Verbesserung des Checkpointing im Training von Deep Learning

Model-Checkpoints sind super wichtig im Deep Learning, weil sie sicherstellen, dass das Training weitergehen kann, selbst wenn irgendwas schiefgeht, wie zum Beispiel ein Computerabsturz. Checkpoints speichern den aktuellen Zustand des Modells, damit man später darauf zurückgreifen kann. Aber das Speichern dieser Checkpoints kann den Trainingsprozess verlangsamen, besonders wenn die Modelle und Datensätze grösser werden.

In diesem Artikel geht’s darum, wie man den Prozess der Erstellung von Checkpoints beim Deep Learning Training beschleunigen kann. Aktuelle Methoden konzentrieren sich hauptsächlich darauf, die Rechenleistung zu verbessern, übersehen aber oft die Zeit, die zum Speichern dieser Checkpoints benötigt wird. Dieses Ungleichgewicht kann zu längeren Trainingszeiten führen, da die Zeit, die fürs Speichern benötigt wird, zu einem Flaschenhals werden kann.

Um dieses Problem anzugehen, schlagen wir mehrere neue Techniken vor. Erstens optimieren wir, wie Checkpoints auf Speichergeräte geschrieben werden, insbesondere mit NVMe-SSDs. Zweitens setzen wir mehrere SSDs in den Trainingsaufbauten ein, um Checkpoints effizienter zu speichern. Und schliesslich überlappen wir den Prozess des Speicherns von Checkpoints mit anderen Trainingsoperationen, was hilft, Verzögerungen zu reduzieren.

Unsere Tests zeigen, dass diese neuen Methoden Checkpoints bis zu 116 mal schneller erstellen können als die aktuellen Methoden, ohne nennenswerte Mehrkosten. Das bedeutet, dass man während jeder Trainingsiteration einen Checkpoint speichern kann, ohne das gesamte Training zu verlangsamen.

#Bedeutung von Modell-Checkpoints

Modell-Checkpoints haben mehrere wichtige Funktionen im Deep Learning. Sie bieten eine Möglichkeit, sich von Fehlern während des Trainings zu erholen, sodass das Training von dort aus fortgesetzt werden kann, wo es aufgehört hat. Das ist entscheidend, denn das Training von Deep Learning Modellen kann lange dauern und wird oft auf vielen leistungsstarken Maschinen durchgeführt.

Da die Nachfrage nach leistungsstarken Modellen gestiegen ist, ist auch die Grösse dieser Modelle erheblich gewachsen. Zum Beispiel haben sich aktuelle Modelle im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung von 300 Millionen Parametern auf 175 Milliarden Parameter in nur wenigen Jahren ausgeweitet. Dieses Wachstum bedeutet, dass der Rechenaufwand für das Training dieser Modelle viel höher ist als früher.

Grosse Modelle benötigen oft Hunderte oder sogar Tausende von GPUs, die zusammenarbeiten. Dieses Hochskalieren führt zu einer höheren Wahrscheinlichkeit von Fehlern und Pannen, was die Bedeutung von Checkpoints noch verstärkt. Sie müssen regelmässig erstellt werden, um sicherzustellen, dass das Modell das Training reibungslos fortsetzen kann, ohne Fortschritte zu verlieren.

#Die Herausforderung des Checkpointings

Checkpointing bringt jedoch seine eigenen Herausforderungen mit sich. Zwar ist es notwendig, um sich von Fehlern zu erholen, aber es verbraucht auch Ressourcen und kann den gesamten Trainingsprozess verlangsamen, besonders bei sehr grossen Modellen. Wenn diese Modelle grösser werden, kann die Zeit, die für die Erstellung eines Checkpoints benötigt wird, die Zeit für das eigentliche Training in den Schatten stellen.

Beim Einsatz von Datenteilung, bei dem das Modell auf mehrere GPUs verteilt wird, wird der Overhead des Checkpointings noch deutlicher. Jede GPU erstellt ihre eigene Version des Checkpoints, was bedeutet, dass die Gesamtzeit für das Checkpointing nicht sinkt, auch wenn man mehr GPUs hinzufügt.

Zum Beispiel kann die Zeit, die benötigt wird, um einen Checkpoint für ein Modell zu erstellen, sich kaum ändern, egal ob man 8 GPUs oder 64 GPUs verwendet. In der Zwischenzeit kann die tatsächliche Rechenzeit erheblich sinken, je mehr GPUs man hinzufügt. Das schafft ein Ungleichgewicht, bei dem das Checkpointing die gesamte Trainingszeit dominiert.

#Aktuelle Strategien und ihre Einschränkungen

Viele Nutzer gehen mit diesem Checkpointing-Overhead um, indem sie die Häufigkeit, mit der sie Checkpoints speichern, reduzieren. Statt alle 10 Sekunden einen Checkpoint zu speichern, entscheiden sie sich manchmal dafür, einen alle 100 Sekunden zu speichern. Während diese Strategie die Auswirkungen auf die Trainingsgeschwindigkeit minimieren kann, erhöht sie das Risiko, viel Arbeit zu verlieren, wenn ein Fehler auftritt.

Einige setzen auch Kompressionstechniken ein, um die Grösse der Checkpoints zu reduzieren. Das kann helfen, Platz zu sparen, adressiert aber nicht unbedingt die Zeit, die tatsächlich für die Erstellung der Checkpoints benötigt wird.

Der aktuelle Ansatz führt oft zu einer Situation, in der der Overhead für das Checkpointing nach wie vor erheblich ist, insbesondere wenn die Modelle grösser werden. Wenn Fehler auftreten, kann die verlorene Zeit aufgrund seltener Checkpoints erheblich sein, was es weniger effektiv macht in grossen Deep Learning Umgebungen.

#Vorgeschlagene Lösungen für effizientes Checkpointing

Um die Effizienz des Checkpointings zu verbessern, schlagen wir drei Schlüsseltechniken vor:

1. Optimierung des Schreibens auf NVMe-SSDs: Wir konzentrieren uns auf das effiziente Schreiben auf schnelle Speichergeräte, insbesondere NVMe-SSDs. Statt herkömmlicher Methoden, die die Leistung beeinträchtigen können, nutzen wir optimierte Bibliotheken, die die Fähigkeiten dieser modernen Speicherlösungen besser ausnutzen.

2. Nutzung mehrerer SSDs: Indem wir die verfügbaren SSDs über die Trainingsumgebungen hinweg nutzen, können wir Checkpoints parallel schreiben. Das bedeutet, dass nicht eine SSD alles Schreiben übernimmt, sondern mehrere zusammenarbeiten, was den Prozess erheblich beschleunigt.

3. Überlappung der Checkpoint-Erstellung mit Trainingsoperationen: Wir können Checkpoints speichern, während wir auch andere Trainingsprozesse ausführen. Das reduziert die Leerlaufzeit, in der das Modell darauf wartet, seine Fortschritte zu speichern, was zu einer effizienteren Nutzung der Ressourcen führt.

#Bewertung der vorgeschlagenen Techniken

Wir haben unsere Methoden mit realen dichten und spärlichen Deep Learning Modellen getestet. Die Ergebnisse zeigten signifikante Verbesserungen, wie schnell Checkpoints erstellt werden konnten.

Unsere Bewertung ergab, dass wir Checkpoints viel schneller erstellen konnten im Vergleich zu bestehenden Methoden. Die Überlappung zwischen der Erstellung von Checkpoints und den Trainingsoperationen erlaubte es uns, effizienter zu arbeiten, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

Diese Verbesserungen ermöglichen es, Checkpoints in jeder Iteration mit minimalem Overhead zu speichern, was es zu einer praktischen Lösung für das Training im grossen Massstab macht.

#Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass, je grösser und anspruchsvoller die Deep Learning Modelle werden, der Bedarf an effizienten Checkpointing-Lösungen immer kritischer wird. Die vorgeschlagenen Techniken nutzen Fortschritte in der Speichertechnologie und paralleler Verarbeitung, um den Checkpointing-Prozess zu verbessern.

Indem wir optimieren, wie und wann Checkpoints erstellt werden, können wir die Dynamik des Trainings aufrechterhalten, ohne signifikante Verzögerungen zu erleben. Das hilft nicht nur, die Effizienz des Trainings zu verbessern, sondern verringert auch das Risiko, bei Unterbrechungen Arbeit zu verlieren.

Die Ergebnisse zeigen, dass häufiges Checkpointing nicht nur machbar ist, sondern mit wenig bis gar keinen Auswirkungen auf die gesamte Trainingszeit durchgeführt werden kann. Unser Ansatz stellt einen bedeutenden Schritt zur Bewältigung der laufenden Herausforderungen im Deep Learning Training dar und ebnet den Weg für eine robustere und effizientere Modellentwicklung.