Scheduler and Sharding Considerations for Network Efficiency | Weiwei Chu & Arnab Choudhury

Summary

このビデオスクリプトは、メタのAIインフラストラクチャチームが、ネットワークのスケジューリングとチャーティングの考慮事項について話す様子を記録しています。彼らは、人工知能のトレーニングスケジューラ「Mast」の開発と、大規模トレーニングクラスターの拡大に伴い生じるスケーラビリティやレイテンシの問題について語ります。また、パラレリズム技術やモデルのネットワークコードサイジング、そして大規模でのスケジューリングの重要性について説明し、最適なMLトレーニングパフォーマンスを実現するためには、ネットワークのトポロジーに配慮したスケジューリングが不可欠であると強調しています。

Takeaways

• 😀 スケジューラとチャーティングの考慮事項は、ネットワーク効率に大きく影響を与えます。
• 🤖 MetaのAIインフラでは、大規模トレーニングとAIへの移行に焦点を当てています。
• 🧠 AGI（人工一般知能）に向かっての業界全体の大きな推進力の中で、Metaも特にLLaMAモデルを通じてAGIに焦点を当てています。
• 💡 より多くのコンピュートはモデル性能を向上させ、Metaでは大規模トレーニングクラスタのサイズを増やすことで投資しています。
• 🔗 スケジューラは、GPU間のネットワークホップのコストを最小限に抑えるために、モデルのスケジューリングとチャーティングを重要視しています。
• 📈 Llama 3のトレーニングでは、効率の改善により、数千のGPUでのトレーニングコストを大幅に削減しました。
• 🛠️ パラレル手法とモデル・ネットワークの共同設計は、ネットワーク設定とスケジューリングがパラレル手法にとって不可欠である理由を説明しています。
• 🌐 ネットワーク認識型パラレル手法を使用することで、ネットワークの最適な使用を確保し、Llama 3ではネットワークの4つの次元を注意深く順序付けています。
• 📊 スケジューラは、MLトレーニングのスケールでのスケジューリングに関する検討を行い、ネットワークトポロジー内のノード間の通信を最小限に抑えることを目指しています。
• 🔄 ランク割り当ては、通信頻度が高いホストを互いに近くに配置することで、遅延が敏感なパラレル手法技術のパフォーマンスを向上させます。

Q & A

メタはAIインフラにどれくらいの時間を費やしていますか？

Arnabはメタで6年半働いており、そのほとんどの時間をAIインフラに費やしていると述べています。

Mastとは何ですか？

MastはメタでのGPUトレーニングのための機械学習トレーニングスケジューラーです。

メタはどのようにしてAGI（人工一般知能）に向かっていますか？

メタはLlamaモデルを通じてAGIに向かっており、コンピュートの増加によりモデルパフォーマンスが向上すると見ています。

メタは去年に構築した24,000 GPUネットワークでどのような問題に直面しましたか？

スケーラビリティとレイテンシの問題に直面し、特にスケジューリングとチャーティングの検討が重要になりました。

Llama 3トレーニングではどのようにトレーニング時間を短縮しましたか？

効率の向上により、数ヶ月のトレーニング時間を大幅に短縮し、数千GPUでのトレーニングのコストを大幅に削減しました。

パラダイスムとは何ですか？

パラダイスムはモデルをGPUに適合させるためにモデルを分割し、GPU間の通信を最小限に抑える技術です。

フルシャーディングデータパラダイスムとテンソルパラダイスムの違いは何ですか？

フルシャーディングデータパラダイスムは重い通信を隠蔽することができ、計算と通信を並行に実行できますが、テンソルパラダイスムは重い通信が連続的に行われ、計算によって隠蔽するのが難しくなります。

ランク割り当てとは何ですか？

ランク割り当ては、MLトレーニングジョブのプロセスリスト内の各プロセスが異なるGPUで実行されるようにランクをGPUホストに割り当てるプロセスです。

メタはどのようにして良好なランク割り当てを実現していますか？

バックエンドネットワークの各GPUホストにはラック、行、AIゾーンIDが関連付けられており、スケジューラーはこれらを知ってホストをトポロジカルにソートします。

メタのスケジューラはどのようにしてネットワーク要件を満たすようにGPUをスケジューリングしていますか？

スケジューラはネットワークトポロジー情報を知り、ホストをトポロジカルにソートして、通信頻度が高いホストを相互に近づけることにより、良好なランク割り当てを実現しています。

メタはどのようにしてインフラとモデルのコード共同設計を行っていますか？

インフラとハードウェアの現状に合わせてモデルを設計し、モデルの質とトレーニング効率の両方が良いようにハードウェアとインフラにフレンドリーなモデルを設計しています。