분산 ML 통신을 계산-집합 연산으로 최적화하기

Core Concepts

GPU의 대규모 병렬 처리 기능과 GPU 주도 통신을 활용하여 종속적인 집합 통신을 계산과 융합함으로써 통신 지연을 숨기고 피크 대역폭 요구를 줄일 수 있다.

Abstract

이 논문은 분산 ML 모델에서 발생하는 집합 통신 병목 현상을 해결하기 위한 접근 방식을 제안한다. 저자들은 GPU의 대규모 병렬 처리 기능과 GPU 주도 통신을 활용하여 종속적인 집합 통신을 계산과 융합하는 방법을 개발했다. 이를 통해 통신 지연을 숨기고 피크 대역폭 요구를 줄일 수 있다. 구체적으로 저자들은 다음과 같은 세 가지 프로토타입 융합 연산자를 개발했다: Embedding + All-to-All: 임베딩 풀링 계산과 All-to-All 통신을 융합하여 실행 시간을 최대 31% 단축했다. GEMV + AllReduce: GEMV 계산과 AllReduce 통신을 융합하여 실행 시간을 최대 22% 단축했다. GEMM + All-to-All: GEMM 계산과 All-to-All 통신을 융합하여 실행 시간을 최대 20% 단축했다. 이러한 융합 연산자는 PyTorch 및 Triton 프레임워크에 통합되어 개발자들이 쉽게 활용할 수 있도록 했다. 대규모 분산 환경에서의 시뮬레이션 결과, 제안 기법이 DLRM 실행 시간을 21% 단축할 수 있음을 보였다.

Stats

제안 기법의 Embedding + All-to-All 융합 연산자가 기존 대비 최대 32% 실행 시간 단축 GEMV + AllReduce 융합 연산자가 기존 대비 최대 22% 실행 시간 단축 GEMM + All-to-All 융합 연산자가 기존 대비 최대 20% 실행 시간 단축 128노드 시스템에서 DLRM 실행 시간을 21% 단축

Quotes

"GPU의 대규모 병렬 처리 기능과 GPU 주도 통신을 활용하여 종속적인 집합 통신을 계산과 융합함으로써 통신 지연을 숨기고 피크 대역폭 요구를 줄일 수 있다." "제안 기법의 Embedding + All-to-All 융합 연산자가 기존 대비 최대 32% 실행 시간 단축" "128노드 시스템에서 DLRM 실행 시간을 21% 단축"

Key Insights Distilled From

Optimizing Distributed ML Communication with Fused Computation-Collective Operations

by Kishore Punn... at arxiv.org 04-24-2024

https://arxiv.org/pdf/2305.06942.pdf

Deeper Inquiries

GPU 주도 통신을 활용한 다른 분산 ML 모델 최적화 기회는 무엇이 있을까

GPU 주도 통신을 활용한 다른 분산 ML 모델 최적화 기회는 무엇이 있을까? GPU 주도 통신을 활용한 최적화 기법은 분산 ML 모델에서 다양한 기회를 제공합니다. 먼저, GPU-initiated intra-kernel 통신을 통해 통신과 계산을 세밀하게 겹칠 수 있어서 통신 지연을 숨길 수 있습니다. 이는 모델의 전체 실행 시간을 단축하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 또한, GPU가 직접 통신을 시작함으로써 CPU의 개입을 줄이고 효율적인 통신을 가능하게 합니다. 이를 통해 더 빠른 통신 속도와 더 효율적인 자원 활용이 가능해집니다. 또한, GPU 주도 통신을 활용하면 더 많은 병렬성을 활용할 수 있어서 모델의 처리량을 향상시킬 수 있습니다.

제안 기법의 확장성과 일반화 가능성은 어떠한가

제안 기법의 확장성과 일반화 가능성은 어떠한가? 다른 하드웨어 플랫폼에서도 적용 가능할까? 제안된 기법은 GPU-initiated 통신을 기반으로 하며, GPU의 병렬 처리 능력을 최대한 활용합니다. 이는 다른 하드웨어 플랫폼에서도 적용 가능한 일반적인 원칙을 기반으로 합니다. GPU-initiated 통신은 GPU 아키텍처에 특화되어 있지만, 다른 하드웨어 플랫폼에서도 비슷한 개념을 적용하여 최적화를 할 수 있습니다. 예를 들어, CPU나 FPGA와 같은 다른 하드웨어에서도 비슷한 개념을 적용하여 통신과 계산을 효율적으로 겹칠 수 있습니다. 따라서, 제안된 기법은 다양한 하드웨어 플랫폼에서도 적용 가능하며, 확장성과 일반화 가능성이 높습니다.

다른 하드웨어 플랫폼에서도 적용 가능할까

GPU 주도 통신을 활용한 최적화 기법이 ML 모델 설계에 어떤 영향을 줄 수 있을까? GPU 주도 통신을 활용한 최적화 기법은 ML 모델 설계에 중요한 영향을 줄 수 있습니다. 먼저, 통신과 계산을 겹치는 것은 모델의 실행 시간을 단축시키고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이는 대규모 ML 모델의 효율적인 실행을 가능하게 하며, 모델의 처리량을 향상시킵니다. 또한, GPU-initiated 통신을 활용하면 통신 지연을 최소화하고 모델의 전체 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이는 ML 모델의 학습 및 추론 속도를 향상시키고, 더 복잡한 모델을 구축할 수 있는 기회를 제공합니다. 따라서, GPU 주도 통신을 활용한 최적화 기법은 ML 모델 설계에 혁신적인 영향을 줄 수 있습니다.