을 향상시키기 위해 어떤 추가 기능이 Compass에 통합될 수 있습니까?

Compass의 성능을 향상시키기 위해 추가 기능으로는 더 정교한 모델 캐싱 및 로드 전략, 동적 작업 스케줄링 알고리즘, 더 효율적인 데이터 전송 및 처리 방법 등이 통합될 수 있습니다. 또한, ML 모델의 효율적인 관리를 위한 자동화된 모델 업데이트 및 버전 관리 기능, 실시간 시스템 상태 모니터링 및 조정 기능 등이 Compass에 추가될 수 있습니다. 이러한 기능의 통합을 통해 Compass는 ML 워크플로우의 성능을 더욱 향상시킬 수 있을 것입니다.