Tốc độ ghi điểm kiểm tra mô hình lớn nhanh hơn 116 lần so với PyTorch! Microsoft đã đề xuất phương pháp FastPersist mới.

FastPersist: Giải pháp đột phá cho việc tạo checkpoint trong huấn luyện mô hình học sâu

Đối với việc phát triển trí tuệ nhân tạo, mô hình học sâu đóng vai trò quan trọng, đặc biệt là quá trình tạo checkpoint (điểm kiểm tra) trong quá trình huấn luyện. Tuy nhiên, khi quy mô của mô hình ngày càng mở rộng, phương pháp truyền thống để tạo điểm kiểm tra đã không còn đáp ứng được nhu cầu I/O ngày càng tăng, trở thành một rào cản đối với sự phát triển của học sâu.

FastPersist, một giải pháp do nhóm DeepSpeed của Microsoft đề xuất, nhằm giải quyết vấn đề này. Giải pháp này bao gồm ba phương pháp đổi mới chính:

• Tối ưu hóa sử dụng NVMe SSDs: Bằng cách sử dụng các thư viện I/O như libaio và io_uring, FastPersist có thể quản lý dữ liệu giữa GPU và SSD hiệu quả hơn, cải thiện tốc độ tạo điểm kiểm tra trên một nút.
• Tăng cường song song hóa ghi dữ liệu: Sử dụng kỹ thuật double buffering, FastPersist cho phép ghi dữ liệu và tiền xử lý dữ liệu đồng thời, giảm thời gian chờ đợi và cải thiện hiệu suất tổng thể.
• Hoạt động song song với đào tạo: FastPersist cho phép hoạt động ghi điểm kiểm tra được thực hiện đồng thời với các tác vụ tính toán khác, giúp giảm thiểu độ trễ I/O và tăng hiệu suất đào tạo.

FastPersist cũng đã được chứng minh là đạt được tốc độ ghi điểm kiểm tra cao hơn đến 116 lần so với phương pháp cơ bản, mà không ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất đào tạo. Điều này không chỉ giải quyết vấn đề về hiệu suất I/O trong đào tạo mô hình học sâu quy mô lớn, mà còn hỗ trợ sự phát triển tiếp theo của các mô hình học sâu trong tương lai.

Nghiên cứu đã đánh giá hiệu suất của FastPersist thông qua nhiều kịch bản và góc nhìn khác nhau. Kết quả cho thấy, FastPersist đạt được tốc độ ghi điểm kiểm tra đáng kể so với phương pháp cơ bản, đặc biệt trong môi trường huấn luyện quy mô lớn với hàng ngàn GPU.

Trong kịch bản huấn luyện mô hình quy mô lớn, FastPersist đã chứng minh khả năng duy trì tốc độ ghi điểm kiểm tra thấp và hiệu suất tăng lên đáng kể khi mức độ song song hóa dữ liệu tăng lên.

Điều này chứng tỏ rằng FastPersist không chỉ là một giải pháp hiệu quả cho vấn đề I/O trong học sâu, mà còn là một bước tiến quan trọng hướng tới sự phát triển của các mô hình học sâu trong tương lai.

**Từ khóa:**
– Học sâu
– Mô hình học sâu
– FastPersist
– Microsoft
– DeepSpeed