Execution Context
モデル並列学習は、ニューラルネットワークの層やパラメータを複数のGPUに分割して分散させる、計算負荷の高い重要な処理です。このアーキテクチャにより、機械学習エンジニアは、個々のハードウェアのメモリ制限を超えるようなモデルの学習が可能になります。データ転送と勾配同期をデバイス間で調整することで、この機能は、深層学習サイクルにおいて高いスループットと効率的な収束を保証し、その結果、モデルの精度と学習速度が、本番環境において直接的に向上します。
モデルのアーキテクチャを、個々のGPUメモリの制限内に収まるように分割し、管理可能なセグメントにすることで、プロセスが開始されます。
データはその後、デバイス間で分割され、各GPUが順伝播の過程で、異なる入力テンソルの一部を処理します。
勾配同期プロトコルは、次の反復処理を開始する前に、共有モデルの重みが常に一貫して更新されることを保証します。
Operating Checklist
各GPUノードに対して、ランクとワールドサイズを示す識別子を用いて、分散環境を初期化します。
指定された並列化戦略に基づいて、モデルのパラメータまたはレイヤーを分割します。
入力データバッチを、テンソルスライスアルゴリズムを用いてデバイス間で分散します。
重み更新のために、全要素削減演算を用いた、同期された順伝播と逆伝播を実行します。
Integration Surfaces
ハードウェアのプロビジョニング
NVLinkやInfiniBandなどの互換性のある通信インターコネクトを備えた、マルチGPUクラスタの構成。
分散フレームワークの選定
PyTorch DistributedやDeepSpeedといったフレームワークを活用し、並列計算のロジックを管理します。
パフォーマンス監視
GPUの利用状況、メモリ帯域幅、および勾配同期の遅延をリアルタイムで追跡します。
