Execution Context
分散学習は、単一ノードの処理能力を超える複雑なAIモデルの学習に必要な大規模な計算リソースの連携を支援します。この機能は、複数のGPUおよびノード間でデータ分割、モデル並列化、および勾配同期を管理し、トレーニング段階における高いスループットと低い遅延を確保します。これは、大規模な機械学習システムを本番環境に展開する上で不可欠です。
システムは、複数のノードに計算リソースを割り当て、通信基盤を設定することで、分散トレーニング環境を初期化します。
データはシャードに分割され、モデルのパラメータは複数のGPUに分散されることで、同時計算とメモリ効率を実現します。
トレーニングループは、同期された勾配集約によって実行され、分散アーキテクチャであっても、収束精度を確保します。
Operating Checklist
トレーニングジョブの設定を定義します。これには、モデルのアーキテクチャとデータセットのサイズが含まれます。
高速インターコネクトを使用して、複数のノードにわたってコンピューティングリソースを柔軟に提供します。
データ並列処理とモデル並列処理の戦略を設定し、ワークロードを分散します。
勾配同期メカニズムを用いて、トレーニングループを開始します。
Integration Surfaces
リソースのプロビジョニング
トレーニングジョブのために、GPUクラスタとネットワーク帯域幅を自動的に割り当てます。
ジョブオーケストレーション
分散環境におけるトレーニングタスクのスケジューリングと監視。
パフォーマンスチューニング
通信オーバーヘッドとバッチサイズの最適化による、最大スループットの実現。
