PyTorchマルチモーダル読み込み分析
大規模事前学習向けの画像・動画パイプラインを追跡します。ワーカーのRSS/PSS、ホストのピークメモリ、キュー待ち時間、デコードレイテンシ、GPUアイドル時間を、チューニング前に測定します。
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管理された最適化を行う前に、実際のスタックをプロファイリングします。
大規模マルチモーダル事前学習における実際のPyTorch画像・動画パイプラインを診断し、最適化します。まず、リポジトリのコミット、ソフトウェアのバージョン、データの構成と規模、ノード/GPU/CPU/RAMトポロジー、ネットワーク、ストレージ、ローダー設定を記録します。 ツールを推奨する前にベースラインを確立します。トレーニングステップ、勾配累積、デバイスごとおよび全体のバッチサイズ、シーケンス長、画像の解像度・枚数と動画のフレーム数・形状分布、分散同期、計測時間にモデル計算を含めるかどうかを定義します。データパイプラインのスループットは、エンドツーエンドのトレーニングスループットと分けて報告します。ワーカーのRSS/PSS、ホストのピークメモリ、キュー待ち時間、ストレージ/ネットワークのスループット、CPU、デコード/拡張のレイテンシ、転送、GPUアイドル時間、ステップ時間、テールレイテンシ、再起動時の挙動を測定します。ウォームアップ、固定入力、反復、不確実性の評価、正しさの検証を含む、1要因ずつのA/Bテストを実施します。バージョン、コミット、コマンド、ハードウェア、ストレージ、データ規模を記録します。観測されたボトルネックと仮説を分け、互換性がある場合にのみローダーツールを検討します。トレース、実験マトリクス、結果、展開/ロールバック基準、日付入りの一次情報源を提示します。
大規模マルチモーダル事前学習における実際のPyTorch画像・動画パイプラインを診断し、最適化します。まず、リポジトリのコミット、ソフトウェアのバージョン、データの構成と規模、ノード/GPU/CPU/RAMトポロジー、ネットワーク、ストレージ、ローダー設定を記録します。 ツールを推奨する前にベースラインを確立します。トレーニングステップ、勾配累積、デバイスごとおよび全体のバッチサイズ、シーケンス長、画像の解像度・枚数と動画のフレーム数・形状分布、分散同期、計測時間にモデル計算を含めるかどうかを定義します。データパイプラインのスループットは、エンドツーエンドのトレーニングスループットと分けて報告します。ワーカーのRSS/PSS、ホストのピークメモリ、キュー待ち時間、ストレージ/ネットワークのスループット、CPU、デコード/拡張のレイテンシ、転送、GPUアイドル時間、ステップ時間、テールレイテンシ、再起動時の挙動を測定します。ウォームアップ、固定入力、反復、不確実性の評価、正しさの検証を含む、1要因ずつのA/Bテストを実施します。バージョン、コミット、コマンド、ハードウェア、ストレージ、データ規模を記録します。観測されたボトルネックと仮説を分け、互換性がある場合にのみローダーツールを検討します。トレース、実験マトリクス、結果、展開/ロールバック基準、日付入りの一次情報源を提示します。
大規模マルチモーダル事前学習における実際のPyTorch画像・動画パイプラインを診断し、最適化します。まず、リポジトリのコミット、ソフトウェアのバージョン、データの構成と規模、ノード/GPU/CPU/RAMトポロジー、ネットワーク、ストレージ、ローダー設定を記録します。 ツールを推奨する前にベースラインを確立します。トレーニングステップ、勾配累積、デバイスごとおよび全体のバッチサイズ、シーケンス長、画像の解像度・枚数と動画のフレーム数・形状分布、分散同期、計測時間にモデル計算を含めるかどうかを定義します。データパイプラインのスループットは、エンドツーエンドのトレーニングスループットと分けて報告します。ワーカーのRSS/PSS、ホストのピークメモリ、キュー待ち時間、ストレージ/ネットワークのスループット、CPU、デコード/拡張のレイテンシ、転送、GPUアイドル時間、ステップ時間、テールレイテンシ、再起動時の挙動を測定します。ウォームアップ、固定入力、反復、不確実性の評価、正しさの検証を含む、1要因ずつのA/Bテストを実施します。バージョン、コミット、コマンド、ハードウェア、ストレージ、データ規模を記録します。観測されたボトルネックと仮説を分け、互換性がある場合にのみローダーツールを検討します。トレース、実験マトリクス、結果、展開/ロールバック基準、日付入りの一次情報源を提示します。