EPLB
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EPLB
簡介 :
Expert Parallelism Load Balancer (EPLB)是一種用於深度學習中專家並行(EP)的負載均衡算法。它通過冗餘專家策略和啟發式打包算法,確保不同GPU之間的負載平衡,同時利用組限制專家路由減少節點間數據流量。該算法對於大規模分佈式訓練具有重要意義,能夠提高資源利用率和訓練效率。
需求人群 :
該產品適用於需要進行大規模分佈式訓練的深度學習研究人員和工程師,尤其是那些使用專家並行(EP)技術的團隊。它能夠幫助他們優化資源分配,提高訓練效率,並降低硬件成本。
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使用場景
在自然語言處理(NLP)任務中,使用EPLB優化Transformer模型的專家並行訓練,顯著提高訓練速度。
在計算機視覺任務中,通過EPLB實現多GPU環境下的專家負載均衡,提升模型性能。
在大規模推薦系統中,利用EPLB優化專家並行訓練過程,減少訓練時間和資源消耗。
產品特色
支持層次化負載均衡和全局負載均衡兩種策略,適應不同階段的訓練需求。
通過冗餘專家策略,動態複製負載較重的專家,確保負載平衡。
利用組限制專家路由,儘量將同一組的專家放置在同一節點上,減少跨節點通信。
提供基於估計專家負載的專家複製和放置計劃,支持自定義負載預測方法。
開源實現,便於用戶在不同框架中集成和擴展。
使用教程
1. 克隆EPLB倉庫到本地。
2. 安裝依賴庫,如PyTorch等。
3. 準備專家負載數據,例如通過歷史統計計算負載。
4. 調用`eplb.rebalance_experts`函數,傳入負載數據和相關參數(如副本數、節點數、GPU數等)。
5. 根據輸出的專家複製和放置計劃,配置模型訓練環境。
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