EPLB
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EPLB
紹介 :
Expert Parallelism Load Balancer (EPLB)は、ディープラーニングにおけるエキスパート並列(EP)のための負荷分散アルゴリズムです。冗長エキスパート戦略とヒューリスティックなパッキングアルゴリズムにより、異なるGPU間の負荷バランスを確保し、同時にグループ制限エキスパートルーティングを利用してノード間のデータトラフィックを削減します。このアルゴリズムは大規模分散型トレーニングにおいて重要な意味を持ち、リソース利用率とトレーニング効率を向上させます。
ターゲットユーザー :
「本製品は大規模分散型学習を行うディープラーニング研究者やエンジニア、特にエキスパート並列(EP)技術を使用するチームに適しています。リソース配分の最適化、トレーニング効率の向上、ハードウェアコストの削減に役立ちます。」
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最も高い割合の地域: US(19.34%)
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使用シナリオ
自然言語処理(NLP)タスクにおいて、EPLBを使用してTransformerモデルのエキスパート並列トレーニングを最適化し、トレーニング速度を大幅に向上させます。
コンピュータビジョンタスクにおいて、EPLBを使用してマルチGPU環境下でのエキスパート負荷分散を実現し、モデル性能を向上させます。
大規模なレコメンデーションシステムにおいて、EPLBを使用してエキスパート並列トレーニングプロセスを最適化し、トレーニング時間とリソース消費を削減します。
製品特徴
階層型負荷分散とグローバル負荷分散の2つの戦略をサポートし、トレーニングの異なる段階のニーズに対応します。
冗長エキスパート戦略により、負荷の高いエキスパートを動的に複製し、負荷バランスを確保します。
グループ制限エキスパートルーティングを利用して、同じグループのエキスパートを同じノードに配置することで、ノード間の通信を削減します。
推定エキスパート負荷に基づいたエキスパート複製と配置計画を提供し、カスタム負荷予測方法をサポートします。
オープンソース実装により、ユーザーは異なるフレームワークで統合および拡張できます。
使用チュートリアル
1. ローカルにEPLBリポジトリをクローンします。
2. PyTorchなどの依存ライブラリをインストールします。
3. 履歴統計計算による負荷など、エキスパート負荷データを用意します。
4. 負荷データと関連パラメータ(レプリカ数、ノード数、GPU数など)を渡して`eplb.rebalance_experts`関数を呼び出します。
5. 出力されたエキスパート複製と配置計画に基づいて、モデルトレーニング環境を構成します。
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