論文の概要: Communication Optimization for Distributed Training: Architecture, Advances, and Opportunities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07585v1
• Date: Tue, 12 Mar 2024 12:15:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 21:46:46.888628
• Title: Communication Optimization for Distributed Training: Architecture, Advances, and Opportunities
• Title（参考訳）: 分散トレーニングのためのコミュニケーション最適化:アーキテクチャ、進歩、機会
• Authors: Yunze Wei, Tianshuo Hu, Cong Liang, Yong Cui
• Abstract要約: 分散ディープニューラルネットワークトレーニングの一般的なアーキテクチャを導入し、並列化戦略、集合通信ライブラリ、ネットワーク間の関係を分析する。 現在の3層パラダイムのレイヤは比較的独立しているが、分散トレーニングシナリオでは、層間協調最適化のための豊富な設計スペースがある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.855403267033463
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The past few years have witnessed the flourishing of large-scale deep neural network models with ever-growing parameter numbers. Training such large-scale models typically requires massive memory and computing resources that exceed those of a single GPU, necessitating distributed training. As GPU performance has rapidly evolved in recent years, computation time has shrunk, thereby increasing the proportion of communication in the overall training time. Therefore, optimizing communication for distributed training has become an urgent issue. In this article, we briefly introduce the general architecture of distributed deep neural network training and analyze relationships among Parallelization Strategy, Collective Communication Library, and Network from the perspective of communication optimization, which forms a three-layer paradigm. We then review current representative research advances with this three-layer paradigm. We find that layers in the current three-layer paradigm are relatively independent, but there is a rich design space for cross-layer collaborative optimization in distributed training scenarios. Therefore, we further advocate a communication-efficient five-layer paradigm underlining opportunities for collaboration designs and look forward to the perspectives of "Vertical", "Horizontal", "Intra-Inter" and "Host-Net" collaboration designs. We hope this article can shed some light on future research on communication optimization for distributed training.
• Abstract（参考訳）: 過去数年間、パラメータ数が増え続ける大規模ディープニューラルネットワークモデルの隆盛を目撃してきた。 このような大規模モデルのトレーニングは、通常、単一のGPUを超える大量のメモリとコンピューティングリソースを必要とし、分散トレーニングを必要とする。 近年GPUの性能が急速に向上するにつれて、計算時間が減少し、全体としての通信の割合が増加した。 そのため,分散学習におけるコミュニケーションの最適化が急務となっている。 本稿では,分散ディープニューラルネットワークトレーニングの一般アーキテクチャを簡潔に紹介するとともに,3層パラダイムを形成する通信最適化の観点から,並列化戦略,集合的通信ライブラリ,ネットワーク間の関係を分析する。 次に、この3層パラダイムによる現在の代表的な研究動向についてレビューする。 現在の3層パラダイムのレイヤは比較的独立しているが、分散トレーニングシナリオでは、層間協調最適化のための豊富な設計スペースがある。 そこで我々は,コラボレーションデザインの機会を概説するコミュニケーション効率の高い5層パラダイムを更に提唱し,"vertical","horizontal","intra-inter","host-net"コラボレーションデザインの展望を展望する。 この記事では、分散トレーニングのためのコミュニケーション最適化に関する今後の研究について光を当てたい。

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