Efficient Multi-Path NVLink/PCIe-Aware UCX based Collective Communication for Deep Learning
Notice bibliographique
Résumé
High-performance communication for very large messages on modern multi-GPU nodes has become increasingly important for Deep Learning workloads. These computing nodes are equipped with state-of-the-art interconnects, such as Nvidia's NVLink and PCIe, to facilitate communications between GPUs, and GPUs with the host processors. In this paper, we take on the challenge to design efficient intra-socket GPU-to-GPU communication using multiple NVLink channels at the UCX and MPI levels, and then utilise it to design an intra-node hierarchical NVLink/PCIe-aware GPU based MPI_Allreduce to enhance Horovod + TensorFlow with different models. UCX only utilises a small portion of the available NVLink bandwidth for intra-socket GPU-to-GPU communication. We propose a novel data transfer mechanism that stripes the message across multiple intra-socket communication channels and multiple memory regions using multiple GPU streams to utilise all available NVLink paths. Our approach achieves 1.69x and 1.84x higher bandwidth for UCX and Open MPI + UCX, respectively. We observe similar bandwidth improvements for large messages for MPI point-to-point communication when compared to other MPI implementations as they are also limited by data transfers by a single path. We then propose a 3-stage hierarchical, pipelined MPI_Allreduce design that incorporates the new multi-path NVLink data transfer mechanism for intra-socket communications in the first and third stages of the collective, and PCIe and X-bus channels for inter-socket GPU communication in the second stage with minimal interference. For large messages, our proposed algorithm achieves a high speedup when compared to Spectrum MPI, Open MPI + UCX, Open MPI + HPC-X, MVAPICH2-GDR, and NCCL. We also observe significant speedup for the proposed MPI_Allreduce for Horovod with TensorFlow with a variety of Deep Learning models.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».