論文の概要: UniAP: Unifying Inter- and Intra-Layer Automatic Parallelism by Mixed Integer Quadratic Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16375v1
• Date: Mon, 31 Jul 2023 02:39:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-01 15:58:01.673544
• Title: UniAP: Unifying Inter- and Intra-Layer Automatic Parallelism by Mixed Integer Quadratic Programming
• Title（参考訳）: UniAP: 混合整数二次プログラミングによる層間および層内自動並列化
• Authors: Hao Lin, Ke Wu, Jun Li, Wu-Jun Li
• Abstract要約: 混合整数計画法を用いて層間並列と層内並列を統一するUniAPを提案する。 UniAPは、最先端のメソッドを最大1.70$times$スループットで上回り、ストラテジー検索時間を最大16$times$4つのTransformer風モデルで削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.970647476145874
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning models have demonstrated impressive performance in various domains. However, the prolonged training time of these models remains a critical problem. Manually designed parallel training strategies could enhance efficiency but require considerable time and deliver little flexibility. Hence, automatic parallelism is proposed to automate the parallel strategy searching process. Even so, existing approaches suffer from sub-optimal strategy space because they treat automatic parallelism as two independent stages, namely inter- and intra-layer parallelism. To address this issue, we propose UniAP, which utilizes mixed integer quadratic programming to unify inter- and intra-layer automatic parallelism. To the best of our knowledge, UniAP is the first work to unify these two categories to search for a globally optimal strategy. The experimental results show that UniAP outperforms state-of-the-art methods by up to 1.70$\times$ in throughput and reduces strategy searching time by up to 16$\times$ across four Transformer-like models.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルは、様々な領域で素晴らしいパフォーマンスを示している。 しかし、これらのモデルの長い訓練時間は依然として重要な問題である。 手動で設計した並列トレーニング戦略は、効率を向上させるが、かなりの時間と柔軟性を欠く。 したがって、並列戦略探索プロセスを自動化するために、自動並列化を提案する。 それでも、既存のアプローチは、自動並列処理を2つの独立した段階、すなわち層間および層内並列処理として扱うため、準最適戦略空間に苦しむ。 この問題に対処するために、混合整数二次計画法を用いて層間および層内自動並列性を統一するUniAPを提案する。 私たちが知る限り、uniapはこれら2つのカテゴリを統合してグローバルに最適な戦略を探す最初の仕事です。 実験の結果、UniAPは最先端のメソッドを最大1.70$\times$スループットで上回り、ストラテジー検索時間を最大16$\times$4つのTransformer風モデルで削減した。

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