新しいライブラリがマルチGPUの通信を楽にする
新しい通信ライブラリがデッドロックを減らして、GPUトレーニングの効率をアップさせる。
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深層ニューラルネットワーク（DNN）はどんどん複雑になってきてて、モデルが1つのGPUじゃ足りないくらいメモリや計算パワーを要求するようになってる。それで研究者たちはモデルをトレーニングするために複数のGPUを使うようになってる。でも、複数のGPUを使うと、特にそれらがどうやってコミュニケーションをとるかに関していろんな課題が生まれる。
複数のGPUが情報を共有する必要があるとき、集団通信っていうのを使うんだ。これはトレーニングプロセス中にデータを同期させるときに重要なんだけど、今使われてる方法だと時々デッドロックが発生しちゃって、GPUが動けなくなっちゃうことがある。これは特にGPUベースのシステムで問題なんだよね。
デッドロックの問題
マルチGPUのセットアップでは、デッドロックが簡単に起こる。デッドロックってのは、2つ以上のGPUが互いにタスクの完了を待ってるときに起きる。これって、車が互いにブロックし合って前に進めない交通渋滞みたいなもんだ。
今のところ、研究者は一般的にGPUのタスクを実行する順番を手動で整えなきゃいけないから、手間がかかってミスが起こりやすいんだ。GPUはこの交通渋滞を避けるために特定の順番でタスクを開始しなきゃいけない。でも、ニューラルネットワークが複雑になるにつれて、この手動の調整が難しくなって非効率になってきてる。
新しい通信ライブラリの紹介
この問題を解決するために、GPU用の新しい通信ライブラリが開発された。このライブラリはデッドロックを防いで、GPU間の通信の効率を向上させることを目指してる。GPUはタスクをプリエンプト（事前に中断）できるようになってて、もしあるGPUが長い間待たされてたら、そのタスクを一時停止して別のタスクに切り替えられる。これによって、必要に応じてGPUが調整できるから、作業の流れがスムーズに進むようになるんだ。
ライブラリの動作
この新しいライブラリは、タスクとコミュニケーションを効率的に管理するフレームワークを使って動作する。GPUが他のGPUとコミュニケーションをとりたいとき、もっと柔軟に行えるようになってる。もしあるGPUが別のGPUを待ってて動けなくなったら、そのタスクを一時停止して別のタスクに切り替えられる。こうすることで、プロセスがスムーズに進行できるんだ。
このライブラリは既存の深層学習フレームワークと統合しやすく設計されてるから、研究者が自分のワークフローに取り入れるのが簡単なんだ。この新しいアプローチは、デッドロックを引き起こすような堅苦しいスケジュールではなく、もっとダイナミックにGPUタスクを管理できるようにしてくれる。
新しいアプローチの利点
デッドロックリスクの低減
この新しい通信ライブラリの大きな利点は、デッドロックのリスクを大幅に減らせること。全てのGPUに厳密な順番を守らせる必要がなくなって、タスクの実行がもっと柔軟にできるようになる。この柔軟性が、マルチGPUシステムで発生する交通渋滞を防ぐ助けになるんだ。
効率とパフォーマンスの向上
デッドロックを減らすだけじゃなくて、この新しいライブラリはGPUコミュニケーションの全体的な効率も向上させる。これによってタスクがもっと早く完了するようになって、ニューラルネットワークモデルのトレーニングが速くなるんだ。タスクをプリエンプトできるようにすることで、GPUリソースの利用も良くなるから、待ってるだけじゃなくて負荷に応じて動けるようになる。
統合の簡素化
このライブラリは既存のシステムに簡単に適応できるように設計されてる。だから、研究者は今のプロセスを全部見直す必要がないんだ。既存の深層学習フレームワークにこのライブラリを組み込むだけで、特に大きな混乱なく機能が向上するんだ。
実験結果
テスト結果を見ると、この新しい通信ライブラリは伝統的な方法と同等か、それ以上のパフォーマンスを達成できることがわかった。分散トレーニングのシナリオで使用すると、トレーニングプロセスのスループットが明らかに向上するんだ。
このライブラリはさまざまな負荷に対応できるし、異なるトレーニング構成にも適応できる。この適応力がニューラルネットワークの増大する複雑さを管理しながら、最適なトレーニング時間を達成するための鍵になる。
結論
人工知能の分野が進化し続ける中で、より効率的なトレーニング方法の必要性は明らかだ。このGPU用の新しい通信ライブラリは、複数のGPUを連携させることによって生じる課題に対する有望な解決策を提供してる。デッドロックや通信効率の問題に取り組むことで、このライブラリは研究者がGPUの調整の複雑さに悩まされることなく、革新的なDNNモデルの開発に集中できるようにしてくれる。
ライブラリのさらなる進化と最適化が計画されてるから、高度なニューラルネットワークのトレーニングを改善するための大きな可能性がある。AI技術が進化し続ける中で、こういう通信ライブラリのようなツールは、その成長を促進する重要な役割を果たすことになるだろうし、研究者がますます複雑化するモデルの要求に追いつけるようにしてくれるんだ。
タイトル: OCCL: a Deadlock-free Library for GPU Collective Communication
概要: Various distributed deep neural network (DNN) training technologies lead to increasingly complicated use of collective communications on GPU. The deadlock-prone collectives on GPU force researchers to guarantee that collectives are enqueued in a consistent order on each GPU to prevent deadlocks. In complex distributed DNN training scenarios, manual hardcoding is the only practical way for deadlock prevention, which poses significant challenges to the development of artificial intelligence. This paper presents OCCL, which is, to the best of our knowledge, the first deadlock-free collective communication library for GPU supporting dynamic decentralized preemption and gang-scheduling for collectives. Leveraging the preemption opportunity of collectives on GPU, OCCL dynamically preempts collectives in a decentralized way via the deadlock-free collective execution framework and allows dynamic decentralized gang-scheduling via the stickiness adjustment scheme. With the help of OCCL, researchers no longer have to struggle to get all GPUs to launch collectives in a consistent order to prevent deadlocks. We implement OCCL with several optimizations and integrate OCCL with a distributed deep learning framework OneFlow. Experimental results demonstrate that OCCL achieves comparable or better latency and bandwidth for collectives compared to NCCL, the state-of-the-art. When used in distributed DNN training, OCCL can improve the peak training throughput by up to 78% compared to statically sequenced NCCL, while introducing overheads of less than 6.5% across various distributed DNN training approaches.
著者: Lichen Pan, Juncheng Liu, Jinhui Yuan, Rongkai Zhang, Pengze Li, Zhen Xiao
最終更新: 2023-03-11 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2303.06324
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2303.06324
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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