Skalierbare und differenzierbare föderierte Primitive in JAX: FAX, eine leistungsfähige Bibliothek für verteilte und föderierte Berechnungen

Core Concepts

FAX ist eine JAX-basierte Bibliothek, die große verteilte und föderierte Berechnungen in Rechenzentren und geräteübergreifenden Anwendungen unterstützt. FAX integriert Bausteine für föderierte Berechnungen als Primitive in JAX, was drei Hauptvorteile bietet: Übersetzung in XLA HLO, Implementierung der Föderierten Automatischen Differenzierung und Interpretation in bestehende Produktions-Föderations-Computesysteme.

Abstract

Die Arbeit präsentiert FAX, eine JAX-basierte Bibliothek, die darauf ausgelegt ist, große verteilte und föderierte Berechnungen in Rechenzentren und geräteübergreifenden Anwendungen zu unterstützen. FAX nutzt JAX's Sharding-Mechanismen, um native Unterstützung für TPUs und modernste JAX-Laufzeiten wie Pathways zu ermöglichen. FAX baut föderierte Berechnungen aus Primitiven auf, die in JAX eingebettet sind. Dies hat drei Hauptvorteile: FAX-Berechnungen können in XLA HLO übersetzt werden. FAX bietet eine vollständige Implementierung der Föderierten Automatischen Differenzierung, was den Ausdruck föderierter Berechnungen erheblich vereinfacht. FAX-Berechnungen können in bestehende Produktions-Föderations-Computesysteme interpretiert werden. Die Arbeit zeigt, dass FAX ein leicht programmierbares, leistungsfähiges und skalierbares Framework für föderierte Berechnungen in Rechenzentren bietet. FAX kann effizient und skalierbar für das föderierte Training von Sprachmodellen eingesetzt werden.

Stats

Die größte Kohorte umfasst 2048 Clients, die insgesamt 3,355 × 10^7 Token verarbeiten und 2,293 × 10^13 FLOPs pro Runde ausführen. Für das 1B-Modell wird eine Kohorte von 512 Clients verwendet, die 8,389 × 10^6 Token verarbeiten und 1,638 × 10^13 FLOPs pro Runde ausführen. Für das 8B-Modell wird eine Kohorte von 128 Clients verwendet, die 2,097 × 10^6 Token verarbeiten und 3,277 × 10^13 FLOPs pro Runde ausführen.

Quotes

"FAX kann skalierbare verteilte und föderierte Berechnungen in Rechenzentren ermöglichen." "FAX bietet eine vollständige Implementierung der Föderierten Automatischen Differenzierung, was den Ausdruck föderierter Berechnungen erheblich vereinfacht." "FAX-Berechnungen können in bestehende Produktions-Föderations-Computesysteme interpretiert werden."

Key Insights Distilled From

FAX

by Keith Rush,Z... at arxiv.org 03-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.07128.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte FAX für andere verteilte Algorithmen als föderiertes Lernen eingesetzt werden?

FAX ist nicht auf den Einsatz nur für föderiertes Lernen beschränkt, sondern kann auch für allgemeine parallele und verteilte Maschinenlernalgorithmen verwendet werden. Durch die Implementierung von FAX-Programmen können verschiedene verteilte Algorithmen definiert werden, die über mehrere Rechenressourcen hinweg ausgeführt werden. Zum Beispiel könnten Algorithmen wie verteilte Optimierungsalgorithmen, parallele Trainingsalgorithmen oder sogar Algorithmen, die explizite Kommunikation zwischen Server und Clients erfordern, mit FAX implementiert werden. Die Schlüsselkomponenten von FAX, wie die Definition von skalierbaren verteilten Berechnungen, die Implementierung von federierten Bausteinen und die Unterstützung von automatischer Differenzierung, machen es zu einem vielseitigen Werkzeug für eine Vielzahl von verteilten Anwendungen im Maschinenlernen.

Welche Herausforderungen könnten bei der Übersetzung von FAX-Berechnungen in Produktionssysteme auftreten?

Bei der Übersetzung von FAX-Berechnungen in Produktionssysteme könnten mehrere Herausforderungen auftreten. Eine der Hauptprobleme könnte die Interpretation und Umsetzung der spezifischen FAX-Primitive in den Produktionscode sein. Da FAX spezielle Bausteine für föderierte Berechnungen verwendet, müssen diese Bausteine korrekt in die Produktionsumgebung integriert werden, um eine reibungslose Ausführung zu gewährleisten. Darüber hinaus müssen möglicherweise spezielle Anpassungen vorgenommen werden, um sicherzustellen, dass die Datenplatzierungen und Kommunikationsmuster in den Produktionsumgebungen korrekt umgesetzt werden. Die Komplexität der FAX-Berechnungen und die Anforderungen der Produktionsumgebungen könnten zusätzliche Anpassungen und Tests erfordern, um eine nahtlose Integration zu gewährleisten.

Wie könnte FAX erweitert werden, um Hierarchien von Datenplatzierungen oder komplexere Kommunikationsmuster zu unterstützen?

Um Hierarchien von Datenplatzierungen oder komplexere Kommunikationsmuster zu unterstützen, könnte FAX durch die Implementierung zusätzlicher Bausteine oder Funktionen erweitert werden. Zum Beispiel könnten spezielle Bausteine für die Verwaltung von hierarchischen Datenstrukturen hinzugefügt werden, um eine effiziente Verarbeitung von Daten in verschiedenen Ebenen der Hierarchie zu ermöglichen. Darüber hinaus könnten erweiterte Kommunikationsmuster wie verteilte Aggregation, verteilte Synchronisation oder spezielle Datenschutzmechanismen in FAX integriert werden, um den Anforderungen komplexer verteilter Anwendungen gerecht zu werden. Durch die Erweiterung von FAX mit zusätzlichen Funktionen und Bausteinen könnte die Flexibilität und Anpassungsfähigkeit des Frameworks für eine Vielzahl von verteilten Anwendungen verbessert werden.