Ein neues System zum Bereitstellen grosser Deep-Learning-Modelle

Heute werden viele fortschrittliche Deep-Learning-Modelle in Bereichen wie Sprach- und Bildverarbeitung eingesetzt. Diese Modelle haben oft Milliarden von Parametern, was sie ziemlich gross und komplex macht. Um mehrere Modelle effektiv zu bedienen, brauchen wir ein gutes System, das mit den Speicheranforderungen dieser Modelle umgehen kann, besonders beim Einsatz von GPU-Clustern.

#Die Herausforderung grosser Modelle

Wenn Organisationen grosse Deep-Learning-Modelle bereitstellen wollen, halten sie normalerweise alle Parameter eines Modells im Speicher einer GPU. Das ermöglicht der GPU, die Verarbeitung schnell durchzuführen. Wenn ein Modell jedoch zu gross ist, um auf eine GPU zu passen, müssen sie einen Weg finden, das Modell auf mehrere GPUs zu verteilen. Das kann die Sache kompliziert und teuer machen, da Organisationen möglicherweise mehrere GPUs kaufen müssen, um all ihre Modelle zu handhaben.

Ausserdem kann die Verwendung vieler GPUs zu Unterauslastung führen, was bedeutet, dass gewisse Hardware vielleicht nicht richtig genutzt wird, wenn bestimmte Modelle nicht viele Anfragen erhalten. Das passiert häufig, wenn die Anfragezeiten unregelmässig oder burstig sind, was in echten Szenarien recht häufig vorkommt.

#Aktuelle Lösungen

Einige bestehende Systeme nutzen Modellparallelität, um grosse Modelle auf mehreren GPUs bereitzustellen. Zum Beispiel teilen bestimmte Ansätze die Modellparameter so auf, dass sie von verschiedenen GPUs verarbeitet werden können. Das kann die Bereitstellung mehrerer grosser Modelle erheblich erleichtern. Andere Systeme ermöglichen das Speicheraustausch, wobei Modelle zwischen CPU- und GPU-Speicher bewegt werden, um die Grenzen des GPU-Speichers zu umgehen.

Allerdings hat noch kein einzelnes System erfolgreich sowohl Modellparallelität als auch Speicheraustausch kombiniert, um Effizienz und Ressourcennutzung zu maximieren.

#Einführung eines neuen Systems

Wir schlagen ein neues Bereitstellungssystem vor, das Modellparallelität und Speicheraustausch kombiniert. Dieses System kann mehrere grosse Modelle bedienen, auch wenn ihre Gesamtgrösse das, was der GPU-Cluster verarbeiten kann, übersteigt. Es zielt darauf ab, Verzögerungen bei der Bearbeitung von Anfragen zu minimieren und gleichzeitig sicherzustellen, dass die Ressourcen effektiv genutzt werden.

Das System nutzt ein Engine-Worker-Modell. Die Engine empfängt Anfragen, verwaltet sie und leitet sie an die entsprechenden Worker weiter. Jeder Worker ist mit einer GPU verbunden und organisiert, um Teile des Modells zu bearbeiten. Wenn eine Anfrage eingeht, wird sie von der Engine in eine Warteschlange gestellt und zur Bearbeitung an die Worker gesendet.

#Effiziente Handhabung von Anfragen

Wenn ein Modell benötigt wird, muss die Engine sicherstellen, dass die Modellparameter in den GPU-Speicher geladen werden. Eine Herausforderung entsteht, wenn die Engine das Laden und Entladen von Modellen gleichzeitig verwalten muss, da sie die Lade-Reihenfolge und Abhängigkeiten beachten muss.

Um dieses Problem zu lösen, verwendet unser System einen asynchronen Ansatz zur Verwaltung des Ladevorgangs. Das bedeutet, dass ein Worker, der beginnt, Parameter für ein Modell zu laden, nicht warten muss, bis dieser Vorgang abgeschlossen ist, bevor er zur nächsten Aufgabe übergeht. Dadurch können verschiedene Phasen von Workern gleichzeitig unterschiedliche Teile des Modells laden.

Zusätzlich verwenden wir eine Methode namens „Pinned Memory“. Das stellt sicher, dass Daten für einen schnellen Transfer zwischen CPU und GPU bereit sind, ohne unnötige Verzögerungen. Indem wir die Parameter eines Modells bereit haben und keine zusätzlichen Datenbewegungen verursachen, können wir Anfragen schneller bedienen.

#Testen unseres Systems

Wir müssen sehen, wie gut unser neues System unter verschiedenen Bedingungen funktioniert. Zuerst prüfen wir, wie schnell das System Modelle in den GPU-Speicher und wieder heraus swappt. Wir führen Tests durch, indem wir das System zwingen, Modellwechsel durchzuführen und messen, wie lange jeder Swap dauert. Wir erwarten, dass die Swap-Zeit mit zunehmender Anzahl von GPUs abnimmt, da die Last verteilt wird.

Unsere Ergebnisse zeigen, dass die Swap-Zeit abnimmt, je mehr GPUs wir nutzen. Allerdings gibt es einige Grenzen. Die Swap-Zeit sinkt nicht so stark, wie wir es uns wünschen würden, und das liegt zum Teil daran, wie Daten übertragen werden. Obwohl die Grösse der übertragenen Daten kleiner ist, bleibt die Zeit für jede einzelne Nachricht gleich.

Als Nächstes testen wir, wie gut das System mit burstigen Anfragen umgehen kann. Wir simulieren echte Szenarien, in denen die Anfragezeiten unregelmässig sind und an mehrere Modelle gleichzeitig Anfragen gesendet werden. Indem wir die Anfrage Muster variieren, überprüfen wir, wie das System mit Laständerungen umgeht, insbesondere wenn einige Modelle viel mehr Anfragen erhalten als andere.

Unsere Tests zeigen einige wichtige Muster. Wenn Anfragen burstig sind, funktioniert das System besser, weil die Anfragen wahrscheinlich wiederholt an dasselbe Modell gehen. Das reduziert die Notwendigkeit für ständiges Modell-Swapping und hilft, schnellere Antwortzeiten aufrechtzuerhalten.

#Praktische Anwendungsfälle

Die Fähigkeit, mehrere grosse Modelle effektiv zu bedienen, ist für viele Organisationen entscheidend. Unternehmen, die auf Sprach- und Bildverarbeitungsalgorithmen angewiesen sind, können davon profitieren, mehrere unterschiedliche Aufgaben gleichzeitig zu bedienen, ohne umfangreiche Hardware zu benötigen.

Wenn die Ressourcen begrenzt sind, ermöglicht unser System Organisationen, viele hochmoderne Modelle gleichzeitig effizient bereitzustellen. Durch die Nutzung von sowohl Modellparallelität als auch Speicheraustausch können Organisationen die Bedürfnisse der Nutzer erfüllen, ohne übermässig viel in Hardware zu investieren.

#Ausblick

Obwohl unser System vielversprechend aussieht, gibt es Bereiche zur Verbesserung. Eine mögliche Optimierung wäre, Modelle basierend auf vorhergesagten Mustern zu laden oder zu entladen. In vielen realen Szenarien können Anfragen vorhersehbaren Trends folgen. Zum Beispiel könnte dasselbe Modell mehrere Male hintereinander benötigt werden. Indem das System proaktiver beim Management des Ladens und Entladens von Modellen agiert, kann es die Wartezeiten für die Nutzer weiter reduzieren.

Eine weitere Herausforderung besteht darin, Modelle zu bedienen, die in Grösse oder Konfiguration unterschiedlich sind. Momentan geht unser System davon aus, dass alle Modelle ähnlich gross sind, aber in der Realität ist das oft nicht der Fall. Unsere Herangehensweise anzupassen, um Modelle unterschiedlicher Grössen zu handhaben, wird das System noch vielseitiger machen.

#Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die effiziente Bereitstellung grosser Deep-Learning-Modelle eine grosse Herausforderung darstellt, aber unser neues System eine solide Lösung bietet, indem es Modellparallelität und Speicheraustausch kombiniert. Durch sorgfältiges Design und Testen haben wir gezeigt, dass unser Ansatz Anfragen effektiv verwalten, die Latenz reduzieren und die Ressourcennutzung optimieren kann. Während Organisationen weiterhin fortschrittliche Modelle annehmen, werden Lösungen wie unsere eine Schlüsselrolle dabei spielen, sicherzustellen, dass sie ihre Bedürfnisse effektiv und wirtschaftlich bedienen können.