論文の概要: TAP: Accelerating Large-Scale DNN Training Through Tensor Automatic Parallelisation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00247v1
• Date: Wed, 1 Feb 2023 05:22:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-02 13:24:04.797206
• Title: TAP: Accelerating Large-Scale DNN Training Through Tensor Automatic Parallelisation
• Title（参考訳）: TAP: テンソル自動並列化による大規模DNNトレーニングの高速化
• Authors: Ziji Shi, Le Jiang, Ang Wang, Jie Zhang, Xianyan Jia, Yong Li, Chencan Wu, Jialin Li, Wei Lin
• Abstract要約: 本稿では,最適なデータとテンソル並列スケジュールを自動的に検索するモデル並列化フレームワークTAPを提案する。 実験によると、TAPは最先端の自動並列処理フレームワークよりも20ドルから160ドル高速である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.009600866053923
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Model parallelism has become necessary to train large neural networks. However, finding a suitable model parallel schedule for an arbitrary neural network is a non-trivial task due to the exploding search space. In this work, we present a model parallelism framework TAP that automatically searches for the best data and tensor parallel schedules. Leveraging the key insight that a neural network can be represented as a directed acyclic graph, within which may only exist a limited set of frequent subgraphs, we design a graph pruning algorithm to fold the search space efficiently. TAP runs at sub-linear complexity concerning the neural network size. Experiments show that TAP is $20\times- 160\times$ faster than the state-of-the-art automatic parallelism framework, and the performance of its discovered schedules is competitive with the expert-engineered ones.
• Abstract（参考訳）: 大規模ニューラルネットワークのトレーニングにはモデル並列化が必要である。 しかしながら、任意のニューラルネットワークに対して適切なモデル並列スケジュールを見つけることは、探索空間の爆発による非自明な作業である。 本研究では,最適なデータとテンソル並列スケジュールを自動的に検索するモデル並列化フレームワークTAPを提案する。 ニューラルネットワークを有向非巡回グラフとして表現できるという重要な洞察を利用して,探索空間を効率的に折り畳むためのグラフプルーニングアルゴリズムを設計した。 TAPは、ニューラルネットワークサイズに関するサブ線形複雑度で実行される。 実験によると、tapは最先端の自動並列処理フレームワークよりも20\times-160\times$高速であり、検出されたスケジュールのパフォーマンスはエキスパートエンジニアリングのものと競合する。

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