論文の概要: Towards Universal Performance Modeling for Machine Learning Training on Multi-GPU Platforms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12674v1
- Date: Fri, 19 Apr 2024 07:20:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-22 15:55:43.283130
- Title: Towards Universal Performance Modeling for Machine Learning Training on Multi-GPU Platforms
- Title（参考訳）: マルチGPUプラットフォームを用いた機械学習学習のためのユニバーサルパフォーマンスモデリング
- Authors: Zhongyi Lin, Ning Sun, Pallab Bhattacharya, Xizhou Feng, Louis Feng, John D. Owens,
- Abstract要約: 我々は,コンピュータシステム上での機械学習(ML)ワークロードのトレーニングパフォーマンスを特徴付けるパイプラインを開発し,予測する。
私たちのパイプラインは、TransformerベースのNLPモデルなど、他のタイプのMLワークロードに一般化されています。
最速の埋め込みテーブルシャーディング構成を素早く選択するような洞察を生成することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.959530958049395
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Characterizing and predicting the training performance of modern machine learning (ML) workloads on compute systems with compute and communication spread between CPUs, GPUs, and network devices is not only the key to optimization and planning but also a complex goal to achieve. The primary challenges include the complexity of synchronization and load balancing between CPUs and GPUs, the variance in input data distribution, and the use of different communication devices and topologies (e.g., NVLink, PCIe, network cards) that connect multiple compute devices, coupled with the desire for flexible training configurations. Built on top of our prior work for single-GPU platforms, we address these challenges and enable multi-GPU performance modeling by incorporating (1) data-distribution-aware performance models for embedding table lookup, and (2) data movement prediction of communication collectives, into our upgraded performance modeling pipeline equipped with inter-and intra-rank synchronization for ML workloads trained on multi-GPU platforms. Beyond accurately predicting the per-iteration training time of DLRM models with random configurations with a geomean error of 5.21% on two multi-GPU platforms, our prediction pipeline generalizes well to other types of ML workloads, such as Transformer-based NLP models with a geomean error of 3.00%. Moreover, even without actually running ML workloads like DLRMs on the hardware, it is capable of generating insights such as quickly selecting the fastest embedding table sharding configuration (with a success rate of 85%).
- Abstract（参考訳）: CPU、GPU、ネットワークデバイスに分散した計算と通信を備えたコンピュータシステム上での現代の機械学習(ML)ワークロードのトレーニングパフォーマンスを特徴づけ、予測することは、最適化と計画の鍵であるだけでなく、達成すべき複雑な目標でもある。
主な課題は、CPUとGPU間の同期とロードバランシングの複雑さ、入力データ分散のばらつき、複数のコンピュータデバイスを接続する異なる通信デバイスとトポロジ(NVLink、PCIe、ネットワークカードなど)の使用、フレキシブルなトレーニング設定の要求などである。
シングルGPUプラットフォームに関するこれまでの作業に基づいて構築され、(1)テーブルルックアップを埋め込むためのデータ分散対応パフォーマンスモデルと(2)コミュニケーション集合のデータ移動予測を、マルチGPUプラットフォーム上でトレーニングされたMLワークロードのインターおよびイントラランク同期を備えた、アップグレードされたパフォーマンスモデリングパイプラインに組み込むことで、これらの課題に対処し、マルチGPUパフォーマンスモデリングを可能にする。
2つのマルチGPUプラットフォーム上で、ジオ平均誤差5.21%のランダムな構成でDLRMモデル毎のトレーニング時間を正確に予測するだけでなく、この予測パイプラインは、トランスフォーマーベースのNLPモデルなど、ジオ平均誤差3.00%の他のタイプのMLワークロードによく当てはまる。
さらに、ハードウェア上でDLRMのようなMLワークロードを実際に実行しなくても、最速の埋め込みテーブルシャーディング構成(成功率85%)を迅速に選択するような洞察を得られる。
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