Fugu-MT 論文翻訳(概要): A 4D Hybrid Algorithm to Scale Parallel Training to Thousands of GPUs

論文の概要: A 4D Hybrid Algorithm to Scale Parallel Training to Thousands of GPUs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13525v3
Date: Tue, 14 May 2024 12:07:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-15 20:00:15.051591
Title: A 4D Hybrid Algorithm to Scale Parallel Training to Thousands of GPUs
Title（参考訳）: 数千のGPUに並列トレーニングをスケールする4Dハイブリッドアルゴリズム
Authors: Siddharth Singh, Prajwal Singhania, Aditya K. Ranjan, Zack Sating, Abhinav Bhatele,
Abstract要約: 本稿では,並列訓練における通信を最適化するための4次元(4次元)アプローチを提案する。 AxoNNは最先端のフレームワークであるMegatron-LMを26%上回っている。理論上のピークFLOP/sの57%、合計182 PFLOP/sを達成している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7481226034111275
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Heavy communication, in particular, collective operations, can become a critical performance bottleneck in scaling the training of billion-parameter neural networks to large-scale parallel systems. This paper introduces a four-dimensional (4D) approach to optimize communication in parallel training. This 4D approach is a hybrid of 3D tensor and data parallelism, and is implemented in the AxoNN framework. In addition, we employ two key strategies to further minimize communication overheads. First, we aggressively overlap expensive collective operations (reduce-scatter, all-gather, and all-reduce) with computation. Second, we develop an analytical model to identify high-performing configurations within the large search space defined by our 4D algorithm. This model empowers practitioners by simplifying the tuning process for their specific training workloads. When training an 80-billion parameter GPT on 1024 GPUs of Perlmutter, AxoNN surpasses Megatron-LM, a state-of-the-art framework, by a significant 26%. Additionally, it achieves a significantly high 57% of the theoretical peak FLOP/s or 182 PFLOP/s in total.
Abstract（参考訳）: 重通信、特に集合的操作は、数十億のパラメータニューラルネットワークのトレーニングを大規模並列システムにスケールアップする上で、重要なパフォーマンスボトルネックとなる可能性がある。本稿では,並列訓練における通信を最適化するための4次元(4次元)アプローチを提案する。この4Dアプローチは3Dテンソルとデータ並列性のハイブリッドであり、AxoNNフレームワークで実装されている。さらに,通信オーバーヘッドを最小化するための2つの重要な戦略も採用している。まず,高コストな集合演算(reduce-scatter,all-gather,all-reduce)と計算処理を積極的にオーバーラップする。第二に、我々は、我々の4Dアルゴリズムで定義される大規模検索空間内での高性能な構成を特定するための分析モデルを構築した。このモデルは、特定のトレーニングワークロードのチューニングプロセスをシンプルにすることで、実践者に力を与えます。 Perlmutterの1024 GPU上で80ビリオンパラメータのGPTをトレーニングする場合、AxoNNは最先端のフレームワークであるMegatron-LMを26%上回った。さらに、理論的なピークFLOP/sの57%、または合計182 PFLOP/sを実現している。

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