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Symphony: Optimized DNN Model Serving using Deferred Batch Scheduling


Core Concepts
Symphony optimiert die Effizienz und Durchsatz von DNN-Modellen durch verzögerte Stapelplanung.
Abstract
Abstract: Symphony schlägt eine DNN-Modellbereitstellung vor, die verzögerte Stapelplanung nutzt. Symphony verbessert die Effizienz und Durchsatz des Systems. Symphony ermöglicht robustes Autoscaling und passt sich an Arbeitslaständerungen an. Einführung: Cloud-Scale-Inferenzdienste erfordern hohe Durchsatzraten und enge Latenzgrenzen. DNN-Inferenzanfragen erfordern spezielle Planung aufgrund des Stapelungseffekts. Batchplanung in bestehenden Systemen: Bestehende Systeme haben Schwierigkeiten, optimale Stapelgrößen zu erreichen. Symphony nutzt verzögerte Stapelplanung, um die Effizienz zu steigern. Beispiele für Stapelplanung: Symphony zeigt eine gestaffelte Ausführung für optimale Stapelgrößen. Deferred Batch Scheduling ermöglicht eine höhere Effizienz und Reaktion auf Anfragefluktuationen. Systemdesign und Implementierung: Symphony verwendet einen zentralisierten Scheduler für globale Planung. Die Architektur ermöglicht Skalierbarkeit und effiziente Netzwerknutzung. Evaluierung: Symphony übertrifft andere Systeme im Durchsatz und der Effizienz. Die zentrale Planung ermöglicht optimales Ressourcenmanagement. Symphony zeigt eine hohe Skalierbarkeit und Reaktion auf sich ändernde Arbeitslasten.
Stats
Große Batchgrößen sind entscheidend für die Effizienz von Beschleunigern und die Leistung von DNN-Modellinferenzen. Symphony erreicht 5x höheren Durchsatz und 60% weniger GPUs im Vergleich zu anderen Systemen.
Quotes
"Symphony kann 12 Millionen Anfragen pro Sekunde verarbeiten und Tausende von GPUs koordinieren." "Symphony übertrifft andere Systeme um das 5-fache im Durchsatz."

Key Insights Distilled From

by Lequn Chen,W... at arxiv.org 03-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2308.07470.pdf
Symphony

Deeper Inquiries

Wie kann Symphony die Effizienz und Durchsatz von DNN-Modellen verbessern?

Symphony verbessert die Effizienz und den Durchsatz von DNN-Modellen auf verschiedene Weisen. Durch die verzögerte Stapelplanung kann Symphony größere Stapelgrößen erreichen, was die Auslastung der Beschleuniger verbessert und die Effizienz steigert. Indem Symphony eine optimale Timing-Planung für die Stapelung von Anfragen an einen GPU ermöglicht, kann es die Auslastung der Beschleuniger maximieren und gleichzeitig die Anforderungen an die Latenz einhalten. Darüber hinaus ermöglicht Symphony eine gleichmäßige Verteilung der Last über verschiedene GPU-Backends, was zu einer besseren Ausnutzung der Ressourcen führt. Die zentrale Planung ermöglicht auch eine effiziente Zuordnung von Modellen zu GPUs, was die Gesamtleistung des Systems verbessert.

Welche Auswirkungen hat die verzögerte Stapelplanung auf die Ressourcennutzung?

Die verzögerte Stapelplanung hat mehrere Auswirkungen auf die Ressourcennutzung. Indem Symphony Anfragen in einem bestimmten Zeitfenster stapelt und erst dann an einen GPU sendet, wenn dieser Zeitpunkt erreicht ist, kann das System größere Stapelgrößen erreichen und die Effizienz der Beschleuniger maximieren. Dies führt zu einer besseren Auslastung der GPUs und einer insgesamt höheren Durchsatzleistung. Darüber hinaus ermöglicht die verzögerte Stapelplanung eine gleichmäßige Verteilung der Last auf die verfügbaren GPUs, was zu einer effizienteren Nutzung der Ressourcen führt. Durch die zentrale Planung und Koordination der Stapelung von Anfragen kann Symphony die Ressourcen optimal zuweisen und die Gesamtleistung des Systems maximieren.

Wie kann Symphony auf sich ändernde Arbeitslasten reagieren und die Skalierbarkeit gewährleisten?

Symphony kann auf sich ändernde Arbeitslasten reagieren und die Skalierbarkeit gewährleisten, indem es eine adaptive und effiziente Stapelplanung implementiert. Durch die verzögerte Stapelplanung kann Symphony flexibel auf unterschiedliche Lastanforderungen reagieren, indem es Stapelgrößen anpasst und die Ressourcen entsprechend zuweist. Das System kann dynamisch die Anzahl der GPUs anpassen, um die Arbeitslast zu bewältigen, und gleichzeitig eine optimale Effizienz und Durchsatzleistung beibehalten. Die zentrale Planung ermöglicht es Symphony, schnell auf Änderungen in der Arbeitslast zu reagieren und die Ressourcen effektiv zu skalieren, um eine optimale Leistung zu gewährleisten. Durch die Kombination von adaptiver Stapelplanung, effizienter Ressourcennutzung und zentraler Koordination kann Symphony eine hohe Skalierbarkeit und Leistungsfähigkeit bieten.
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