論文の概要: SimpleFSDP: Simpler Fully Sharded Data Parallel with torch.compile

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00284v2
• Date: Tue, 05 Nov 2024 18:36:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 11:17:42.435159
• Title: SimpleFSDP: Simpler Fully Sharded Data Parallel with torch.compile
• Title（参考訳）: SimpleFSDP: torch.compileを使ったよりシンプルな完全シャードデータ並列
• Authors: Ruisi Zhang, Tianyu Liu, Will Feng, Andrew Gu, Sanket Purandare, Wanchao Liang, Francisco Massa,
• Abstract要約: SimpleFSDPは、PyTorchネイティブコンパイラベースのFully Sharded Data Parallel (FSDP)フレームワークである。 メンテナンスと計算性のためのシンプルな実装を持ち、完全なコンポコミュニケーショングラフトレースを可能にし、コンパイラのバックエンド最適化によるパフォーマンス向上を実現している。 また、効率的な計算通信オーバーラップのために、TorchInductorバックエンドでバケットと並べ替えを行うIRノードも備えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.544642148576768
• License:
• Abstract: Distributed training of large models consumes enormous computation resources and requires substantial engineering efforts to compose various training techniques. This paper presents SimpleFSDP, a PyTorch-native compiler-based Fully Sharded Data Parallel (FSDP) framework, which has a simple implementation for maintenance and composability, allows full computation-communication graph tracing, and brings performance enhancement via compiler backend optimizations. SimpleFSDP's novelty lies in its unique $torch.compile$-friendly implementation of collective communications using existing PyTorch primitives, namely parametrizations, selective activation checkpointing, and DTensor. It also features the first-of-its-kind intermediate representation (IR) nodes bucketing and reordering in the TorchInductor backend for effective computation-communication overlapping. As a result, users can employ the aforementioned optimizations to automatically or manually wrap model components for minimal communication exposure. Extensive evaluations of SimpleFSDP on Llama 3 models (including the ultra-large 405B) using TorchTitan demonstrate up to 28.54% memory reduction and 68.67% throughput improvement compared to the most widely adopted FSDP2 eager framework, when composed with other distributed training techniques.
• Abstract（参考訳）: 大規模モデルの分散トレーニングは膨大な計算資源を消費し、様々なトレーニング技術を構築するためにかなりのエンジニアリング努力を必要とする。 本稿では,PyTorch ネイティブコンパイラベースの Fully Sharded Data Parallel (FSDP) フレームワークである SimpleFSDP を提案する。 SimpleFSDPの斬新さは、既存のPyTorchプリミティブ(パラメトリゼーション、選択的アクティベーションチェックポイント、DTensor)を使った、独自の$torch.compile$- friendly実装にある。 また、効率的な計算通信オーバーラップのために、TorchInductorバックエンドでバケットと並べ替えを行うIRノードも備えている。 その結果、ユーザーは上記の最適化を利用して、最小限の通信露光のためにモデルコンポーネントを自動または手動でラップすることができる。 トーチタイタンを用いたLlama 3モデル(超大型の405Bを含む)でのSimpleFSDPの広範囲な評価では、他の分散トレーニング技術と組み合わせて最も広く採用されているFSDP2の熱心なフレームワークと比較して28.54%のメモリ削減と68.67%のスループット向上が見られた。

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