論文の概要: Accelerating AllReduce with a Persistent Straggler

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.23523v1
• Date: Thu, 29 May 2025 15:03:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-30 18:14:07.924439
• Title: Accelerating AllReduce with a Persistent Straggler
• Title（参考訳）: 永続ストラグラーによるAllReduceの高速化
• Authors: Arjun Devraj, Eric Ding, Abhishek Vijaya Kumar, Robert Kleinberg, Rachee Singh,
• Abstract要約: StragglARは、永続的なストラグラーの存在下で、分散トレーニングと推論を加速するAllReduceアルゴリズムである。 8-GPUサーバ上では、StragglARの実装は最先端のAllReduceアルゴリズムよりも22%高速化される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.160343192414151
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Distributed machine learning workloads use data and tensor parallelism for training and inference, both of which rely on the AllReduce collective to synchronize gradients or activations. However, bulk-synchronous AllReduce algorithms can be delayed by a persistent straggler that is slower to reach the synchronization barrier required to begin the collective. To address this challenge, we propose StragglAR: an AllReduce algorithm that accelerates distributed training and inference in the presence of persistent stragglers. StragglAR implements a ReduceScatter among the remaining GPUs during the straggler-induced delay, and then executes a novel collective algorithm to complete the AllReduce once the straggler reaches the synchronization barrier. StragglAR achieves a 2x theoretical speedup over popular bandwidth-efficient AllReduce algorithms (e.g., Ring) for large GPU clusters with persistent stragglers. On an 8-GPU server, our implementation of StragglAR yields a 22% speedup over state-of-the-art AllReduce algorithms.
• Abstract（参考訳）: 分散機械学習ワークロードは、トレーニングと推論にデータとテンソル並列性を使用し、どちらも勾配やアクティベーションの同期にAllReduce集合に依存している。 しかし、バルク同期AllReduceアルゴリズムは、集合を開始するのに必要な同期障壁に到達するのに遅くなる永続的なストラグラーによって遅延することができる。 この課題に対処するために、分散トレーニングと推論を、永続的なストラグラーの存在下で高速化するAllReduceアルゴリズムであるStragglARを提案する。 StragglARは、トラグラー誘導遅延中に残りのGPU間でReduceeScatterを実装し、その後、トラグラーが同期障壁に達するとAllReduceを完了する新しい集合アルゴリズムを実行する。 StragglARは、一般的な帯域幅効率のAllReduceアルゴリズム(例えばRing)よりも2倍のスピードアップを実現している。 8-GPUサーバ上では、StragglARの実装は最先端のAllReduceアルゴリズムよりも22%高速化される。

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