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大規模並列トレーニングを数千のGPUにスケールアップするための4D ハイブリッドアルゴリズム


コアコンセプト
大規模な通信コストは分散システムでの最先端のニューラルネットワークのトレーニングにとって重要なボトルネックである。本論文では、AxoNNと呼ばれる新しい4次元(4D)並列化アプローチを提案し、深層学習における演算の並列化を行う。AxoNNは通信オーバーヘッドを最小限に抑えるための2つの主要な戦略を採用している。
抽象
本論文は、大規模な通信コストが分散システムでの最先端のニューラルネットワークのトレーニングにとって重要なボトルネックであることを指摘している。そのため、AxoNNと呼ばれる新しい4次元(4D)並列化アプローチを提案している。 AxoNNは以下の2つの主要な戦略を採用している: 通信と計算の重複化: 高コストな集合的通信演算(reduce-scatter、all-gather、all-reduce)を計算と重複させることで通信を最適化する。20億パラメータのトランスフォーマーモデルでの実験では、この最適化により約53%の改善が得られた。 通信最小化構成の特定: 4Dアルゴリズムの中で膨大な探索空間から通信を最小化する構成を特定するための解析モデルを提案している。これにより、ユーザーの特定のトレーニングワークロードに最適な設定を見つける過程が簡素化される。 1024 GPUのPerlmutterでの80億パラメータモデルのトレーニングでは、AxoNNがMegatron-LMという最先端のフレームワークを26%も上回る性能を示した。さらに、理論ピークFLOP/sの57%を達成した。
統計
20億パラメータのトランスフォーマーモデルの実験では、提案する通信最適化により約53%の改善が得られた。 1024 GPUのPerlmutterで80億パラメータモデルをトレーニングした際、AxoNNはMegatron-LMより26%高い性能を示した。 AxoNNは理論ピークFLOP/sの57%を達成した。
引用
"大規模な通信コストは分散システムでの最先端のニューラルネットワークのトレーニングにとって重要なボトルネックである。" "AxoNNは通信オーバーヘッドを最小限に抑えるための2つの主要な戦略を採用している。" "AxoNNは理論ピークFLOP/sの57%を達成した。"

から抽出された主要な洞察

by Siddharth Si... arxiv.org 03-28-2024

https://arxiv.org/pdf/2305.13525.pdf
A 4D Hybrid Algorithm to Scale Parallel Training to Thousands of GPUs

より深い問い合わせ

AxoNNの4次元並列化アプローチは、他の深層学習タスクにも適用できるだろうか?

AxoNNの4次元並列化アプローチは、他の深層学習タスクにも適用可能です。このアプローチは、深層学習の並列化において通信コストを最小化するための革新的な手法を提供しています。特に、大規模なニューラルネットワークのトレーニングにおいて通信オーバーヘッドを最小限に抑えるための戦略を採用しています。このようなアプローチは、他の深層学習タスクにも適用可能であり、大規模なモデルのトレーニングにおける効率性を向上させることが期待されます。

AxoNNの通信最小化モデルは、他の並列化フレームワークにも応用できるか?

AxoNNの通信最小化モデルは、他の並列化フレームワークにも応用可能です。このモデルは、トレーニングワークロード、設定されたアルゴリズムの4つの次元、およびマルチGPUクラスタ内の帯域幅を考慮した通信時間の最小化を定量化する機能を提供しています。このようなモデルは、特定のトレーニングワークロードに対して最適な設定を特定する際に有用であり、他の並列化フレームワークにも適用して通信効率を向上させることができます。

AxoNNの設計思想は、将来の大規模ニューラルネットワークのトレーニングにどのような影響を与えるだろうか?

AxoNNの設計思想は、将来の大規模ニューラルネットワークのトレーニングに重要な影響を与えるでしょう。この設計思想は、通信コストを最小限に抑えるための効果的な並列アルゴリズムを提供し、大規模なモデルのトレーニングにおいて効率的なリソース利用を可能にします。さらに、AxoNNの設計思想は、通信最小化モデルを通じて効率的な設定の特定を支援し、将来の大規模ニューラルネットワークのトレーニングにおいて高いパフォーマンスとスケーラビリティを提供することが期待されます。
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