Fortschritte in Multi-Beschleuniger-Systemen für DNNs

Mit dem Fortschritt der Technik spielen tiefe neuronale Netzwerke (DNNS) eine immer wichtigere Rolle in verschiedenen Bereichen, wie z.B. Bilderkennung, Sprachverständnis und Empfehlungen. Neben dem Wachstum der DNNs entwickelt sich auch die Hardware, die diese Modelle ausführt, weiter. Multi-Beschleuniger-Systeme werden in Rechenzentren und Cloud-Plattformen immer üblicher, weil sie mehr Skalierbarkeit und niedrigere Kosten bieten als ein grosser Chip.

#Die Herausforderung von Multi-Beschleuniger-Systemen

Die richtige Mischung aus Beschleunigern auszuwählen und die beste Methode zu finden, um DNN-Arbeitslasten zuzuordnen, ist nicht einfach. Bei vielen verfügbaren Optionen ist es entscheidend, die richtige Kombination auszuwählen. Hier kommt MARS, ein neues Zuordnungsframework, ins Spiel. MARS hilft dabei, Beschleuniger auszuwählen, die sich der Berechnungen, die sie durchführen müssen, bewusst sind und Strategien verwendet, die die Kommunikation berücksichtigen, um alles schneller laufen zu lassen.

In Tests hat MARS gezeigt, dass die Latenz, also die Verzögerung, bevor Daten verarbeitet werden, im Durchschnitt um etwa 32,2 % für typische DNN-Aufgaben im Vergleich zu traditionellen Methoden reduziert wird. Bei komplexeren Modellen kann die Latenzminderung sogar bis zu 59,4 % betragen.

#Verstehen von DNNs und ihren Anforderungen

DNNs bestehen aus vielen Schichten, die jeweils spezifische Aufgaben erfüllen. Zum Beispiel sind in der Computer Vision Faltungsschichten besonders ressourcenintensiv. Doch je tiefer diese Schichten werden, desto mehr Ressourcen benötigen sie und können Verzögerungen verursachen. Grosse Modelle wie GPT-3 können Milliarden von Parametern haben und benötigen massive Rechenleistung und Speicher.

Sobald DNNs trainiert sind, müssen sie weiterhin auf verschiedenen Systemen eingesetzt werden, wie z.B. Cloud-Servern oder Edge-Geräten. Dieser Prozess kann kostensensibel sein, da es wichtig ist, diese Modelle effizient auf verschiedenen Plattformen auszuführen.

#Ein Wandel im Hardware-Design

Während Fortschritte im Chip-Design beginnen, ein Plateau zu erreichen, wird es schwieriger, Chips mit mehr Leistung aufzurüsten. Einen einzelnen grossen Chip herzustellen, kann teuer sein, aber Multi-Beschleuniger-Systeme können vergleichbare Leistung zu niedrigeren Kosten bieten. Unternehmen wie Microsoft und Amazon nutzen diese Systeme bereits, um ihre Leistung zu verbessern und Kosten zu senken.

Multi-Beschleuniger-Systeme verbinden verschiedene Beschleuniger und ermöglichen es ihnen, zusammenzuarbeiten, aber effektive Ingenieurarbeit und Fachwissen sind weiterhin notwendig aufgrund der Komplexität der Designs. Jede Schicht eines DNN kann unterschiedlich auf verschiedene Beschleuniger reagieren, daher wird es wichtig, die ideale Kombination für jede Aufgabe auszuwählen.

#Die Bedeutung von Parallelismus

Um das Beste aus Multi-Beschleuniger-Systemen herauszuholen, sind Strategien, die Parallelismus ermöglichen, entscheidend. Das bedeutet, dass Aufgaben auf verschiedene Beschleuniger verteilt werden, um die Ressourcennutzung zu maximieren und Verzögerungen zu minimieren. Es gibt verschiedene Strategien, darunter Daten-Parallelismus und Modell-Parallelismus, die kombiniert werden können, um die Gesamtleistung zu verbessern.

Mit so vielen verfügbaren Optionen kann es jedoch überwältigend sein, die richtige Zuordnungsstrategie zu finden, was den sofortigen Bedarf nach einem effektiven Framework unterstreicht.

#Frühere Ansätze und MARS

Es gibt mehrere Frameworks, die darauf abzielen, Algorithmen auf Multi-Beschleuniger-Systemen zuzuordnen, aber oft fehlen ihnen bestimmte wichtige Funktionen. Einige Ansätze berücksichtigen zum Beispiel die Kommunikation nicht, während andere es versäumen, Intra-Layer-Parallelismus zu leisten, der für die Maximierung der Effizienz entscheidend ist.

MARS zielt darauf ab, diese Lücken zu schliessen, indem es ein detailliertes Modell bereitstellt, das verschiedene Beschleuniger-Designs und Zuordnungsalgorithmen umfasst. Mit MARS ist es einfacher, den Designraum zu verstehen und die besten Konfigurationen für Multi-Beschleuniger-Systeme zu finden.

#MARS Framework Übersicht

MARS konzentriert sich darauf, die Leistung in adaptiven Multi-Beschleuniger-Systemen zu verbessern, indem Flexibilität und Anpassungsfähigkeit basierend auf der Arbeitslast ermöglicht werden. Es verwendet eine spezifische Architektur, die schnellere Kommunikation zwischen den Beschleunigern ermöglicht und Verzögerungen minimiert. Die Idee ist, dass durch einen massgeschneiderten Ansatz die Gesamtleistung der DNNs erheblich verbessert werden kann.

Die Hauptkomponenten von MARS umfassen:

1. Systemformulierung: MARS definiert die Struktur der Multi-Beschleuniger-Systeme und wie sie verbunden sind. Es enthält Details zur Kommunikationsbandbreite und Speicherkapazität.

2. Beschleuniger-Designs: Verschiedene Arten von Beschleunigern können im System verwendet werden, und MARS ermöglicht es den Nutzern, aus einer Vielzahl von Designs je nach ihren spezifischen Bedürfnissen auszuwählen.

3. Arbeitslast-Zuordnung: MARS weist Schichten von DNNs den verfügbaren Beschleunigern zu und berücksichtigt dabei deren einzigartige Merkmale und Stärken.

4. Parallelismus-Strategien: Das Framework nutzt verschiedene Techniken, um Arbeitslasten weiter zu teilen und zu optimieren, damit die Beschleuniger mit maximaler Effizienz arbeiten.

Durch einen zweistufigen genetischen Algorithmus identifiziert MARS effizient die besten Kombinationen, während die Gesamtlatenz niedrig bleibt.

#Tests und Leistung

MARS wurde gegen einen Basiszuordnungsalgorithmus getestet und hat ihn in verschiedenen Benchmarks durchgehend übertroffen. Die Leistungsgewinne sind erheblich, die Latenzminderungen liegen zwischen 10,1 % und 46,6 % für verschiedene getestete Modelle. Dies zeigt, dass MARS den Designraum, der durch die spezifischen Merkmale jeder DNN-Schicht und jedes Beschleuniger-Designs bestimmt wird, effektiv nutzt.

#Bedeutung von Designentscheidungen

Der Erfolg von MARS liegt zu einem grossen Teil in seiner Fähigkeit, smarte Entscheidungen bezüglich der Beschleuniger-Designs und der Verteilung von Arbeitslasten zu treffen. Die Auswahl der richtigen Designs für verschiedene Schichten des DNN kann die Leistung drastisch beeinflussen. Bestimmte Designs können beispielsweise auf spezifischen Schichten besser abschneiden, und MARS berücksichtigt diese Unterschiede, um die Verteilung der Aufgaben basierend auf den Schichtmerkmalen zu optimieren.

#Zukünftige Implikationen

Da die Nachfrage nach effizienter DNN-Verarbeitung weiter wächst, werden Frameworks wie MARS immer wichtiger. Sie bieten eine Methode zur Verbesserung der Leistung bei gleichzeitiger Senkung der Kosten, wodurch fortschrittliche DNN-Anwendungen zugänglicher werden. Unternehmen und Forscher werden davon profitieren, MARS zu verwenden, um effizientere Modelle zu entwickeln, die auf Multi-Beschleuniger-Systemen laufen können, und somit den Weg für Innovationen in der künstlichen Intelligenz und im maschinellen Lernen zu ebnen.

#Fazit

MARS ist ein Fortschritt in der Optimierung der Nutzung von Multi-Beschleuniger-Systemen für tiefe neuronale Netzwerke. Durch die effektive Verwaltung, wie Arbeitslasten zugewiesen und wie parallele Aufgaben verarbeitet werden, reduziert MARS die Verarbeitungsverzögerungen erheblich. Seine Methoden gehen auf die Komplexitäten der modernen DNN-Anforderungen ein und stellen ein wertvolles Werkzeug für alle dar, die ihre DNN-Anwendungen verbessern möchten. Die sich entwickelnde Technologielandschaft erfordert anpassungsfähige und effiziente Lösungen, und MARS bietet genau das für die Welt des Deep Learning.