기계 학습 애플리케이션의 HPC 시스템에서의 I/O: 360도 종합 조사

Core Concepts

기계 학습 워크로드의 고유한 I/O 접근 패턴으로 인해 기존 HPC 스토리지 시스템이 직면하는 여러 과제를 해결하기 위한 I/O 최적화 기술 개발이 필요하다.

Abstract

이 논문은 기계 학습(ML) 애플리케이션의 HPC 시스템에서의 I/O에 대해 종합적으로 조사한다. 먼저 ML 워크로드에서 사용되는 다양한 데이터 형식과 모달리티를 설명하고, ML 애플리케이션의 일반적인 단계를 개괄한다. 이어서 ML 워크로드의 I/O 접근 패턴을 분석하기 위해 DLIO 벤치마크를 사용하여 BERT와 Unet3D 워크로드의 I/O 특성을 살펴본다.
다음으로 현재 ML 프레임워크에서 제공하는 I/O 최적화 기술들을 소개하고, 최근 연구에서 제안된 추가적인 I/O 최적화 기법들을 논의한다. 마지막으로 ML 워크로드의 I/O에 대한 향후 연구 방향을 제시한다.

Stats

기계 학습 모델의 매개변수 수가 증가함에 따라 모델 체크포인팅에 필요한 데이터 크기도 증가한다.
BERT 워크로드의 경우 한 에폭당 21개의 독립적인 I/O 읽기 요청이 발생하며, 배치 크기를 늘리면 11개로 줄어든다.
Unet3D 워크로드의 경우 한 파일을 한 프로세스가 전체 읽는 패턴을 보인다.

Quotes

"ML 워크로드는 일반적으로 읽기 집약적이며 많은 수의 작은 파일을 사용한다."
"기계 학습 모델의 복잡성이 증가함에 따라 모델 체크포인팅의 중요성이 더욱 커지고 있다."

Key Insights Distilled From

I/O in Machine Learning Applications on HPC Systems: A 360-degree Survey

by Noah Lewis,J... at arxiv.org 04-17-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.10386.pdf

Deeper Inquiries

ML 워크로드의 I/O 특성을 고려하여 PFS(Parallel File System)의 설계를 어떻게 개선할 수 있을까?

ML 워크로드의 특성을 고려하여 PFS의 설계를 개선하기 위해서는 몇 가지 중요한 측면을 고려해야 합니다. 첫째, ML 워크로드는 대부분 작은 랜덤한 I/O 읽기를 수행하므로 PFS의 읽기 성능을 최적화해야 합니다. 이를 위해 데이터 캐싱 및 프리페칭 기술을 활용하여 데이터 접근 속도를 향상시킬 수 있습니다. 또한, ML 워크로드는 대용량 데이터를 다루기 때문에 PFS의 처리량과 확장성을 고려하여 설계해야 합니다. 데이터의 분산 저장 및 병렬 처리를 지원하는 PFS 시스템을 구축하여 ML 워크로드의 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 또한, ML 모델의 체크포인트 및 중간 결과를 효율적으로 저장하고 관리할 수 있는 메커니즘을 도입하여 ML 모델 훈련의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

ML 모델 체크포인팅의 성능 향상을 위한 새로운 기법은 무엇이 있을까?

ML 모델 체크포인팅의 성능을 향상시키기 위한 새로운 기법으로는 다양한 접근 방식이 있습니다. 첫째, 비동기 체크포인팅 기술을 도입하여 모델 훈련과 동시에 모델의 상태를 저장할 수 있습니다. 이를 통해 모델의 중간 상태를 지속적으로 저장하고 훈련 중간에 복구할 수 있습니다. 둘째, 분산 체크포인팅 기술을 활용하여 여러 노드 간에 모델 상태를 공유하고 동기화할 수 있습니다. 이를 통해 모델의 안정성을 향상시키고 효율적인 모델 병렬화를 가능하게 할 수 있습니다. 또한, 모델 압축 및 가벼운 체크포인트 저장 방식을 도입하여 저장 공간을 절약하고 I/O 성능을 향상시킬 수 있습니다.

ML 워크로드의 I/O 특성을 활용하여 HPC 시스템의 전반적인 자원 활용도를 높일 수 있는 방법은 무엇일까?

ML 워크로드의 I/O 특성을 활용하여 HPC 시스템의 전반적인 자원 활용도를 높이기 위해서는 몇 가지 전략을 고려할 수 있습니다. 첫째, 데이터 로딩 및 전처리 단계를 병렬화하여 다중 프로세스를 활용하여 데이터 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다. 둘째, 샘플 프리페칭 및 캐싱 기술을 활용하여 데이터 접근 속도를 최적화하고 모델 훈련 속도를 향상시킬 수 있습니다. 또한, 분산 체크포인팅 및 데이터 셔플링을 통해 모델 훈련을 효율적으로 분산시키고 전체 시스템 자원을 최대한 활용할 수 있습니다. 이러한 방법들을 통해 ML 워크로드의 I/O 특성을 최대한 활용하여 HPC 시스템의 성능을 극대화할 수 있습니다.