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蚂蚁集团大规模训练瓶颈问题与三大优化方向

2023-11-09 19:35 浏览: 519744 次 我要评论(0 条) 字号:

为了解决存储IO的性能问题单机存储容量问题,以及网络延迟的问题,蚂蚁集团引入了Alluxio来支持蚂蚁集团内部的大规模模型训练,优化方向主要有三个:

  • 稳定性建设:可以把整个集群做FO的时间控制在30秒以内,如果再配合一些其他机制,比如client端有一些元数据缓存机制,就可以达到一种用户无感知的条件下进行FO。

  • 性能优化:单个集群的吞吐已经形成了三倍以上提升,整个性能也会提升上来,可以支持更大并发的模型训练任务。
  • 规模提升模型训练集合越来越大,可以把这种模型训练引入进来,对外提供支持。
使用Alluxio后,支付宝的模型训练速度和效率都有了显著提升。此外,基础设施成本有所降低,数据工程师能有更多时间来专注于更具战略性的任务

针对企业/机构进行模型训练时效率低、成本高、可靠性低,可扩展性差等诸多难题,Alluxio推出了第四期宝典《PyTorch模型训练性能调优宝典》,本电子书是解决PyTorch训练性能和效率问题的首选宝典。

资料目录:



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本宝典中介绍的技术适用于对PyTorch的基础设施及其使用的资源进行调优。这些调优技巧适用于所有模型算法,包括CNNs、RNNs、GANs、transformers(如GPT、BERT)等,且适用于所有领域,如计算机视觉、自然语言处理等。



核心要点:



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