論文の概要: SAIH: A Scalable Evaluation Methodology for Understanding AI Performance
Trend on HPC Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03410v1
- Date: Wed, 7 Dec 2022 02:42:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-08 17:00:09.343827
- Title: SAIH: A Scalable Evaluation Methodology for Understanding AI Performance
Trend on HPC Systems
- Title（参考訳）: SAIH:HPCシステムにおけるAIパフォーマンストレンドを理解するためのスケーラブルな評価手法
- Authors: Jiangsu Du, Dongsheng Li, Yingpeng Wen, Jiazhi Jiang, Dan Huang,
Xiangke Liao, and Yutong Lu
- Abstract要約: 本稿では,HPCシステムのAI性能傾向を分析するためのスケーラブルな評価手法(SAIH)を提案する。
データとモデルは絶えずスケールするので、HPCシステムにおけるAIパフォーマンスの傾向と範囲を調べることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.699431277588637
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Novel artificial intelligence (AI) technology has expedited various
scientific research, e.g., cosmology, physics and bioinformatics, inevitably
becoming a significant category of workload on high performance computing (HPC)
systems. Existing AI benchmarks tend to customize well-recognized AI
applications, so as to evaluate the AI performance of HPC systems under
predefined problem size, in terms of datasets and AI models. Due to lack of
scalability on the problem size, static AI benchmarks might be under competent
to help understand the performance trend of evolving AI applications on HPC
systems, in particular, the scientific AI applications on large-scale systems.
In this paper, we propose a scalable evaluation methodology (SAIH) for
analyzing the AI performance trend of HPC systems with scaling the problem
sizes of customized AI applications. To enable scalability, SAIH builds a set
of novel mechanisms for augmenting problem sizes. As the data and model
constantly scale, we can investigate the trend and range of AI performance on
HPC systems, and further diagnose system bottlenecks. To verify our
methodology, we augment a cosmological AI application to evaluate a real HPC
system equipped with GPUs as a case study of SAIH.
- Abstract（参考訳）: 新たな人工知能(AI)技術は、宇宙学、物理学、バイオインフォマティクスなど様々な科学研究を迅速化しており、ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)システムにおいて必然的に重要な分野となっている。
既存のAIベンチマークは、データセットとAIモデルの観点から、事前に定義された問題サイズの下でHPCシステムのAIパフォーマンスを評価するために、よく認識されたAIアプリケーションをカスタマイズする傾向がある。
問題サイズにスケーラビリティが欠如しているため、静的AIベンチマークは、HPCシステム、特に大規模システムにおける科学AIアプリケーションの進化するAIアプリケーションのパフォーマンストレンドを理解するのに役立つ可能性がある。
本稿では,HPCシステムのAI性能傾向を,カスタマイズされたAIアプリケーションの問題サイズを拡大して解析するスケーラブルな評価手法(SAIH)を提案する。
スケーラビリティを実現するため、SAIHは問題のサイズを拡大するための新しいメカニズムのセットを構築している。
データとモデルは絶えずスケールするので、HPCシステムにおけるAIパフォーマンスの傾向と範囲を調べ、システムのボトルネックをさらに診断することができる。
提案手法を検証するため,SAIHのケーススタディとしてGPUを備えた実HPCシステムを評価するために,宇宙AIアプリケーションを拡張した。
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