Come valutare la comunicazione collettiva nell'ambito dell'intelligenza artificiale
Caratterizzazione della comunicazione collettiva tra i cluster di IA
Il benchmarking della comunicazione collettiva inizia con un’operazione definita, gli endpoint partecipanti e un profilo di carico di lavoro ripetibile. Configurare la topologia di rete e gli endpoint di emulazione host, quindi selezionare modelli collettivi quali AllReduce, AllGather o ReduceScatter in base alla metodologia di benchmark. Specificare le dimensioni dei messaggi, il numero di rank partecipanti, il livello di concorrenza e il numero di ripetizioni. Registrare la configurazione iniziale del fabric, comprese le velocità di collegamento e i parametri di trasporto, prima di eseguire una corsa di riferimento. Il benchmarking della comunicazione collettiva può quindi variare le dimensioni dei messaggi o dei cluster per caratterizzare il comportamento di scalabilità. Acquisire il tempo di completamento collettivo per ciascuna corsa e calcolare la larghezza di banda effettiva utilizzando una definizione coerente per l’operazione selezionata.
Per il benchmarking di AllReduce, confrontare la durata osservata delle operazioni in base alle dimensioni dei messaggi e al numero di endpoint, mantenendo invariata la topologia. Eseguire nuovamente la sequenza dopo aver modificato un parametro di rete o un algoritmo collettivo definito, lasciando costanti le altre variabili. Esaminare la distribuzione dei tempi di completamento anziché basarsi su un singolo campione. Correlare le variazioni della larghezza di banda effettiva con il carico di lavoro offerto, la partecipazione degli endpoint e qualsiasi contatore di rete disponibile. Ripetere lo stesso programma di test per valutare la variazione da un’esecuzione all’altra. Archiviare la definizione del carico di lavoro, le impostazioni del benchmark, la topologia, i timestamp e i risultati delle misurazioni insieme a ciascun insieme di risultati. In questo modo si crea un registro comparabile delle prestazioni dell’AI fabric tra diverse implementazioni collettive e configurazioni hardware o software.
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