The Challenges and Practices of Network Stability in Alibabas Large Scale Computing Clusters

Summary

アリババの分散トレーニングネットワークにおける主な課題と解決策についてのプレゼンテーション。通信効率の向上と大規模ネットワークのスケーラビリティが焦点。新しい自動マーキングDCPメソッドにより、パケットロスの検出とリアルタイムの問題の特定が可能となり、迅速な対応が実現される。高頻度のテレメトリー監視が重要で、効率的なデータ収集が求められる。最後に、ネットワーク障害からの回復を支援するための標準化されたAPIの開発が提唱されている。

Takeaways

• 😀 Alibabaの分散トレーニングネットワークには、通信の検出、ローカライズ、およびリカバリーに関する主要な課題がある。
• 😀 効率的な通信を通じて、トレーニングの実行時間を短縮することが重要である。
• 😀 大規模なGPUクラスタでは、ネットワークコンポーネントの故障率が増加する傾向がある。
• 😀 リンク故障の迅速なローカライズと回復が、分散トレーニングのパフォーマンスを向上させる。
• 😀 現在使用しているツールには限界があり、特にトレーニングトラフィックのリアルタイムモニタリングには不十分である。
• 😀 INGRESS JOBという手法を用いて、パケットロスを効果的に検出する方法があるが、全てのネットワークコンポーネントをカバーする必要がある。
• 😀 AUTON MARKING DCPは、エンドツーエンドのパケットロス検出を実現し、異なるベンダー間での相互運用性を向上させる。
• 😀 監視対象をトレーニングトラフィックに特化することで、ノイズの影響を軽減し、効果的なモニタリングが可能になる。
• 😀 高頻度でのデータ収集が、ネットワークパフォーマンスの問題を早期に特定するのに役立つ。
• 😀 スイッチのサポートが重要で、流れるようなテレメトリデータを実現するための標準化されたAPIが必要である。

Q & A

アリババの分散トレーニングネットワークにおける主な課題は何ですか？

主な課題は、通信の効率性と障害の検出・位置特定です。これらを改善することで、トレーニングの効率を高めることが目指されています。

分散トレーニングのスケールが大きくなることによる影響は何ですか？

スケールの拡大は、ネットワークコンポーネントの10倍増加を招き、その結果、故障のリスクが高まります。

リンク障害率はどのように測定されますか？

リンク障害率は、一定の期間内に発生する障害の頻度として測定され、たとえば0.057%のような具体的な数値が示されています。

現在使用されているツールの課題は何ですか？

現在のツールは、すべてのタイプの障害を効果的にカバーできず、トレーニングトラフィックに特化したパケット損失の検出が困難です。

Auton Marking DCPとは何ですか？

Auton Marking DCPは、ネットワーク全体でのパケット損失を検出するための新しい通信メカニズムで、実際のトレーニングトラフィックに焦点を当てています。

Telemetryの重要性は何ですか？

Telemetryは、ネットワークのパフォーマンスを監視し、問題を迅速に診断するために不可欠であり、特に高頻度のデータ収集が求められています。

リンク障害を迅速に特定するための方法は何ですか？

リアルタイムのデータ収集と高頻度のモニタリングにより、リンク障害の迅速な特定が可能となります。

トレーニングネットワークのパフォーマンスを向上させるための提案は何ですか？

標準化されたAPIの導入、スイッチのサポート強化、ストリーミングTelemetryによる詳細なモニタリングが提案されています。

パケット損失の検出における新しいアプローチは何ですか？

新しいアプローチでは、パケット内にマーキングフィールドを使用し、ネットワーク全体での損失を検出する方法が採用されています。

大規模ネットワークのパフォーマンスを監視する際の注意点は何ですか？

パフォーマンスを監視する際には、細かいグラニュラリティでデータを収集し、特にトラフィックのバーストや同期性に注意を払うことが重要です。