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>王同军记者 王玉琼 摄

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🔞www.8x8x.gov.cn在 2021 年的一作论文中，王尚等人分析了来自顶尖研究机构的 GPU 集群使用统计数据，以深入了解典型深度学习训练任务所实现的硬件效率。这一研究表明，当单加速器训练任务被重复启动时，例如当用于超参数调优时，它们可能会在集群范围内的资源消耗中占据主导地位，同时却在很大程度上并未充分利用硬件。研究中，王尚等人观察到这类工作负载具有以下独特特征：一是工作中的模型通常具有相同类型和形状的算子，二是这类算子的模型间水平融合等同于其他已经过良好优化的算子。因此，为了帮助业内人士有效提高深度学习训练工作负载的硬件利用率，王尚等人在这项研究中提出了水平融合训练阵列（HFTA，Horizontally Fused Training Array）。HFTA 是一个深度学习框架扩展库，它能够横向融合来自不同重复性任务的模型，直至算子级别，然后在共享加速器上实现同步训练。研究中，王尚等人将 HFTA 用于在当时最新 GPU 和 TPU 上训练的六个深度学习模型。结果表明，与在单独的加速器上运行每个作业的标准做法相比，HFTA 在提高硬件利用率方面非常有效，其训练吞吐量可提高高达 15.1 倍。

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