深度學習訓練與推論中 GPU 性能預測的新方法：NeuSight 架構

Q: 隨著深度學習模型規模的不斷擴大，NeuSight 如何應對預測精度和效率方面的挑戰？

隨著深度學習模型規模的不斷擴大，NeuSight 面臨著以下精度和效率方面的挑戰： 精度方面： 模型複雜度增加： 大型模型通常具有更深的網路層數、更複雜的運算元和連接方式，這使得準確預測每個運算元的延遲變得更加困難。 模型並行策略影響： 大型模型訓練通常需要模型並行，這會引入額外的網路通訊開銷，而 NeuSight 目前的網路預測模型相對簡化，可能無法準確捕捉這些開銷。 新硬體特性影響： 新一代 GPU 不斷引入新的硬體特性和優化，例如 Tensor Core、稀疏矩陣運算單元等，NeuSight 需要及時更新其預測模型以適應這些變化。 效率方面： 訓練資料集規模龐大： 為了準確預測大型模型的性能，NeuSight 需要收集和處理更大規模的訓練資料集，這會增加訓練時間和計算資源消耗。 預測過程耗時： 大型模型的運算元數量和資料流複雜度都顯著增加，這會導致 NeuSight 的預測過程更加耗時。 NeuSight 可以通過以下方式應對這些挑戰： 改進核心預測模型： 探索更強大的機器學習模型，例如圖神經網路 (GNN) 或基於注意力機制的模型，以更好地捕捉大型模型的複雜性和非線性特徵。 精細化網路預測模型： 針對不同的模型並行策略和網路拓撲結構，開發更精細化的網路預測模型，以更準確地估計網路通訊開銷。 動態更新硬體模型： 建立機制以動態更新 NeuSight 的硬體模型，使其能夠及時適應新一代 GPU 的硬體特性和優化。 分層預測策略： 針對大型模型，可以採用分層預測策略，先預測子圖或模組的延遲，然後再組合成整體模型的延遲，以提高預測效率。 分佈式預測框架： 將 NeuSight 的預測過程分佈到多個計算節點上，以加速訓練和預測過程。

Q: NeuSight 主要關注 GPU 性能預測，那麼如何將其擴展到更廣泛的硬件平台，例如 CPU、FPGA 等？

NeuSight 的核心思想是將深度學習運算元分解成更小的工作單元（tile），並基於硬體特性和軟體優化來預測每個 tile 的延遲。這種方法可以擴展到其他硬體平台，例如 CPU、FPGA 等，但需要針對不同平台的特性進行調整： CPU: 核心預測模型調整： CPU 的架構與 GPU 差異較大，例如 CPU 的快取層級結構、記憶體訪問模式等都與 GPU 不同。因此，需要調整 NeuSight 的核心預測模型，以適應 CPU 的特性。例如，可以使用 CPU 的性能計數器來收集更精確的硬體利用率資訊，並將其作為預測模型的輸入特徵。 軟體優化考量： CPU 上的深度學習軟體庫，例如 MKL-DNN、oneDNN 等，也採用了各種優化技術，例如向量化、多執行緒、運算元融合等。NeuSight 需要考慮這些軟體優化對性能的影響，並將其整合到預測模型中。 FPGA: 硬體配置靈活性： FPGA 的一大優勢是其硬體配置的靈活性，可以根據應用需求定制硬體加速器。NeuSight 需要能夠適應這種靈活性，並根據 FPGA 的具體配置來預測性能。例如，可以利用高層級綜合 (HLS) 工具，根據 FPGA 的資源約束和設計目標，自動生成優化的硬體加速器，並將其性能預測模型整合到 NeuSight 中。 資料搬移開銷： FPGA 通常需要將資料從主機記憶體搬移到片上記憶體進行處理，這會引入額外的資料搬移開銷。NeuSight 需要考慮這些開銷，並將其整合到性能預測模型中。 總體而言，將 NeuSight 擴展到其他硬體平台需要： 深入理解目標平台的硬體特性和軟體優化技術。 收集目標平台上的性能資料，並用於訓練和驗證預測模型。 開發針對目標平台的性能預測模型，並將其整合到 NeuSight 框架中。

核心概念

深度學習模型日益複雜，GPU 架構不斷更新，準確預測模型在不同 GPU 上的性能變得至關重要。NeuSight 架構通過將深度學習核心分解成較小的工作集（tile），並利用機器學習模型預測每個 tile 的設備利用率，從而實現更精準的 GPU 性能預測。

要約

NeuSight：深度學習訓練與推論中 GPU 性能預測的新方法

研究背景

近年來，深度學習模型的規模和複雜性呈指數級增長，對 GPU 性能的要求也隨之提高。然而，由於新 GPU 的可用性有限，開發者難以在實際硬件上測試模型性能。因此，準確預測模型在不同 GPU 上的性能變得至關重要。

現有方法的局限性

現有的 GPU 性能預測方法主要依賴分析模型、線性回歸模型或神經網絡方法。然而，這些方法在預測新模型和新 GPU 的性能時存在較大誤差，因為它們無法完全捕捉 GPU 硬件和軟件優化的複雜性。

NeuSight 架構

NeuSight 提出了一種基於機器學習的新型預測機制，該機制考慮了 GPU 中基於 tile 的執行策略以及深度神經網絡核心的計算和內存限制。

核心思想

NeuSight 的核心思想是將深度學習核心分解成多個較小的工作集（tile），並利用機器學習模型預測每個 tile 的設備利用率。然後，根據 GPU 架構定義的性能上限，利用預測的利用率來確定每個 tile、運算符和模型級別的延遲。

工作流程

核心執行預測： NeuSight 將每個深度學習核心分解成多個相同的 tile，並使用機器學習模型預測每個 tile 的延遲。
運算符級別預測： 根據深度神經網絡的數據流圖，將每個核心的預測延遲累加起來，以預測每個運算符的延遲。
模型級別預測： 將每個運算符的預測延遲累加起來，以預測整個模型的延遲。

NeuSight 的優勢

更高的準確性： 通過將核心執行分解成 tile 並考慮 GPU 性能限制，NeuSight 可以更準確地預測 GPU 性能。
更强的泛化能力： NeuSight 可以泛化到未見過的 GPU 和模型，因為它依賴於 GPU 架構細節而不是特定硬件的性能數據。
支持分佈式執行： NeuSight 可以預測在多 GPU 服務器上執行的分佈式訓練和推論的延遲。

結論

NeuSight 是一種新穎且有效的 GPU 性能預測方法，可以幫助開發者在沒有實際硬件的情況下評估模型性能，從而加速深度學習模型的開發和部署。

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arxiv.org

統計

自 2013 年以來，我們見證了模型規模的指數級增長，同時 GPU 的峰值性能也相應提高。
與最先進的先前工作相比，NeuSight 在 H100 上預測 GPT3 模型訓練和推理的延遲方面的百分比誤差分別從 121.4% 和 30.8% 降低到 2.3%，而 GPT3 和 H100 並未用於訓練任何框架。
在對 BERT、GPT2、GPT3、OPT、Switch Transformer 等多種 GPU（Nvidia H100、A100-80GB、V100、A100-40GB、P100、T4、L4）和深度學習工作負載進行的評估中，NeuSight 的百分比誤差為 8.9%，而基於 MLP 的先前工作的百分比誤差為 140%，基於線性回歸的先前工作的百分比誤差為 60.8%，而這些工作負載並未在 H100、L4 和 A100-80GB GPU 上進行訓練，並且僅在 GPT3 和 OPT 模型維度的一部分上進行了訓練。
在 4-GPU 服務器 H100（DGX Box）和 A100（NVLink）上進行分佈式訓練時，NeuSight 在 GPT2 和 GPT3 模型上的平均百分比誤差為 5.4%。

引用

抽出されたキーインサイト

Forecasting GPU Performance for Deep Learning Training and Inference

by Seonho Lee, ... 場所 arxiv.org 11-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2407.13853.pdf

Forecasting GPU Performance for Deep Learning Training and Inference

深掘り質問

隨著深度學習模型規模的不斷擴大，NeuSight 如何應對預測精度和效率方面的挑戰？

隨著深度學習模型規模的不斷擴大，NeuSight 面臨著以下精度和效率方面的挑戰：
精度方面：

模型複雜度增加： 大型模型通常具有更深的網路層數、更複雜的運算元和連接方式，這使得準確預測每個運算元的延遲變得更加困難。
模型並行策略影響： 大型模型訓練通常需要模型並行，這會引入額外的網路通訊開銷，而 NeuSight 目前的網路預測模型相對簡化，可能無法準確捕捉這些開銷。
新硬體特性影響：  新一代 GPU 不斷引入新的硬體特性和優化，例如 Tensor Core、稀疏矩陣運算單元等，NeuSight 需要及時更新其預測模型以適應這些變化。
效率方面：

訓練資料集規模龐大：  為了準確預測大型模型的性能，NeuSight 需要收集和處理更大規模的訓練資料集，這會增加訓練時間和計算資源消耗。
預測過程耗時：  大型模型的運算元數量和資料流複雜度都顯著增加，這會導致 NeuSight 的預測過程更加耗時。
NeuSight 可以通過以下方式應對這些挑戰：

改進核心預測模型：  探索更強大的機器學習模型，例如圖神經網路 (GNN) 或基於注意力機制的模型，以更好地捕捉大型模型的複雜性和非線性特徵。
精細化網路預測模型：  針對不同的模型並行策略和網路拓撲結構，開發更精細化的網路預測模型，以更準確地估計網路通訊開銷。
動態更新硬體模型：  建立機制以動態更新 NeuSight 的硬體模型，使其能夠及時適應新一代 GPU 的硬體特性和優化。
分層預測策略：  針對大型模型，可以採用分層預測策略，先預測子圖或模組的延遲，然後再組合成整體模型的延遲，以提高預測效率。
分佈式預測框架：  將 NeuSight 的預測過程分佈到多個計算節點上，以加速訓練和預測過程。

NeuSight 主要關注 GPU 性能預測，那麼如何將其擴展到更廣泛的硬件平台，例如 CPU、FPGA 等？

NeuSight 的核心思想是將深度學習運算元分解成更小的工作單元（tile），並基於硬體特性和軟體優化來預測每個 tile 的延遲。這種方法可以擴展到其他硬體平台，例如 CPU、FPGA 等，但需要針對不同平台的特性進行調整：
CPU:

核心預測模型調整：  CPU 的架構與 GPU 差異較大，例如 CPU 的快取層級結構、記憶體訪問模式等都與 GPU 不同。因此，需要調整 NeuSight 的核心預測模型，以適應 CPU 的特性。例如，可以使用 CPU 的性能計數器來收集更精確的硬體利用率資訊，並將其作為預測模型的輸入特徵。
軟體優化考量：  CPU 上的深度學習軟體庫，例如 MKL-DNN、oneDNN 等，也採用了各種優化技術，例如向量化、多執行緒、運算元融合等。NeuSight 需要考慮這些軟體優化對性能的影響，並將其整合到預測模型中。
FPGA:

硬體配置靈活性：  FPGA 的一大優勢是其硬體配置的靈活性，可以根據應用需求定制硬體加速器。NeuSight 需要能夠適應這種靈活性，並根據 FPGA 的具體配置來預測性能。例如，可以利用高層級綜合 (HLS) 工具，根據 FPGA 的資源約束和設計目標，自動生成優化的硬體加速器，並將其性能預測模型整合到 NeuSight 中。
資料搬移開銷：  FPGA 通常需要將資料從主機記憶體搬移到片上記憶體進行處理，這會引入額外的資料搬移開銷。NeuSight 需要考慮這些開銷，並將其整合到性能預測模型中。
總體而言，將 NeuSight 擴展到其他硬體平台需要：

深入理解目標平台的硬體特性和軟體優化技術。
收集目標平台上的性能資料，並用於訓練和驗證預測模型。
開發針對目標平台的性能預測模型，並將其整合到 NeuSight 框架中。

如何利用 NeuSight 的性能預測結果來優化深度學習模型的設計和訓練過程，例如模型並行策略、超參數調整等？

NeuSight 的性能預測結果可以為深度學習模型的設計和訓練過程提供有價值的參考，進而優化模型性能和效率：
模型並行策略：

選擇最優並行策略：  NeuSight 可以預測不同模型並行策略（例如資料並行、模型並行、流水線並行）在不同硬體平台上的性能表現。開發者可以根據 NeuSight 的預測結果，選擇最適合目標硬體平台和模型規模的並行策略，以最大化訓練吞吐量或最小化訓練時間。
優化並行粒度：  NeuSight 可以預測不同並行粒度（例如模型分割的粒度、資料分割的粒度）對性能的影響。開發者可以根據 NeuSight 的預測結果，調整並行粒度，以平衡計算量、通訊量和記憶體使用量，進而優化整體性能。
超參數調整：

批量大小 (batch size)：  NeuSight 可以預測不同批量大小對訓練速度和模型收斂性的影響。開發者可以根據 NeuSight 的預測結果，選擇合適的批量大小，以在訓練速度和模型性能之間取得平衡。
學習率 (learning rate)：  NeuSight 可以預測不同學習率對模型收斂速度的影響。開發者可以根據 NeuSight 的預測結果，調整學習率，以加速模型收斂。
模型架構搜索：  NeuSight 可以預測不同模型架構（例如層數、通道數、運算元類型）的性能表現。開發者可以利用 NeuSight 的預測結果，指導模型架構搜索，以找到性能更優的模型架構。
其他優化方向：

硬體資源分配：  NeuSight 可以預測模型在不同硬體資源配置（例如 GPU 型號、GPU 數量、記憶體大小）下的性能表現。開發者可以根據 NeuSight 的預測結果，優化硬體資源分配，以提高資源利用率和降低訓練成本。
性能瓶頸分析：  NeuSight 可以分析模型在不同硬體平台上的性能瓶頸，例如計算瓶頸、記憶體瓶頸、通訊瓶頸等。開發者可以根據 NeuSight 的分析結果，針對性地優化模型或調整訓練策略，以提升整體性能。
總之，NeuSight 的性能預測結果可以為深度學習模型的設計和訓練過程提供有價值的參考，幫助開發者做出更明智的決策，以優化模型性能和效率。