課程簡介

案例背景:
隨著人工智能的普及，機器學習、深度學習已經(jīng)被廣泛應用于各個行業(yè)。然后數(shù)據(jù)顯示目前分布式訓練在很多場景下依然面臨復雜度高、訓練效率達不到期望的狀況。分布式訓練的性能優(yōu)化受到了越來越多的關(guān)注。華為云Volcano團隊針對GPU利用率低、數(shù)據(jù)傳輸延遲、節(jié)點計算密度不足等場景進行了優(yōu)化實踐，提供了多種解決方案并取得了實質(zhì)性的成果。

解決思路:
我們主要針對分布式訓練的特點，主要從調(diào)度方面進行了優(yōu)化，提供了組調(diào)度、binpack、拓撲調(diào)度、GPU共享等多種調(diào)度策略，有效縮短了分布式訓練的時間。同時我們增強了分布式訓練作業(yè)的生命周期管理，讓分布式訓練更簡單、更高效。

成果：
優(yōu)化后實際分布式訓練性能提升30%以上

目標收益

1. 機器學習、深度學習平臺優(yōu)化經(jīng)驗
2. 基于Kubernetes的機器學習平臺調(diào)度系統(tǒng)設計經(jīng)驗
3. 開源社區(qū)運作、參與經(jīng)驗

培訓對象

課程內(nèi)容

案例方向

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數(shù)據(jù)商業(yè)化/大數(shù)據(jù)架構(gòu)/NLP/人工智能產(chǎn)品落地

案例背景

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隨著人工智能的普及，機器學習、深度學習已經(jīng)被廣泛應用于各個行業(yè)。然后數(shù)據(jù)顯示目前分布式訓練在很多場景下依然面臨復雜度高、訓練效率達不到期望的狀況。分布式訓練的性能優(yōu)化受到了越來越多的關(guān)注。華為云Volcano團隊針對GPU利用率低、數(shù)據(jù)傳輸延遲、節(jié)點計算密度不足等場景進行了優(yōu)化實踐，提供了多種解決方案并取得了實質(zhì)性的成果。

收益

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1. 機器學習、深度學習平臺優(yōu)化經(jīng)驗
2. 基于Kubernetes的機器學習平臺調(diào)度系統(tǒng)設計經(jīng)驗
3. 開源社區(qū)運作、參與經(jīng)驗

解決思路

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我們主要針對分布式訓練的特點，主要從調(diào)度方面進行了優(yōu)化，提供了組調(diào)度、binpack、拓撲調(diào)度、GPU共享等多種調(diào)度策略，有效縮短了分布式訓練的時間。同時我們增強了分布式訓練作業(yè)的生命周期管理，讓分布式訓練更簡單、更高效。

結(jié)果

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優(yōu)化后實際分布式訓練性能提升30%以上