Designing Scalable Networks for Large AI Clusters: Challenges and Key Insights | Jithin Jose

@Scale

12 Sept 202421:42

Summary

TLDRこのビデオでは、MicrosoftのJenが、AIクラスター向けにスケーラブルなネットワークを設計する上で直面する課題と、これまでの経験からの主要な洞察について語っています。特に、ネットワークトポロジー、ルーティングデザイン、通信ライブラリの最適化について議論し、パフォーマンスとスケーリング効率を高めるために取り組んできた取り組みを紹介しています。また、スマートスイッチや通信ライブラリの進化、クラスターの検証方法、そしてネットワークの信頼性向上のための新しいツールの開発についても触れています。

Takeaways

🔍 Microsoftでは大規模なAIクラスター向けのバックエンドネットワークを設計し、スケーリングやパフォーマンス最適化に重点を置いている。
🚀 2019年にMicrosoftはクラウドで初めて20KスケールのMPIジョブを達成し、その後HDRで80Kスケールに拡大した。
🤖 AIトレーニングのスケーリングは急速に進んでおり、複雑なモデルや多様なデータの必要性が増している。
💡 ネットワークトポロジーとルーティングデザインがスケーリングの鍵であり、様々なワークロードに対応するためにネットワーク設計が重要。
🔗 新しいクラスタは部分的に構築されるため、既存のトレーニングジョブに影響を与えない方法で検証する必要がある。
📉 ネットワークの信頼性がトレーニングジョブのパフォーマンスに大きく影響し、リンクフラップがパフォーマンス低下の原因となる。
⚙️ 通信ライブラリはネットワークの状態変化に適応し、効率的なトレーニングを可能にするための調整が必要。
🔧 Microsoftは公共クラスタ向けにはレール最適化を、専用AIクラスター向けには特定のワークロードに合わせた設計を採用している。
🛠 スマート通信ライブラリやネットワークスヌーピングを活用して、ネットワーク状態に応じた動的な最適化を行うことが考えられている。
🏗 スケーリングの課題には、ネットワークトポロジー、ルーティングデザイン、通信ライブラリの調整などがあり、Microsoftはこれらに対応する新たなソリューションを開発している。

Q & A

Microsoftでは、どのようなバックエンドネットワークを設計していますか？
-Microsoftでは、大規模AIクラスタのバックエンドネットワークを設計し、構築しています。これは、中間層やトレーニングアプリケーションにハードウェア機能やネットワーク機能を公開する通信ライブラリの開発に重点を置いています。
2019年にMicrosoftが達成したMPIジョブのスケールの目標は何でしたか？
-2019年にMicrosoftはクラウドの中で初めて20KスケールMPIジョブのマークを達成しました。
HDR技術とNVIDIA A100を使用してMicrosoftはどのように進化しましたか？
-HDR技術とNVIDIA A100を利用して、Microsoftは大規模AIトレーニングクラスタを構築し、Top 500スーパーコンピュータのランキングで10位以内に入りました。さらに、NDとH100 CLを使用して、全体で3位、クラウド部門では1位のランキングを獲得しました。
スケーリングを超えるためにどのような課題が見られますか？
-スケーリングを超えるために見られる課題には、ネットワークトポロジーの設計、ネットワークの検証、通信ライブラリの最適化、クラスタの信頼性などが含まれます。
ネットワークのファンジビリティとは何を意味していますか？
-ネットワークのファンジビリティとは、特定のワークロードや時代にのみ機能する高価なネットワークを構築するのではなく、進化するものに合わせてネットワークが対応できる性質を指します。
クラスタの検証とはどのようなプロセスですか？
-クラスタの検証とは、クラスタが異なるチャンクで構築される場合に、新しいチャンクのトレーニングや準備ができていないことを避け、既存のトレーニングに影響を与えないようにするプロセスです。
通信ライブラリの最適化とはどのようなものですか？
-通信ライブラリの最適化とは、特定のネットワークタイプやトポロジーにチューニングされたライブラリを通じて、メッセージングパフォーマンスを向上させるプロセスです。
ネットワークの信頼性とは何を意味していますか？
-ネットワークの信頼性とは、リンクフラグなどのネットワークの状態変化に強いトレーニングジョブの実行を意味し、ネットワークの非対称性やダウンタイムに対処する方法を含みます。
スーパーベンチとはどのようなツールですか？
-スーパーベンチは、ネットワークベンチマークとモデルベンチマークのセットで、特定のノードのパターンを取得し、エラーシグネチャを特定するためのツールです。
Azure HPCのスケーリングと効率の旅は何ですか？
-Azure HPCのスケーリングと効率の旅は、ネットワークトポロジーの変更、通信ライブラリとルーティング選択との緊密な結びつき、新しいルーティング設計の導入、非RTTベースの通信ライブラリ設計への移行を通じて実現されています。