論文の概要: Efficient Direct-Connect Topologies for Collective Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.03356v5
• Date: Mon, 13 May 2024 00:07:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 02:11:16.634683
• Title: Efficient Direct-Connect Topologies for Collective Communications
• Title（参考訳）: 集団コミュニケーションのための効率的な直接接続トポロジ
• Authors: Liangyu Zhao, Siddharth Pal, Tapan Chugh, Weiyang Wang, Jason Fantl, Prithwish Basu, Joud Khoury, Arvind Krishnamurthy,
• Abstract要約: ワークロードに関連する帯域幅のトレードオフに対して,レイテンシに最適化された直接接続トポロジを構築するためのアルゴリズムフレームワークを提供する。 提案手法は,与えられたクラスタサイズと度合いの様々なトポロジとスケジュールを合成し,与えられたワークロードの適切なトポロジとスケジュールを特定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9394897655215555
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of distilling efficient network topologies for collective communications. We provide an algorithmic framework for constructing direct-connect topologies optimized for the latency vs. bandwidth trade-off associated with the workload. Our approach synthesizes many different topologies and schedules for a given cluster size and degree and then identifies the appropriate topology and schedule for a given workload. Our algorithms start from small, optimal base topologies and associated communication schedules and use techniques that can be iteratively applied to derive much larger topologies and schedules. Additionally, we incorporate well-studied large-scale graph topologies into our algorithmic framework by producing efficient collective schedules for them using a novel polynomial-time algorithm. Our evaluation uses multiple testbeds and large-scale simulations to demonstrate significant performance benefits from our derived topologies and schedules.
• Abstract（参考訳）: 集合通信における効率的なネットワークトポロジの蒸留の問題点を考察する。 ワークロードに関連する帯域幅のトレードオフに対して,レイテンシに最適化された直接接続トポロジを構築するためのアルゴリズムフレームワークを提供する。 提案手法は,与えられたクラスタサイズと度合いの様々なトポロジとスケジュールを合成し,与えられたワークロードの適切なトポロジとスケジュールを特定する。 私たちのアルゴリズムは、小さくて最適なベーストポロジと関連する通信スケジュールから始まり、より大きなトポロジやスケジュールを導出するために反復的に適用できる技術を使用します。 さらに、新しい多項式時間アルゴリズムを用いて効率的な集合スケジュールを生成することにより、よく研究された大規模グラフトポロジをアルゴリズムフレームワークに組み込む。 評価では,複数のテストベッドと大規模シミュレーションを用いて,派生したトポロジやスケジュールから大きなパフォーマンス上のメリットを示す。

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