Checkpoint Offloading SSD Enhancing Performance and Scalability in LLM Training

Summary

本プレゼンテーションでは、SK HのJun CamとKevin Tongが、AIトレーニングシステムにおけるチェックポイントオフロードの新しいアプローチを紹介しました。リソース管理チェックポイントは、パラメータやモーメントなどの最適な状態を保存し、トレーニングの効率を向上させます。SSDを活用することで、データ転送量を最大50％削減し、GPUメモリ使用量を65％削減することが示されました。この技術は、トレーニングのパフォーマンスを向上させ、大規模モデルの訓練を可能にします。興味のある方はデモブースで詳細を確認できます。

Takeaways

• 😀 RMチェックポイントは、最適な状態（パラメータ、モーメント、分散）を永続ストレージに保存し、トレーニングの各イテレーションでのモデルの復元を可能にします。
• 😀 モデルサイズの増加に伴い、チェックポイントサイズもテラバイトに達することが多く、ストレージの負担が増します。
• 😀 チェックポイント処理の高バースト性と周期性は、PCIおよびネットワーク帯域幅を大幅に消費し、トレーニングパフォーマンスに影響を与えます。
• 😀 SSDにチェックポイントデータを保存することで、PCIおよびネットワーク帯域幅の使用を削減し、トレーニングシステムのパフォーマンス影響を最小限に抑えることが可能になります。
• 😀 混合精度トレーニングを用いることで、前方および後方パスを低精度で計算し、最適化ステップは高精度で行います。
• 😀 チェックポイントオフロードにより、最適化計算をSSDに移行し、GPUとストレージ間のデータ転送を最大50%削減できます。
• 😀 チェックポイントの短縮復元時間により、次のイテレーションのためにGPUにパラメータデータを迅速に復元できます。
• 😀 SSDに最適化状態をオフロードすることで、GPUメモリの65%を削減でき、大規模モデルのトレーニングが可能になります。
• 😀 チェックポイントオフロードを適用することで、ネットワーク帯域幅のボトルネックを軽減し、全体的なトレーニング速度が向上します。
• 😀 今後の研究では、ソフトウェア変更の最小化とパフォーマンスへの影響を考慮しながら、GFS G4およびデバイスマッパーとの統合が進められています。

Q & A

RMチェックポイントとは何ですか？

RMチェックポイントは、モデルの最適な状態（パラメータ、モーメンタム、分散）を永続的ストレージに保存するプロセスです。

チェックポイントオフロードSSDの利点は何ですか？

この技術により、PCIとネットワークの帯域幅の消費を削減し、GPUメモリの使用効率を向上させることができます。

ミックスドプレシジョントレーニングとは何ですか？

ミックスドプレシジョントレーニングは、低精度で前方と後方のパスを実行し、高精度でオプティマイザーステップを実行する手法で、計算速度を向上させつつモデルの精度を保ちます。

この技術における主要な課題は何ですか？

主要な課題には、モデルサイズの増加に伴うチェックポイントのサイズの増大や、チェックポイント処理によるパフォーマンスへの影響があります。

オプティマイザーステートのサイズが大きくなる理由は何ですか？

オプティマイザーステートは、モデルパラメータに加え、モーメンタムや分散を保持するため、サイズがモデルの3倍に増加します。

SSDにオフロードすることで期待される効果は何ですか？

SSDにオフロードすることで、GPUとストレージ間のデータ転送サイズが最大50%削減され、トレーニング全体のスピードが向上します。

オフロードされた処理の実装において、どのような変更が必要ですか？

オフロードを実現するためには、トレーニングフレームワーク（例：Microsoft DeepSpeed）の修正が必要で、オプティマイザーステージをSSDに移動させる必要があります。

高精度と低精度のパラメータはどのように管理されますか？

トレーニングの各段階に応じて、低精度と高精度のパラメータと勾配のコピーを保持し、データ型を変換します。

このアプローチによって、GPUメモリはどのように節約されますか？

オプティマイザーステートをSSDにオフロードすることで、GPUメモリに必要なストレージが減少し、65%のメモリを節約できます。

この技術を用いたデモはどこで見ることができますか？

技術のデモは、ExpoルームのSK Hブースで見学でき、関連するビデオも展示されています。