論文の概要: RTP: Rethinking Tensor Parallelism with Memory Deduplication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01635v1
• Date: Thu, 2 Nov 2023 23:12:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-06 15:34:45.201508
• Title: RTP: Rethinking Tensor Parallelism with Memory Deduplication
• Title（参考訳）: rtp:メモリ重複によるテンソル並列性再考
• Authors: Cheng Luo, Tianle Zhong, Geoffrey Fox
• Abstract要約: Rotated Parallelism(RTP)は、分散トレーニング環境におけるメモリ重複に着目した革新的なアプローチである。 我々の経験的評価はRTPの効率を裏付けるものであり、分散システムトレーニング中のメモリ消費が極めて最適に近いことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.036340414461332
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the evolving landscape of neural network models, one prominent challenge stand out: the significant memory overheads associated with training expansive models. Addressing this challenge, this study delves deep into the Rotated Tensor Parallelism (RTP). RTP is an innovative approach that strategically focuses on memory deduplication in distributed training environments. It boasts of unique features like a customized communication primitive and the Flyweight Pattern initialization. Furthermore, RTP ensures a seamless overlap between partition computation and partition weight communication, optimizing the training process. Our empirical evaluations underscore RTP's efficiency, revealing that its memory consumption during distributed system training is remarkably close to the optimal - distributing the memory overhead of a single machine equitably among multiple machines. The experimental results demonstrate that RTP is capable of achieving comparable performance to Distributed Data Parallel while providing support for significantly larger models with near-linear scalability in terms of memory. Code of RTP is available at https://github.com/wdlctc/rtp.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークモデルの進化する状況において、注目すべき課題は、トレーニングの拡張モデルに関連する大きなメモリオーバーヘッドである。 この課題に対処するため、この研究はRTP(Rotated Tensor Parallelism)を深く掘り下げた。 RTPは、分散トレーニング環境におけるメモリ重複を戦略的に重視する革新的なアプローチである。 カスタマイズされたコミュニケーションプリミティブやflyweightパターンの初期化など、ユニークな機能を備えている。 さらに、RTPはパーティション計算とパーティションウェイト通信のシームレスな重複を保証し、トレーニングプロセスを最適化する。 実験結果から,rtpの効率性が評価され,分散システムトレーニング時のメモリ消費量は,単一マシンのメモリオーバヘッドを均等に複数のマシンに分散する最適値に極めて近いことが明らかとなった。 実験の結果、RTPは分散データ並列に匹敵する性能を達成できると同時に、メモリの面でほぼ直線的なスケーラビリティを持つ、はるかに大きなモデルをサポートすることが示された。 rtpのコードはhttps://github.com/wdlctc/rtpで入手できる。

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