大規模モデルトレーニングのためのスケジューリングと並列化の共同設計

Core Concepts

大規模モデルトレーニングにおける効率的なクラスタースケジューリングを実現するCriusシステムの設計と性能評価。

Abstract

この論文は、異種GPUクラスターで大規模モデルのトレーニング効率を向上させるために、Criusという新しいトレーニングシステムを提案しています。Criusは、Cellと呼ばれる新しいスケジュール単位を導入し、適切な粒度でスケジュール空間を分割します。Cellは、リソース割り当てとパイプライン段階が決定されたジョブを表し、正確で低オーバーヘッドなパフォーマンス推定を可能にします。また、Cellによって指示された最適な並列化プランを探索することで、効果的なパフォーマンスチューニングも行います。
Abstract

異種GPUクラスター上での大規模モデルトレーニングの効率向上に向けたCriusシステムの提案。
Cell単位での精密なパフォーマンス推定とチューニング。
物理テストベッドでの実験結果による性能評価。
Introduction

大規模モデルトレーニングにおける異種GPUクラスター上の効率的なクラスタースケジューリングが重要。
CriusはCell単位でパフォマンス推定とチューニングを行う革新的システム。
Data Extraction

新しい論文では93.4%から90.5%までの推定精度が報告されています。
プロファイリング時間は平均30秒程度です。

Stats

Criusは93.4%から90.5%までの推定精度を達成しています。
プロファイリング時間は平均30秒程度です。

Quotes

Key Insights Distilled From

A Codesign of Scheduling and Parallelization for Large Model Training in Heterogeneous Clusters

by Chunyu Xue,W... at arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.16125.pdf

Deeper Inquiries

クラウド環境や他分野への応用可能性はどうですか

Criusは、クラウド環境においても非常に有用であり、特に大規模なモデルトレーニングやリソースの効率的な利用が求められる場面で活躍する可能性があります。クラウド環境では、異種GPUクラスターを効果的にスケジュールし、並列処理を最適化することが重要です。Criusの能力を活かすことで、異種GPU間のリソース割り当てやパフォーマンス最適化を行うことが可能です。また、他分野への応用としては、AI開発やビッグデータ解析などでも同様に有益な結果をもたらす可能性があります。

他の研究やアプローチと比較して、Criusが持つ利点や欠点は何ですか

利点:

Cell抽象化: CriusのCellアブストラクションは高度なパフォーマンス推定と並列処理チューニングを実現しました。
柔軟性: クラウド環境でのリソース割り当てやジョブスケジューリングにおいて優れた柔軟性を持っています。
効率的なスケジューリング: 平均JCTおよびキューイング時間の削減だけでなく、平均サイズ全体でも優れた結果を示しています。
欠点:

プロファイリングオーバヘッド: プロファイリング時間は30分以内に収まるよう設計されていますが、一部の場合ではこの制限内で完了しない可能性もある。
精度低下: 一部の大きなモデルでは予測された最適並列処理量よりも多くのGPUメモリ消費量が必要とされる場合がある。

パフォマンストレードオフやリソース使用量に関する深い洞察はありますか

Criusはパフォマンストレードオフやリソース使用量管理に関して深い洞察を提供します。例えば、「Cell-guided tuning」概念では正確さと効率性をバランスさせつつ最適並列処理プラン探索時に誤差範囲内で操作する方法論です。これはパフォマンストレードオフ問題への新しいアプローチです。「ElasticFlow」と比較した際、「ElasticFlow」は小規模ジョブ数向け設計されており「Crius」よりも待ち時間長く取らざる得ません。「Gavel」と比較した際、「Gavel」はGPU型番変更等考慮した汎用的方針立案手法です。「Gandiva」と比較した際、「Gandiva」は知識利用型自動改善技術専門家向け設計され「Crius」と異質GPU未対応点明確です。