대규모 모델 학습을 위한 이기종 클러스터에서의 스케줄링과 병렬화의 통합 설계

Core Concepts

이기종 GPU 클러스터에서 대규모 모델 학습의 효율성을 높이기 위해 스케줄링과 적응형 병렬화를 통합적으로 고려하는 방법을 제안한다.

Abstract

이 논문은 이기종 GPU 클러스터에서 대규모 모델 학습의 효율성을 높이기 위해 스케줄링과 적응형 병렬화를 통합적으로 고려하는 Crius 시스템을 제안한다. 스케줄링 공간이 적응형 병렬화로 인해 지수적으로 증가하여 정확한 성능 데이터 수집의 어려움이 발생한다. Crius는 Cell이라는 새로운 스케줄링 단위를 제안하여 이 문제를 해결한다. Cell은 자원 할당과 파이프라인 단계가 결정된 상태로, 정확하고 효율적인 성능 데이터 수집이 가능하다. Crius의 민첩한 추정기는 계산과 통신 부분을 분리하여 정확하고 빠른 성능 추정을 제공한다. Crius의 Cell 기반 병렬화 튜너는 추정 결과를 활용하여 탐색 공간을 효과적으로 축소한다. 실험 결과, Crius는 기존 시스템 대비 최대 48.9%의 JCT 감소, 71.0%의 대기 시간 감소, 1.49배의 클러스터 처리량 향상을 달성한다.

Stats

제안된 Crius 시스템은 기존 시스템 대비 최대 48.9%의 JCT 감소를 달성했다. Crius는 최대 71.0%의 대기 시간 감소를 달성했다. Crius는 최대 1.49배의 클러스터 처리량 향상을 달성했다.

Quotes

"Joint consideration of scheduling and adaptive parallelism offers great opportunities for improving the training efficiency of large models in heterogeneous GPU clusters." "Crius proposes a novel scheduling granularity called Cell. It represents a job with deterministic resources and pipeline stages." "Crius then accurately estimates Cells and efficiently schedules training jobs."

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

이기종 GPU 클러스터에서 Crius 이외의 다른 스케줄링 기법들은 어떤 방식으로 적응형 병렬화를 고려할 수 있을까?

다른 스케줄링 기법들은 주로 데이터 병렬화를 기반으로 한 성능 프로파일링을 통해 적응형 병렬화를 고려할 수 있습니다. 예를 들어, Gandiva나 Gavel과 같은 기법들은 데이터 병렬화를 기반으로 한 프로파일링을 통해 작업의 성능을 측정하고, 이를 토대로 적응형 병렬화를 적용할 수 있습니다. 이러한 방식은 GPU의 특성과 성능을 고려하여 작업을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Crius의 Cell 추정 기법을 개선하여 더 정확한 성능 예측을 할 수 있는 방법은 무엇일까

Crius의 Cell 추정 기법을 개선하여 더 정확한 성능 예측을 할 수 있는 방법은 무엇일까? Crius의 Cell 추정 기법을 개선하기 위해서는 더 정확한 성능 예측을 위해 다양한 측면을 고려해야 합니다. 예를 들어, 더 세밀한 병렬화 계획을 고려하거나 효율적인 튜닝 알고리즘을 도입하여 Cell의 성능을 더 정확하게 예측할 수 있습니다. 또한, 효율적인 데이터 및 텐서 병렬화를 고려하여 Cell의 성능을 더 정확하게 추정할 수 있는 방법을 탐구할 수 있습니다.

Crius의 Cell 기반 스케줄링 기법을 다른 분야의 자원 할당 문제에 적용할 수 있을까

Crius의 Cell 기반 스케줄링 기법을 다른 분야의 자원 할당 문제에 적용할 수 있을까? Crius의 Cell 기반 스케줄링 기법은 다른 분야의 자원 할당 문제에도 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 클라우드 컴퓨팅이나 네트워크 자원 할당과 같은 다양한 분야에서도 Cell의 개념을 활용하여 자원을 효율적으로 할당할 수 있습니다. Cell은 자원 할당의 적응성을 고려하여 성능을 최적화하는 데 도움이 되며, 다양한 분야에서 자원 관리 문제를 해결하는 데 유용할 수 있습니다.