論文の概要: Characterization and Prediction of Deep Learning Workloads in Large-Scale GPU Datacenters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.01313v1
• Date: Fri, 3 Sep 2021 05:02:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-06 13:49:34.563146
• Title: Characterization and Prediction of Deep Learning Workloads in Large-Scale GPU Datacenters
• Title（参考訳）: 大規模GPUデータセンターにおけるディープラーニングワークロードの特性と予測
• Authors: Hu, Qinghao and Sun, Peng and Yan, Shengen and Wen, Yonggang and Zhang, Tianwei
• Abstract要約: 本稿では,Deep Learningジョブの特徴と資源管理に関する総合的研究について述べる。 本稿では,歴史データに基づく資源管理を行う汎用フレームワークを提案する。 ケーススタディでは、クラスタ全体の平均ジョブ完了時間を最大6.5倍に抑えるQuasi-Shortest-Service-Firstスケジューリングサービスと、クラスタ全体の使用率を最大13%改善するCluster Energy Savingサービスを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern GPU datacenters are critical for delivering Deep Learning (DL) models and services in both the research community and industry. When operating a datacenter, optimization of resource scheduling and management can bring significant financial benefits. Achieving this goal requires a deep understanding of the job features and user behaviors. We present a comprehensive study about the characteristics of DL jobs and resource management. First, we perform a large-scale analysis of real-world job traces from SenseTime. We uncover some interesting conclusions from the perspectives of clusters, jobs and users, which can facilitate the cluster system designs. Second, we introduce a general-purpose framework, which manages resources based on historical data. As case studies, we design: a Quasi-Shortest-Service-First scheduling service, which can minimize the cluster-wide average job completion time by up to 6.5x; and a Cluster Energy Saving service, which improves overall cluster utilization by up to 13%.
• Abstract（参考訳）: 現代のGPUデータセンタは、Deep Learning(DL)モデルとサービスを研究コミュニティと業界の両方で提供する上で、極めて重要です。 データセンターを運用する場合、リソーススケジューリングと管理の最適化は、大きな経済的利益をもたらす可能性がある。 この目標を達成するには、ジョブ機能とユーザの振る舞いを深く理解する必要がある。 本稿では,DLジョブの特性と資源管理に関する総合的研究について述べる。 まず,SenseTimeから得られた実世界のジョブトレースを大規模に分析する。 クラスタシステムの設計を容易にするクラスタ,ジョブ,ユーザの観点から,興味深い結論がいくつか出ています。 第2に,歴史データに基づいて資源を管理する汎用フレームワークを提案する。 ケーススタディとして,クラスタ全体の平均ジョブ完了時間を最大6.5倍に抑える準短サービスファーストスケジューリングサービスと,クラスタ全体の利用率を最大13%向上させるクラスタ省エネサービスを設計した。

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