分散トレーニングのための通信最適化：アーキテクチャ、進歩、機会

Core Concepts

大規模な深層ニューラルネットワークモデルの訓練における通信最適化の重要性と未来への展望を探る。

Abstract

大規模な深層ニューラルネットワークモデルの訓練には分散トレーニングが必要。
通信時間が全体の訓練時間に占める割合が増加しており、通信最適化が急務。
現在の3層パラダイム（並列化戦略、集合通信ライブラリ、ネットワーク）を概説し、新たな5層パラダイムへの展望を提案。
最新の研究進歩や各コンポーネント（並列化戦略、CCL、ネットワーク）における課題や解決策を紹介。
分散トレーニングアーキテクチャ

大規模な深層ニューラルネットワークモデルの訓練システム全体像を示す。
並列化戦略、集合通信ライブラリ、そしてネットワークといった重要コンポーネントを詳細に紹介。
一般的な並列化戦略

データ並列化、パイプライン並列化、テンソル並列化など4つの一般的な戦略を紹介。
各戦略が通信効率に及ぼす影響や最新手法（PTD-P, AlpaComm, Lina）について解説。
集合通信ライブラリ（CCL）

NVIDIA Collective Communication Library（NCCL）やその他最新手法（Blink, SCCL, TACCL）による効率的な通信プリミティブアルゴリズム生成方法を紹介。
ネットワーク

分散トレーニングで使用される内部/外部通信プロトコルやトポロジーについて解説。
現在の技術や将来展望（TopoOpt, ATP）も含めて議論。
協力デザインと未来への展望

現在の研究では各コンポーネントごとの最適化が中心だが、「垂直」「水平」「内部・外部」「エンド・ネット」共同設計へ向けた可能性と重要性を探求。

Stats

"GPU1台でGPT-3(1750億パラメータ)を訓練する場合は約288年かかる"
"DNN訓練反復時間では60%が通信タスクに費やされている"

Quotes

"Efficient large-scale language model training on GPU clusters using megatron-lm." - D. Narayanan et al.
"On optimizing the communication of model parallelism." - Y. Zhuang et al.
"Megatron-lm: Training multi-billion parameter language models using model parallelism." - M. Shoeybi et al.

Key Insights Distilled From

Communication Optimization for Distributed Training

by Yunze Wei,Ti... at arxiv.org 03-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.07585.pdf

Deeper Inquiries

質問1

現在の3層パラダイムから5層パラダイムへ移行する際に生じる課題は何か？
新しい5層パラダイムへの移行にはいくつかの課題が存在します。まず、既存のシステムと新しい設計を統合する際に、適切なデータおよび通信フローを確保する必要があります。各レイヤー間で情報やリソースを効果的に共有し、協力して最適な通信効率を実現するために、十分なコンポーネント間の連携が求められます。また、新たな中間スケジューラー（logical schedulers）を導入することで、異なるレイヤー間でタスクやリソースの割り当てを最適化しなければなりません。このような変更や追加はシステム全体に影響を及ぼす可能性があるため、注意深く計画される必要があります。

質問2

分散トレーニングで発生する通信問題以外で、他に最適化すべき領域はあるか？
分散トレーニングでは通信問題だけでなく、他の領域も最適化対象として考えられます。例えば、「計算ブロッキング時間」（computation blocking time）と呼ばれる概念では、通信と計算の依存関係を考慮した上で両者を同時に最小限化することが重要です。これは従来型の「フローコンプリートタイム」（FCT）だけでは不十分であり、「ジョブ完了時間」（JCT）全体を最小化する視点から総合的に評価される必要があります。そのため、「クロスレイヤー」（cross-layer）スケジュール管理や異種トポロジー利用等幅広いアプローチが求められています。

質問3

将来的な分散トレーニングシステムで期待される革新的技術は何か？
将来的な分散トレーニングシステムではさまざまな革新的技術が期待されています。例えば、「イン・ネットワーク集約」（in-network aggregation）技術は注目されており，これはプログラマブル・スィッチ内部のコンピューティング能力とエンド・ホスト間通信資源活用方法です。「イン・ネットワーク集約」技術では，データセンターや学習処理時点でもっとうまく使われておらず，転送量減少や高速処理等多岐目標一度解決します。「イン・ニート- ネット」というアプロ−チャ−名前付けられたこの手法具体例ATP [15] 今日多数人気取得しています．しかし, よって, 大規模製品展開場面難易度高さから未だ普及途上です. 「Host-Net co-design」という方向性長期研究価値残っています.