論文の概要: Improving training time and GPU utilization in geo-distributed language model training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14458v2
• Date: Sat, 18 Oct 2025 04:06:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:02.776059
• Title: Improving training time and GPU utilization in geo-distributed language model training
• Title（参考訳）: 地理的分散言語モデルトレーニングにおけるトレーニング時間とGPU利用の改善
• Authors: Palak, Tella Rajashekhar Reddy, Bhaskar Kataria, Rohan Gandhi, Karan Tandon, Debopam Bhattacherjee, Venkata N. Padmanabhan,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LM)のトレーニングには数万のGPUが必要である。 我々は、Wide-Area-Network (WAN)を介して接続された複数のDCでそのようなモデルをトレーニングすることに注力する。 私たちは、新しいワークロード対応の時間帯域幅共有を使用して、トレーニング時間を短縮するAtlasを構築しました。 BubbleTeaは、バブル中にプレフィル・アズ・ア・サービス(LM推論の一部)を実行することで、トレーニングに影響を与えずにGPU使用率を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.39556429133173426
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The widespread adoption of language models (LMs) has caused a huge surge in demand for GPUs. Training large LMs requires tens of thousands of GPUs and housing them in the same datacenter (DC) is a challenge due to many constraints including availability of peak power. We focus on training such models across multiple DCs connected via the Wide-Area-Network (WAN). We built Atlas that speeds up the training time using novel workload-aware temporal bandwidth sharing and other design choices. While Atlas improves the training time, it does not completely eliminate the bubbles (idle GPU cycles). We built BubbleTea that runs prefill-as-a-service (part of LM inference) during the bubbles thus improving the GPU utilization without any impact on training. Compared to state-of-the-art designs, Atlas and BubbleTea together achieve up to 17x faster training, and up to 94% GPU utilization. The code will be open-sourced.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル(LM)の普及により、GPUの需要が急増した。 大きなLMのトレーニングには数万のGPUが必要で、それらを同じデータセンタ(DC)に格納することは、ピーク電力の可用性を含む多くの制約があるため、課題である。 我々は、Wide-Area-Network (WAN)を介して接続された複数のDCでそのようなモデルをトレーニングすることに重点を置いている。 私たちはAtlasを開発し、新しいワークロード対応の時間帯域幅共有やその他の設計選択を使用して、トレーニング時間を短縮しました。 Atlasはトレーニング時間を改善するが、バブルを完全に排除するわけではない(GPUサイクルを欠く)。 BubbleTeaは、バブル中にプレフィル・アズ・ア・サービス(LM推論の一部)を実行することで、トレーニングに影響を与えずにGPU使用率を改善する。 最先端の設計と比較すると、AtlasとBubbleTeaは共に最大17倍の高速トレーニング、最大94%のGPU利用を実現している。 コードはオープンソース化される。

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