EAGLE: Expedited Device Placement with Automatic Grouping for Large Models
Notice bibliographique
Résumé
Advanced deep neural networks with large sizes are usually trained on a mixture of devices, including multiple CPUs and GPUs. The model training speed and efficiency are drastically impacted by the placement of operations on devices. To identify the optimal device placement, the state-of-the-art method is based on reinforcement learning with a hierarchical model, which partitions the operations into groups and then assigns each group to specific devices. However, due to the additional dimension of grouping decisions coupled with the placement, the reinforcement learning efficiency is greatly reduced. With modern neural networks growing in size and complexity, the issue of low efficiency and high cost in device placement is further aggravated. In this paper, we propose our design of EAGLE (Expedited Automatic Grouping for Large modEls), which integrates automatic grouping into reinforcement learning-based placement in an optimal way, to achieve the best possible training time performance for very large models. An extra RNN is introduced to transform parameters of the grouper into inputs of the placer, linking the originally separated parts together. Further optimizations have also been made in the network inputs. We have deployed and extensively evaluated EAGLE on InceptionV3, GNMT and BERT benchmarks. Compared with the state-of-the-art, the performance achieved by our design, measured by the per-step time with the resulted placement, is 2.7% and 18.7% better for GNMT and BERT, respectively. For Inception-V3, our design achieves the fastest speed in discovering the optimal placement.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».