Fugu-MT 論文翻訳(概要): Integrating Deep Learning in Domain Sciences at Exascale

論文の概要: Integrating Deep Learning in Domain Sciences at Exascale

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.11188v1
Date: Mon, 23 Nov 2020 03:09:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-22 02:47:28.738262
Title: Integrating Deep Learning in Domain Sciences at Exascale
Title（参考訳）: exascaleでドメインサイエンスにディープラーニングを統合する
Authors: Rick Archibald, Edmond Chow, Eduardo D'Azevedo, Jack Dongarra, Markus Eisenbach, Rocco Febbo, Florent Lopez, Daniel Nichols, Stanimire Tomov, Kwai Wong, and Junqi Yin
Abstract要約: 我々は,大規模HPCシステム上でディープラーニングモデルとアプリケーションを効率的に動作させるための既存パッケージの評価を行った。本稿では,現在の大規模異種システムに対する新しい非同期並列化と最適化手法を提案する。従来の計算集約型アプリケーションとデータ集約型アプリケーションをAIで拡張するための図表と潜在的なソリューションを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.241545093375334
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper presents some of the current challenges in designing deep learning artificial intelligence (AI) and integrating it with traditional high-performance computing (HPC) simulations. We evaluate existing packages for their ability to run deep learning models and applications on large-scale HPC systems efficiently, identify challenges, and propose new asynchronous parallelization and optimization techniques for current large-scale heterogeneous systems and upcoming exascale systems. These developments, along with existing HPC AI software capabilities, have been integrated into MagmaDNN, an open-source HPC deep learning framework. Many deep learning frameworks are targeted at data scientists and fall short in providing quality integration into existing HPC workflows. This paper discusses the necessities of an HPC deep learning framework and how those needs can be provided (e.g., as in MagmaDNN) through a deep integration with existing HPC libraries, such as MAGMA and its modular memory management, MPI, CuBLAS, CuDNN, MKL, and HIP. Advancements are also illustrated through the use of algorithmic enhancements in reduced- and mixed-precision, as well as asynchronous optimization methods. Finally, we present illustrations and potential solutions for enhancing traditional compute- and data-intensive applications at ORNL and UTK with AI. The approaches and future challenges are illustrated in materials science, imaging, and climate applications.
Abstract（参考訳）: 本稿では、ディープラーニング人工知能(AI)を設計し、従来の高性能コンピューティング(HPC)シミュレーションと統合する際の課題について述べる。既存のパッケージを評価し,大規模hpcシステム上でディープラーニングモデルとアプリケーションを効率的に実行し,課題を特定し,現在の大規模異種システムと今後のexascaleシステムのための新しい非同期並列化と最適化手法を提案する。これらの開発は、既存のHPC AIソフトウェア機能とともに、オープンソースのHPCディープラーニングフレームワークであるMagmaDNNに統合されている。多くのディープラーニングフレームワークはデータサイエンティストをターゲットにしており、既存のHPCワークフローに品質統合を提供するには不足している。本稿では,MPI,CuBLAS,CuDNN,MKL,HIPなどの既存のHPCライブラリとの深い統合を通じて,HPCディープラーニングフレームワークの必要性とニーズ(例えばMagmaDNNなど)について論じる。また、アルゴリズムによる縮小と混合精度の強化、および非同期最適化手法によっても改善が示される。最後に、ORNLおよびUTKにおける従来の計算集約型およびデータ集約型アプリケーションをAIで拡張するための図と潜在的なソリューションを示す。アプローチと今後の課題は、材料科学、イメージング、気候応用で説明される。

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