AI-hardware en softwarestack
Welke uitspraak over de werking van de all-reduce-communicatie bij gedistribueerde training is juist?
- ADe data van één GPU worden gewist om geheugen vrij te maken
- BDe waarden (zoals gradiënten) van alle GPU's worden opgeteld en de som wordt aan alle GPU's uitgedeeld
- CDe voeding van alle GPU's wordt gelijktijdig uitgeschakeld
Antwoord en toelichting tonen
Antwoord: B. De waarden (zoals gradiënten) van alle GPU's worden opgeteld en de som wordt aan alle GPU's uitgedeeld
All-reduce is een communicatievorm waarbij de tensoren van gelijke vorm van elke GPU elementgewijs worden opgeteld (reduce) en alle GPU's het resultaat ontvangen. Bij ring-all-reduce, waarbij GPU's in een ring worden verbonden en de data in kleine stukken worden verdeeld en aan de buur doorgegeven, blijft de communicatiehoeveelheid per GPU vrijwel constant ook als het aantal GPU's toeneemt. Bij training met dataparallellisme wordt deze communicatie gebruikt voor het middelen van de gradiënten in elke stap.