Scheduler and Sharding Considerations for Network Efficiency - Live from SCCC

Summary

このビデオでは、Metaでの大規模な機械学習（ML）トレーニングにおけるスケジューリングとシャーディングの考慮事項について説明しています。特に、Llama 3のトレーニングにおけるGPUの効率的な利用を最大化するための並列処理技術（完全共有データ並列性やテンソル並列性）と、ネットワークおよびトポロジーを考慮したスケジューリング方法について詳しく解説しています。大規模なAIモデルのトレーニングにおいて、ネットワークの帯域幅や遅延を最小限に抑え、最適なパフォーマンスを引き出すための技術的なアプローチが重要であることが強調されています。

Takeaways

• 😀 AGI（人工汎用知能）に向けたMetaの取り組みは、Llamaモデルを活用した大規模なMLトレーニングに基づいています。
• 😀 Metaの24,000 GPUネットワークでは、スケーラビリティとレイテンシの問題が発生し、GPU間のネットワークホップがトレーニング性能に影響を与えます。
• 😀 モデルのシャーディングと並列処理技術が、大規模なGPUネットワークで効率的なトレーニングを実現するための重要な要素です。
• 😀 完全シャードデータ並列（FSDP）では、重み行列をGPU間で分割し、計算と通信を並行して行うことができます。
• 😀 テンソル並列（TP）は、重み行列をGPUごとに保持し、複数のGPU間で通信を行う必要があるため、通信負荷が高くなります。
• 😀 並列処理方法の選択は、GPU間の通信効率を最適化するために重要で、各並列処理方法は異なる通信パターンを持ちます。
• 😀 TPは通信を隠すのが難しく、低いネットワーク耐性を持っているため、高帯域幅のネットワークを使用する必要があります。
• 😀 トポロジーを意識した並列処理とスケジューリングにより、GPU間の通信効率を最大化し、トレーニング性能を向上させることができます。
• 😀 GPUの配置を最適化し、ネットワークトポロジーに基づいてランクを割り当てることで、クロスゾーン通信の遅延を最小限に抑えることができます。
• 😀 トポロジーに基づくスケジューリングでは、ランク割り当てやバッファ容量の確保など、ハードウェアの失敗に対する耐障害性も考慮する必要があります。
• 😀 インフラとモデルの共設計が重要で、モデルサイズに応じて適切な並列処理方法とネットワーク設計を選択することが、効率的なトレーニングに繋がります。

Q & A

MetaがAGIにどのように取り組んでいるか、またその影響は？

MetaはAGI（人工汎用知能）に強く投資しており、LLaMAモデルのような大規模なAIトレーニングシステムを活用しています。これにより、計算能力が増加し、モデルのパフォーマンスが向上するとされています。AGIの推進には、大規模なトレーニングクラスタの構築と、それに伴うスケーラビリティおよびレイテンシの課題解決が重要です。

LLaMA 3のような大規模なモデルをトレーニングする際のネットワーク上の課題は何か？

LLaMA 3のような大規模なモデルでは、GPU間の通信がボトルネックとなり、トレーニングパフォーマンスに影響を与えることがあります。特に、GPUが異なるラックやAIゾーンに配置されている場合、ネットワーク遅延が問題となり、計算効率が低下します。

完全シェアデータ並列性（FSDP）とは何か、その利点は？

完全シェアデータ並列性（FSDP）は、重み行列を複数のGPUに分割して配置し、計算を分担する方法です。これにより、通信オーバーヘッドが最小化され、計算ストリームと通信ストリームを並行して処理できるため、トレーニング効率が向上します。また、遅いネットワークでも耐性があります。

テンソル並列性（TP）の特徴とその課題は何か？

テンソル並列性（TP）は、各GPUが部分的な重み行列を保持し、頻繁に他のGPUと通信する方式です。この方法では、GPU間の通信が多く、ネットワーク遅延の影響を受けやすいため、通信オーバーヘッドを最小化するためのネットワークの最適化が重要です。

パイプライン並列性（PP）はどのように機能し、どのような利点があるか？

パイプライン並列性（PP）は、モデルを複数の層に分割し、各GPUが特定の層を計算する方式です。この方法では、計算ストリームと通信ストリームを分け、計算が行われる間に次の層の準備が進むため、効率的に並列計算が行えます。

ネットワーク効率を最適化するためにMetaが使用した戦略は何か？

Metaは、ネットワーク効率を最大化するために、並列性技術をネットワークの階層構造に基づいて慎重に配置しました。テンソル並列性はラック内で、パイプライン並列性はAIゾーン内で、データ並列性はゾーン間やビルディング間で配置され、各並列技術の特性に合わせた最適なネットワーク利用が実現されています。

GPUのスケジューリングにおけるトップロジー認識とは何か？

トップロジー認識スケジューリングは、GPUの配置と通信パターンを最適化する手法です。これにより、通信が最も効率的に行われるように、ネットワーク上でGPUを配置します。例えば、近接したGPUを同じラック内に配置することで、通信遅延を最小化し、トレーニング効率を向上させます。

GPUのランク割り当てがトレーニングパフォーマンスにどのように影響するか？

ランク割り当ては、GPU間での通信を最適化するために重要です。ランクが近いGPU同士は、物理的に近い場所に配置され、通信遅延が最小限に抑えられます。これにより、通信回数が多いランクをネットワーク上で近接させることで、トレーニングパフォーマンスが向上します。

マスタ（Mast）の役割と、どのようにスケジューリングに関与しているか？

マスタ（Mast）は、GPUネットワークのスケジューリングシステムであり、GPUのランクをネットワークトポロジーに基づいて割り当てます。これにより、ネットワークの負荷を最適化し、トレーニングジョブの効率的な実行を支援します。また、並列技術を意識せずにトポロジー制約を利用することで、スケジューリングの柔軟性を高めています。

大規模なトレーニングジョブのスケジューリングにおいて、他に考慮すべき要素は何か？

大規模なトレーニングジョブのスケジューリングでは、ネットワークオーバーヘッド以外にも、スケジューリングオーバーヘッドやフォールトトレランスが重要です。スケジューリングオーバーヘッドは、トレーニングの再実行時にかかる時間を最小限に抑えることが求められ、フォールトトレランスでは、モデルの一部が機能しなくても他の部分が独立して動作できるかを検討する必要があります。

MetaのAIトレーニングシステムで使用される性能モデルの役割は何か？

性能モデルは、モデル構成、トレーニング設定、ハードウェア構成を入力として、トレーニングのスループットを予測します。これにより、現在のインフラに最適な構成を選択し、GPUの利用効率を最大化することができます。