FRED: Ein neuer Ansatz für das Training von DNNs

Das Training tiefer neuronaler Netze (DNNS) ist komplexer geworden, da die Nachfrage nach schnellerem und effizienterem Rechnen steigt. Eine Möglichkeit, dieses Training zu beschleunigen, besteht darin, mehrere Geräte, sogenannte Beschleuniger, zu verwenden, um die Arbeitslast zu teilen. Diese Methode hilft, die Zeit, die zum Trainieren von Modellen benötigt wird, zu reduzieren. Um dies jedoch gut zu machen, benötigen wir starke Verbindungen zwischen diesen Geräten, um effizient zu kommunizieren.

Wafer-Scale-Systeme sind eine spannende Entwicklung in diesem Bereich. Sie kombinieren leistungsstarke Beschleuniger mit Hochgeschwindigkeitsverbindungen für eine bessere Leistung beim Training von DNNs. Diese Wafer-Scale-Verbindungen müssen schnell und anpassungsfähig an verschiedene Strategien sein, um die Nutzung von Rechen- und Speicherressourcen zu optimieren. Dieser Artikel stellt ein neues System namens FRED vor, das darauf abzielt, diese Verbindungen zu verbessern und das Training von DNNs effektiver zu machen.

#Der Bedarf an verbesserten Systemen

DNNs wachsen rasant, mit Anforderungen an Rechenleistung und Speicher, die in die Höhe schiessen. Jüngste Erkenntnisse zeigen, dass in etwas weniger als zwei Jahren der Bedarf an Rechenleistung um 1800 % gestiegen ist und die Speicheranforderungen um 1500 %. Um diesen wachsenden Bedürfnissen zu begegnen, ist es gängige Praxis, den Trainingsprozess auf mehrere Geräte zu verteilen. Doch mit der steigenden Anzahl von Geräten wird die Kommunikation zwischen ihnen zunehmend zur Herausforderung, was oft den gesamten Trainingsprozess verlangsamt.

Das Problem liegt in der Menge der nötigen Kommunikation zwischen den Geräten. Während die Verteilung des Trainings hilft, die Aufgaben zu teilen, erfordert sie auch häufige Koordination zwischen den Geräten. Mit der Zunahme der Geräte wird die Kommunikation ein wichtiger Faktor, der die Trainingszeit beeinflusst.

#Erkundung von Wafer-Scale-Systemen

Wafer-Scale-Technologie ermöglicht es vielen Geräten, eng zusammen auf einem einzigen Chip zu arbeiten, was im Vergleich zu traditionellen Methoden eine höhere Leistung und Effizienz bieten kann. Damit diese Technologie funktioniert, müssen die Verbindungen zwischen den Geräten sowohl hochgeschwindigkeits- als auch flexibel sein.

Aktuelle Designs für Wafer-Scale-Systeme verwenden oft ein Layout namens 2D-Mesh. Obwohl dieses Design seine Vorteile hat, hat es Einschränkungen, insbesondere in der Kommunikationseffizienz. Das Mesh-Layout kann Staus verursachen, die den Datentransfer verlangsamen, wenn Geräte kommunizieren, was beim Training von DNNs nicht ideal ist.

#Einführung von FRED

FRED ist ein neues Design für die Verbindungen in Wafer-Scale-Systemen. Es zielt darauf ab, eine bessere Kommunikation zwischen den Geräten zu ermöglichen, damit diese effizienter zusammenarbeiten können. FRED ist darauf ausgelegt, verschiedene Methoden der Aufgabenverteilung zu handhaben, sodass es für Geräte einfacher wird, Daten schnell auszutauschen.

#Hauptmerkmale von FRED

1. Flexible Verbindungen: FRED ist so konzipiert, dass verschiedene Arten von Kommunikationsmustern unterstützt werden, was ihm ermöglicht, sich an die spezifischen Bedürfnisse verschiedener Aufgaben anzupassen.

2. In-Switch-Kommunikation: Eine der herausragenden Eigenschaften von FRED ist, dass es kollektive Kommunikation direkt im Switch durchführen kann. Dies reduziert die Menge an Daten, die durch das Netzwerk reisen, und beschleunigt den gesamten Prozess.

3. Hohe Bandbreite: FRED ist so aufgebaut, dass es eine Hochbandbreitenverbindung bietet, die es den Geräten ermöglicht, grosse Datenmengen schnell zu senden und zu empfangen. Dies ist entscheidend für das Training komplexer Modelle, die umfangreiche Datenfreigabe erfordern.

4. Effizientes Routing: FRED verwendet ein ausgeklügeltes Routingsystem, das Staus minimiert und sicherstellt, dass Daten reibungslos zwischen den Geräten fliessen können, ohne unnötige Verzögerungen.

#Verständnis paralleler Kommunikationsstrategien

Beim verteilten Training gibt es verschiedene Möglichkeiten, Aufgaben zu verteilen und zwischen Geräten zu kommunizieren. Die drei Hauptmethoden sind:

• Datenparallel (DP): Bei dieser Methode wird dasselbe Modell auf mehreren Geräten repliziert. Jedes Gerät arbeitet an einer anderen Teilmenge der Trainingsdaten.

• Modellparallel (MP): Hier wird das Modell selbst auf die Geräte aufgeteilt, wobei jedes Gerät einen Teil des Modells bearbeitet, während es mit denselben Daten arbeitet.

• Pipeline-Parallel (PP): Bei dieser Strategie wird das Modell in Stufen unterteilt, wobei jedes Gerät einen anderen Teil des Modells in einer sequenziellen Weise verarbeitet.

FRED ist so konzipiert, dass es all diese Strategien effektiv unterstützt. Durch die Erlaubnis flexibler Kommunikationsmuster kann es die Effizienz des Trainingsprozesses je nach gewählter Methode maximieren.

#Herausforderungen beim verteilten Training

Eine bedeutende Herausforderung beim verteilten Training besteht darin, den Overhead zu verwalten, der durch die Kommunikation zwischen den Geräten verursacht wird. Mit der Zunahme der Geräte steigt auch die Komplexität der Kommunikation, was zu Verzögerungen und erhöhter Latenz führen kann.

Es ist entscheidend, die Kommunikationsanforderungen jeder parallelen Strategie zu identifizieren, um die Leistung zu optimieren. Wenn das Netzwerk die erforderlichen Kommunikationsbedürfnisse nicht unterstützen kann, kann dies die Trainingszeit negativ beeinflussen.

#Die Rolle der Kommunikationsmuster

Kommunikationsmuster sind entscheidend für den effektiven Datentransfer zwischen den Geräten während des Trainings. FRED unterstützt mehrere kollektive Kommunikationsmuster, die häufig im Training von DNNs verwendet werden, wie zum Beispiel:

• All-Reduce: Dieses Muster ermöglicht es allen Geräten, ihre berechneten Ergebnisse zu teilen und ihre Zustände zu synchronisieren.

• Reduce-Scatter: Hier teilen Geräte Daten so, dass jedes Gerät am Ende einen einzigartigen Teil der kombinierten Daten hat.

• All-Gather: In diesem Muster teilen alle Geräte ihre lokalen Daten mit jedem anderen Gerät.

Diese Muster helfen bei der Synchronisation von Modellparametern und Gradienten, die für effektives Lernen entscheidend sind.

#FREDS Entwurfsprinzipien

Um ein optimales Verbindungsnetz für DNN-Training zu schaffen, wurde FRED mit wichtigen Prinzipien im Hinterkopf entworfen:

1. Unterstützung für mehrere Kommunikationsarten: FRED kann verschiedene Arten der Kommunikation ohne Staus verarbeiten.

2. Skalierbarkeit: FRED ist darauf ausgelegt, effizient über eine Vielzahl von Geräte-Konfigurationen zu arbeiten und unterschiedliche Arbeitslasten zu bewältigen.

3. Hochbandbreitenverbindung: Das Design stellt sicher, dass Geräte mit hohen Geschwindigkeiten kommunizieren können, was für das DNN-Training entscheidend ist.

#FRED in Aktion

FREDs innovatives Design ermöglicht es, komplexe kollektive Kommunikationsaufgaben ohne die üblichen Verzögerungen, die mit traditionellen Netzwerken verbunden sind, durchzuführen. Dies verbessert die Geschwindigkeit des Trainings erheblich.

Die Architektur von FRED basiert auf einer hierarchischen Switch-Struktur, die eine effiziente Datenreduzierung und -verteilung ermöglicht. Während die Daten durch FRED fliessen, können sie an intermediären Punkten reduziert werden, wodurch die Menge der Daten minimiert wird, die über das Hauptnetzwerk gesendet werden muss.

#Leistungsverbesserungen

Tests haben gezeigt, dass FRED die durchschnittlichen Trainingszeiten im Vergleich zu traditionellen 2D-Mesh-Designs erheblich reduzieren kann. Zum Beispiel konnte FRED die Trainingszeit für verschiedene Konfigurationen von DNNs verbessern und seine Wirksamkeit in realen Szenarien demonstrieren.

#Warum FRED wichtig ist

FRED eröffnet neue Möglichkeiten für unseren Ansatz beim DNN-Training. Indem es eine grössere Flexibilität und Effizienz bei der Datenfreigabe ermöglicht, können wir den Trainingsprozess verbessern. Dies ist besonders relevant, da Modelle weiterhin in Grösse und Komplexität wachsen.

Mit FRED können Entwickler und Forscher verschiedene Parallelisierungsstrategien ausprobieren, ohne durch die Leistung des zugrunde liegenden Netzwerks eingeschränkt zu sein. Diese Flexibilität kann zu einer besseren Modellleistung und schnelleren Trainingszeiten führen, die in der heutigen schnelllebigen Technologielandschaft entscheidend sind.

#Fazit

Da die Nachfrage nach leistungsstarken Maschinenlernmodellen steigt, wächst auch der Bedarf an effizienten Trainingsmethoden. FRED stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Gestaltung von Verbindungen für verteilte Trainingssysteme dar. Durch den Fokus auf Flexibilität, Effizienz und hohe Bandbreite kann FRED helfen, die Herausforderungen des modernen DNN-Trainings zu bewältigen.

Dieser neue Netzwerkansatz verbessert nicht nur die aktuellen Fähigkeiten von Wafer-Scale-Systemen, sondern bereitet auch den Boden für zukünftige Entwicklungen in diesem Bereich. Mit fortgesetzter Forschung und Entwicklung können FRED und ähnliche Technologien bedeutende Fortschritte im Maschinenlernen und in der künstlichen Intelligenz vorantreiben.