大規模語言模型訓練中的閒置時間利用：FreeRide

Temel Kavramlar

FreeRide是一個系統,旨在利用管道並行訓練中的閒置時間(即"泡沫")來執行附加的GPU工作負載(稱為側任務),從而提高GPU資源利用率並降低訓練成本,同時又不會對主要的管道訓練工作造成顯著影響。

Özet

本文提出了FreeRide系統,用於利用大規模語言模型(LLM)訓練中管道並行訓練過程中出現的閒置時間(即"泡沫")來執行附加的GPU工作負載(稱為側任務)。

首先,作者分析了管道並行訓練中出現的三種類型的泡沫:

1. Type-A泡沫出現在每個epoch的開始和結束,由於操作之間的依賴關係造成。
2. Type-B泡沫出現在每個epoch的中間,由於前向傳播(FP)和反向傳播(BP)操作的交錯造成。
3. Type-C泡沫也出現在每個epoch的中間,由於BP操作通常比FP操作耗時更長造成。

作者觀察到,這些泡沫的持續時間從0.22秒到1.04秒不等,可用的GPU內存從3GB到20GB不等,具有不同的特徵。

為了利用這些泡沫來執行附加的GPU工作負載(側任務),FreeRide提供了兩種編程接口:

1. 迭代接口:適用於可以自然地分解為小步驟的GPU工作負載,如模型訓練中的epoch。FreeRide提供了一個狀態機抽象,程序員只需實現狀態轉換函數即可。
2. 命令式接口:適用於無法輕易分解為小步驟的GPU工作負載。FreeRide提供了透明的暫停和恢復機制。

FreeRide還包括以下組件:

1. 自動側任務分析器:離線分析側任務的GPU內存消耗和每步耗時。
2. 側任務管理器:根據側任務的特徵,將其分配到合適的GPU worker上,並在出現泡沫時啟動/暫停側任務。
3. GPU資源限制機制:利用CUDA MPS限制側任務的GPU內存使用,並通過程序控制和框架強制機制限制GPU執行時間,以減少對主訓練工作的影響。

通過上述設計,FreeRide在執行模型訓練、圖分析和圖像處理等側任務的同時,平均可實現7.8%的成本節省,同時對主訓練工作的開銷僅為1.1%。

İstatistikler

管道並行訓練中的泡沫可佔總訓練時間的42.4%。
不同階段的泡沫持續時間從0.22秒到1.04秒不等。
不同階段的可用GPU內存從3GB到20GB不等。

Alıntılar

"泡沫可以佔LLM訓練時間的42.4%,是GPU資源利用不足的主要原因之一。"
"即使優化了訓練中的操作交錯,也無法消除訓練開始和結束時的泡沫。"
"利用泡沫執行附加工作可以提高資源利用率,但需要解決編程複雜度和資源競爭的挑戰。"

Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi

FreeRide: Harvesting Bubbles in Pipeline Parallelism

by Jiashu Zhang... : arxiv.org 09-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.06941.pdf

Daha Derin Sorular

如何進一步提高FreeRide系統的通用性,使其能夠支持更廣泛的GPU工作負載?

要進一步提高FreeRide系統的通用性，使其能夠支持更廣泛的GPU工作負載，可以考慮以下幾個方面：

擴展編程接口：目前FreeRide提供了迭代和命令式兩種編程接口。為了支持更多類型的GPU工作負載，可以引入更靈活的接口設計，例如支持異步執行或事件驅動的接口，這樣可以讓開發者根據具體的工作負載需求進行更細緻的調整。

自動化性能分析工具：增強自動化性能分析工具的功能，使其能夠自動識別和建議適合的工作負載類型，並根據GPU的當前狀態動態調整工作負載的執行策略，這樣可以減少開發者的手動調整工作。

支持多種GPU架構：擴展FreeRide對不同GPU架構的支持，包括NVIDIA的MIG技術和AMD的GPU，這樣可以使FreeRide在更廣泛的硬體環境中運行，從而支持更多的應用場景。

集成機器學習框架：將FreeRide與其他流行的機器學習框架（如TensorFlow、PyTorch等）進行更深度的集成，提供即插即用的功能，讓用戶能夠輕鬆地將FreeRide應用於他們的現有工作流中。

用戶社區和文檔支持：建立一個活躍的用戶社區，提供豐富的文檔和範例，幫助開發者快速上手和分享他們的經驗，這樣可以促進FreeRide的廣泛應用。

FreeRide是否可以應用於其他類型的並行訓練系統,而不僅限於管道並行?

是的，FreeRide系統可以應用於其他類型的並行訓練系統，而不僅限於管道並行。以下是幾個可能的應用場景：

數據並行訓練：在數據並行訓練中，模型的副本在多個GPU上運行，每個副本處理不同的數據子集。FreeRide可以利用數據並行中的空閒時間來執行側任務，從而提高GPU的資源利用率。

模型並行訓練：在模型並行訓練中，模型的不同部分分佈在不同的GPU上。FreeRide可以在模型的不同部分之間的空閒時間進行側任務的執行，這樣可以有效利用GPU的計算資源。

混合並行訓練：在混合並行訓練中，結合了數據並行和模型並行的優勢。FreeRide可以在這種複雜的並行環境中，根據不同的空閒時間和資源需求，靈活地調度側任務。

分布式訓練：在分布式訓練中，FreeRide可以在多個節點之間協調側任務的執行，從而在整個集群中提高資源利用率。

其他計算密集型任務：除了機器學習訓練，FreeRide還可以應用於其他計算密集型任務，如科學計算、圖形處理等，這些任務也可能存在類似的空閒時間。

除了成本節省,FreeRide是否還可以帶來其他好處,如降低訓練時間或提高模型性能?

除了成本節省，FreeRide還可以帶來其他多方面的好處，包括：

降低訓練時間：通過在GPU的空閒時間執行側任務，FreeRide可以有效利用GPU資源，減少整體訓練時間。這意味著在相同的時間內，可以完成更多的計算任務，從而加快模型的訓練速度。

提高資源利用率：FreeRide能夠在GPU的空閒時間執行側任務，這樣可以顯著提高GPU的資源利用率，減少因為空閒而浪費的計算能力。

增強模型性能：通過在訓練過程中執行額外的計算任務（如數據增強、模型評估等），FreeRide可以幫助提高模型的性能。這些側任務可以在不影響主訓練任務的情況下，為模型提供更多的訓練數據或進行額外的優化。

靈活性和可擴展性：FreeRide的設計使得用戶可以根據需求靈活地添加和管理側任務，這樣可以根據不同的訓練需求進行擴展，從而提高整體系統的靈活性。

簡化開發流程：FreeRide提供的編程接口和框架可以減少開發者在實現側任務時的工程量，這樣可以讓開發者更專注於模型的設計和優化，而不是底層的資源管理。