多GPU プラットフォームにおけるマシンラーニング トレーニングの汎用的なパフォーマンスモデリング

Core Concepts

マシンラーニングワークロードのマルチGPUプラットフォームでの訓練パフォーマンスを正確に予測するには、通信集合演算とGPUストリーム間の同期を適切にモデル化することが不可欠である。

Abstract

本論文では、マシンラーニングワークロードのマルチGPUプラットフォームでの訓練パフォーマンスを正確に予測するための手法を提案している。主な貢献は以下の通り:

通信集合演算(all-to-allとall-reduce)のパフォーマンスモデルを追加した。シグモイド曲線フィッティングを用いた単純かつ効率的なモデルを提案した。

重要経路ベースのエンドツーエンドパフォーマンスモデリングアルゴリズムを拡張し、ランク間およびストリーム間の同期を考慮した。これが正確な予測に不可欠である。

入力データ分布に応じて柔軟にモデル化できる埋め込みテーブルルックアップのパフォーマンスモデルを提案した。

変換ベースのNLPモデルをサポートするため、レイヤーノーマライゼーション、ドロップアウト、要素単位演算などの追加演算子をモデル化した。

提案手法は、産業規模のDLRMモデルとTransformer系NLPモデルの訓練パフォーマンスを高精度(5.21%と3.00%の幾何平均誤差)で予測できる。さらに、DLRMの埋め込みテーブルシャーディング設定を選択する際にも、85%の成功率で最速の設定を選択できることを示した。

Stats

提案手法のDLRMモデルの予測誤差は5.21%の幾何平均誤差
提案手法のTransformer系NLPモデルの予測誤差は3.00%の幾何平均誤差
DLRMの埋め込みテーブルシャーディング設定選択の成功率は85%

Quotes

"マシンラーニングワークロードのマルチGPUプラットフォームでの訓練パフォーマンスを正確に予測するには、通信集合演算とGPUストリーム間の同期を適切にモデル化することが不可欠である。"
"提案手法は、産業規模のDLRMモデルとTransformer系NLPモデルの訓練パフォーマンスを高精度(5.21%と3.00%の幾何平均誤差)で予測できる。"
"DLRMの埋め込みテーブルシャーディング設定を選択する際にも、85%の成功率で最速の設定を選択できる。"

Key Insights Distilled From

Towards Universal Performance Modeling for Machine Learning Training on Multi-GPU Platforms

by Zhongyi Lin,... at arxiv.org 04-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.12674.pdf

Deeper Inquiries

提案手法をさらに一般化して、他のタイプのマシンラーニングワークロードにも適用できるようにする方法はあるか?

この提案手法を他のタイプのマシンラーニングワークロードに適用するためには、いくつかの拡張が考えられます。まず、新しいワークロードに特有のオペレーションやカーネルに対するパフォーマンスモデルを追加することが重要です。これにより、異なる種類のワークロードに対応できるようになります。また、入力データの分布やワークロードの特性に合わせてモデルを調整し、柔軟性を高めることも重要です。さらに、異なるハードウェア構成や通信トポロジーに対応するために、モデルの汎用性を向上させることも考慮すべきです。これにより、提案手法をさまざまなマシンラーニングワークロードに適用しやすくなります。

提案手法のパフォーマンス予測精度を向上させるためにはどのような拡張が考えられるか?

提案手法のパフォーマンス予測精度を向上させるためには、いくつかの拡張が考えられます。まず、より精緻なカーネルパフォーマンスモデルを開発し、異なるオペレーションやカーネルに対する予測精度を向上させることが重要です。また、ワークロードの特性やハードウェア構成に合わせてモデルを調整し、より正確な予測を行うことが必要です。さらに、データの分布や通信パターンなどの要素をより詳細に考慮し、モデルの柔軟性を高めることも効果的です。これにより、提案手法のパフォーマンス予測精度をさらに向上させることが可能となります。

提案手法を用いて、マルチGPUプラットフォームでのマシンラーニングワークロードの最適化や自動チューニングを行う方法はあるか?

提案手法を使用してマルチGPUプラットフォームでのマシンラーニングワークロードを最適化する方法はいくつか考えられます。まず、ワークロードの特性やハードウェア構成に合わせて最適なシャーディング構成や通信パターンを選択することが重要です。提案手法を使用してこれらの要素を評価し、最適な設定を自動的に選択することで、ワークロードのパフォーマンスを最大化することが可能です。また、モデルのパフォーマンス予測結果を活用して、ワークロードの実行時間を最適化するための戦略を立てることも重要です。さらに、モデルの柔軟性を活かして、異なるワークロードやハードウェア環境に対応するための自動チューニング機能を組み込むことで、効率的な最適化が可能となります。