論文の概要: Communication Contention Aware Scheduling of Multiple Deep Learning Training Jobs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10105v1
• Date: Mon, 24 Feb 2020 07:50:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-29 03:48:46.408431
• Title: Communication Contention Aware Scheduling of Multiple Deep Learning Training Jobs
• Title（参考訳）: 複数の深層学習者のコミュニケーション内容を考慮したスケジューリング
• Authors: Qiang Wang, Shaohuai Shi, Canhui Wang, Xiaowen Chu
• Abstract要約: 我々は、DDLジョブをDAG(Directed Acyclic Graphs)として整理する新しいDDLジョブスケジューリングフレームワークを確立する。 次に、GPU利用のバランスを保ち、各ジョブに割り当てられたGPUを統合するための効率的なアルゴリズム LWF-$kappa$ を提案する。 LWF-$kappa$は、古典的なファーストフィットアルゴリズムよりも最大$1.59タイムで改善できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.45154289084637
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Distributed Deep Learning (DDL) has rapidly grown its popularity since it helps boost the training performance on high-performance GPU clusters. Efficient job scheduling is indispensable to maximize the overall performance of the cluster when training multiple jobs simultaneously. However, existing schedulers do not consider the communication contention of multiple communication tasks from different distributed training jobs, which could deteriorate the system performance and prolong the job completion time. In this paper, we first establish a new DDL job scheduling framework which organizes DDL jobs as Directed Acyclic Graphs (DAGs) and considers communication contention between nodes. We then propose an efficient algorithm, LWF-$\kappa$, to balance the GPU utilization and consolidate the allocated GPUs for each job. When scheduling those communication tasks, we observe that neither avoiding all the contention nor blindly accepting them is optimal to minimize the job completion time. We thus propose a provable algorithm, AdaDUAL, to efficiently schedule those communication tasks. Based on AdaDUAL, we finally propose Ada-SRSF for the DDL job scheduling problem. Simulations on a 64-GPU cluster connected with 10 Gbps Ethernet show that LWF-$\kappa$ achieves up to $1.59\times$ improvement over the classical first-fit algorithms. More importantly, Ada-SRSF reduces the average job completion time by $20.1\%$ and $36.7\%$, as compared to the SRSF(1) scheme (avoiding all the contention) and the SRSF(2) scheme (blindly accepting all of two-way communication contention) respectively.
• Abstract（参考訳）: 高性能GPUクラスタでのトレーニングパフォーマンス向上を支援するため、分散ディープラーニング(DDL)は急速に人気を高めている。 複数のジョブを同時にトレーニングする場合、クラスタ全体のパフォーマンスを最大化するために、効率的なジョブスケジューリングは不可欠である。 しかし、既存のスケジューラは、異なる分散トレーニングジョブからの複数のコミュニケーションタスクの通信競合を考慮せず、システム性能を悪化させ、ジョブ完了時間を延ばす可能性がある。 本稿では,まずDDLジョブをDAG(Directed Acyclic Graphs)として整理し,ノード間の通信競合を考慮した新しいDDLジョブスケジューリングフレームワークを確立する。 次に、GPU利用のバランスを保ち、各ジョブに割り当てられたGPUを統合するための効率的なアルゴリズム LWF-$\kappa$ を提案する。 これらのコミュニケーションタスクをスケジューリングする場合、全ての競合を避けたり、盲目的に受け入れたりすることは、仕事の完了時間を最小化するのに最適である。 そこで本研究では,これらの通信タスクを効率的にスケジュールするアルゴリズムであるadadualを提案する。 AdaDUALに基づいて,DDLジョブスケジューリング問題に対するAda-SRSFを提案する。 10Gbpsのイーサネットに接続された64-GPUクラスタのシミュレーションでは、LWF-$\kappa$は古典的なファーストフィットアルゴリズムよりも最大1.59\times$改善されている。 さらに重要なことに、Ada-SRSFは、SRSF(1)スキーム(全ての競合を回避)とSRSF(2)スキーム(すべての双方向通信競合を受け入れる)と比較して、平均的なジョブ完了時間を20.1\%と36.7\%に短縮する。

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