論文の概要: GraphPipe: Improving Performance and Scalability of DNN Training with Graph Pipeline Parallelism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17145v2
• Date: Mon, 28 Oct 2024 13:44:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:15:37.145713
• Title: GraphPipe: Improving Performance and Scalability of DNN Training with Graph Pipeline Parallelism
• Title（参考訳）: GraphPipe: グラフパイプライン並列処理によるDNNトレーニングのパフォーマンスとスケーラビリティ向上
• Authors: Byungsoo Jeon, Mengdi Wu, Shiyi Cao, Sunghyun Kim, Sunghyun Park, Neeraj Aggarwal, Colin Unger, Daiyaan Arfeen, Peiyuan Liao, Xupeng Miao, Mohammad Alizadeh, Gregory R. Ganger, Tianqi Chen, Zhihao Jia,
• Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(DNN)のサイズは急速に拡大し続けており、単一のデバイスでトレーニングすることは不可能である。 本稿では,DNNをパイプラインステージに分割するパイプライン並列方式を提案する。 また,パフォーマンスと拡張性を備えたDNNトレーニングを実現するために,MME戦略を活用する分散システムであるGraphPipeを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.44114440511298
• License:
• Abstract: Deep neural networks (DNNs) continue to grow rapidly in size, making them infeasible to train on a single device. Pipeline parallelism is commonly used in existing DNN systems to support large-scale DNN training by partitioning a DNN into multiple stages, which concurrently perform DNN training for different micro-batches in a pipeline fashion. However, existing pipeline-parallel approaches only consider sequential pipeline stages and thus ignore the topology of a DNN, resulting in missed model-parallel opportunities. This paper presents graph pipeline parallelism (GPP), a new pipeline-parallel scheme that partitions a DNN into pipeline stages whose dependencies are identified by a directed acyclic graph. GPP generalizes existing sequential pipeline parallelism and preserves the inherent topology of a DNN to enable concurrent execution of computationally-independent operators, resulting in reduced memory requirement and improved GPU performance. In addition, we develop GraphPipe, a distributed system that exploits GPP strategies to enable performant and scalable DNN training. GraphPipe partitions a DNN into a graph of stages, optimizes micro-batch schedules for these stages, and parallelizes DNN training using the discovered GPP strategies. Evaluation on a variety of DNNs shows that GraphPipe outperforms existing pipeline-parallel systems such as PipeDream and Piper by up to 1.6X. GraphPipe also reduces the search time by 9-21X compared to PipeDream and Piper.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)のサイズは急速に拡大し続けており、単一のデバイスでトレーニングすることは不可能である。 パイプライン並列性は、DNNを複数のステージに分割し、パイプライン方式で異なるマイクロバッチに対するDNNトレーニングを同時に実行することによって、大規模DNNトレーニングをサポートするために、既存のDNNシステムで一般的に使用されている。 しかしながら、既存のパイプライン並列アプローチでは、逐次パイプラインステージのみを考慮して、DNNのトポロジを無視しているため、モデル並列の機会が欠落している。 本稿では、DNNをパイプラインステージに分割し、依存を非巡回グラフで識別する新しいパイプライン並列方式であるグラフパイプライン並列化(GPP)を提案する。 GPPは、既存のシーケンシャルパイプライン並列性を一般化し、DNN固有のトポロジを保持して、計算に依存しない演算子の同時実行を可能にし、メモリ要求の低減とGPU性能の向上を実現している。 さらに,GPP戦略を利用して,高性能でスケーラブルなDNNトレーニングを実現する分散システムであるGraphPipeを開発した。 GraphPipeは、DNNをステージのグラフに分割し、これらのステージのマイクロバッチスケジュールを最適化し、発見されたGPP戦略を使用してDNNトレーニングを並列化する。 さまざまなDNNの評価によると、GraphPipeは、PipeDreamやPiperといった既存のパイプライン並列システムよりも1.6倍パフォーマンスが高い。 GraphPipeはまた、検索時間をPipeDreamやPiperと比べて9-21X削減する。

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