論文の概要: ASTRA-sim 3.0: Next-Level Distributed Machine Learning Simulations via High-Fidelity GPU and Infrastructure Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.10440v1
- Date: Tue, 09 Jun 2026 05:36:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-10 15:40:58.33746
- Title: ASTRA-sim 3.0: Next-Level Distributed Machine Learning Simulations via High-Fidelity GPU and Infrastructure Modeling
- Title（参考訳）: ASTRA-sim 3.0: 高速GPUとインフラストラクチャモデリングによる次世代分散機械学習シミュレーション
- Abstract要約: 分散機械学習(ML)は、今日の大規模人工知能アプリケーションにとって重要なパラダイムである。
我々は、有望なオープンソースコミュニティ主導のシミュレータASTRA-simを再考する。
InfraGraphは、分散MLネットワークインフラストラクチャを詳細にキャプチャするための標準化された表現である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.001628457251908
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Distributed machine learning (ML) is a key paradigm for today's large-scale artificial intelligence applications. As model inference arises as an important use case, faithful modeling of latency-sensitive collective communication has never been more important. Capturing the device architecture and modeling control and data paths at high fidelity is therefore a necessity today. Having a common, detailed representation for distributed ML infrastructure is also crucial. We revisit the promising open-source, community-driven simulator: ASTRA-sim. In this work, we identify limitations of the current ASTRA-sim simulator and augment it with new features. To this end, we enable fine-grained, high-fidelity simulation with a standardized infrastructure representation, opening new design space exploration opportunities. We propose the simulation at cache-line-sized load-store granularity, with a detailed graphics processing unit (GPU) execution model, to balance simulation scalability and fidelity. We also introduce InfraGraph, a standardized representation to capture distributed ML network infrastructure in detail. Using the updated ASTRA-sim 3.0 simulator, we showcase interesting design space explorations for designing optimized collective algorithms, network requirements, and GPU architectures.
- Abstract（参考訳）: 分散機械学習(ML)は、今日の大規模人工知能アプリケーションにとって重要なパラダイムである。
モデル推論が重要なユースケースとして出現するにつれて、レイテンシに敏感な集団コミュニケーションの忠実なモデリングがより重要になることはなかった。
したがって、デバイスアーキテクチャとモデリング制御とデータパスを高い忠実度で取得することは、今日では必要である。
分散MLインフラストラクチャの共通かつ詳細な表現も重要です。
我々は、有望なオープンソースコミュニティ主導のシミュレータASTRA-simを再考する。
本研究では,現在のASTRA-simシミュレータの限界を特定し,新機能で拡張する。
この目的のために、我々は、標準化されたインフラストラクチャー表現によるきめ細かい高忠実度シミュレーションを可能にし、新しい設計空間探索の機会を開放する。
本稿では,シミュレーションのスケーラビリティと忠実さのバランスをとるために,GPU(GPU)実行モデルを用いたキャッシュラインサイズ負荷ストアの粒度シミュレーションを提案する。
また、分散MLネットワークインフラストラクチャを詳細にキャプチャするための標準化された表現であるInfraGraphも導入しています。
更新されたASTRA-sim 3.0シミュレータを用いて、最適化された集合アルゴリズム、ネットワーク要求、GPUアーキテクチャを設計するための興味深い設計空間探索を紹介する。
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