論文の概要: Mist: Efficient Distributed Training of Large Language Models via Memory-Parallelism Co-Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19050v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 18:21:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:54:26.244520
• Title: Mist: Efficient Distributed Training of Large Language Models via Memory-Parallelism Co-Optimization
• Title（参考訳）: Mist: メモリ並列化による大規模言語モデルの効率的な分散トレーニング
• Authors: Zhanda Zhu, Christina Giannoula, Muralidhar Andoorveedu, Qidong Su, Karttikeya Mangalam, Bojian Zheng, Gennady Pekhimenko,
• Abstract要約: 本稿では,メモリ,オーバーラップ,不均衡を考慮した自動分散トレーニングシステムであるMistを提案する。 Mistは、最先端手動システムMegatron-LMや最先端自動システムAcesoと比較して平均1.28$times$(最大1.73$times$)の高速化を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.223375172715722
• License:
• Abstract: Various parallelism, such as data, tensor, and pipeline parallelism, along with memory optimizations like activation checkpointing, redundancy elimination, and offloading, have been proposed to accelerate distributed training for Large Language Models. To find the best combination of these techniques, automatic distributed training systems are proposed. However, existing systems only tune a subset of optimizations, due to the lack of overlap awareness, inability to navigate the vast search space, and ignoring the inter-microbatch imbalance, leading to sub-optimal performance. To address these shortcomings, we propose Mist, a memory, overlap, and imbalance-aware automatic distributed training system that comprehensively co-optimizes all memory footprint reduction techniques alongside parallelism. Mist is based on three key ideas: (1) fine-grained overlap-centric scheduling, orchestrating optimizations in an overlapped manner, (2) symbolic-based performance analysis that predicts runtime and memory usage using symbolic expressions for fast tuning, and (3) imbalance-aware hierarchical tuning, decoupling the process into an inter-stage imbalance and overlap aware Mixed Integer Linear Programming problem and an intra-stage Dual-Objective Constrained Optimization problem, and connecting them through Pareto frontier sampling. Our evaluation results show that Mist achieves an average of 1.28$\times$ (up to 1.73$\times$) and 1.27$\times$ (up to 2.04$\times$) speedup compared to state-of-the-art manual system Megatron-LM and state-of-the-art automatic system Aceso, respectively.
• Abstract（参考訳）: データ、テンソル、パイプライン並列化などの並列処理や、アクティベーションチェックポイント、冗長性排除、オフロードといったメモリ最適化は、大規模言語モデルの分散トレーニングを加速するために提案されている。 これらの手法の最適組み合わせを見つけるために,自動分散学習システムを提案する。 しかし、既存のシステムは、重複認識の欠如、広大な検索空間をナビゲートできないこと、マイクロバッチ間の不均衡を無視しているため、最適化のサブセットを調整しているだけである。 これらの欠点に対処するため、並列処理と並行してメモリフットプリント削減技術をすべて包括的に最適化するメモリ、オーバーラップ、不均衡を考慮した自動分散トレーニングシステムであるMistを提案する。 Mistは,(1)微粒なオーバーラップ集中スケジューリング,(2)高速チューニングのためのシンボリック式を用いた実行時およびメモリ使用量の予測,(3)非バランスな階層的チューニング,プロセスの段階間不均衡化と重複認識への分離,および2段階のDual-Objective Constrained Optimization問題,およびParetoフロンティアサンプリングによる相互接続という,3つの重要なアイデアに基づいている。 評価の結果,Mistは平均1.28$\times$(最大1.73$\times$)と1.27$\times$(最大2.04$\times$)の高速化を実現している。

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