Perplexityを調査せよ②
PerplexityのProサーチのすごさを確認する為の検証2回目。
2回目の調査テーマ
複数サーバにまたがるGPUに対して効果的に並列処理の命令をだす方法とその為のライブラリもしくはツールを教えてください。
1位：gemini1.5pro/gemma2
並列処理をどこでだすか（どこで並列にするか）というのは、問いかけた人間が気が付いていない部分、ここをちゃんと説明して補った上で、手法の説明をわかりやすくできているかという観点では、geminはいい回答をしました。
複数サーバにまたがるGPUに対して効果的に並列処理の命令を出す方法は、主に以下の3つのアプローチがあります。
1. MPI (Message Passing Interface)仕組み: MPIは、複数のプロセス間でメッセージをやり取りするための標準的なインターフェースです。各サーバにGPUを持つプロセスを起動し、MPIを使ってデータを分割し、並列に処理させます。
メリット: 高性能で、大規模な並列処理に適しています。
デメリット: プログラミングが複雑になりがちです。
ライブラリ/ツール: Open MPI, MPICH
2. Distributed Deep Learning Frameworks仕組み: TensorFlow, PyTorchなどのディープラーニングフレームワークには、複数GPU/サーバにまたがる並列処理をサポートする機能が組み込まれています。データ並列化やモデル並列化などの手法を用いて、処理を効率的に分散します。
メリット: ディープラーニングタスクに特化しており、使いやすく、高性能です。
デメリット: ディープラーニング以外のタスクには適していません。
ライブラリ/ツール: TensorFlow, PyTorch, Horovod
3. Ray仕組み: Rayは、分散処理のためのオープンソースフレームワークです。Actorモデルを採用し、並列処理を容易に行うことができます。GPUの使用もサポートしています。
メリット: 柔軟性が高く、様々な種類の並列処理に利用できます。
デメリット: MPIやディープラーニングフレームワークに比べて、GPU利用の最適化がまだ発展途上です。
ライブラリ/ツール: Ray
どの方法を選ぶかは、以下の要素によって異なります。処理内容: ディープラーニングタスクであれば、Distributed Deep Learning Frameworksが適しています。
スケール: 大規模な並列処理であれば、MPIが適しています。
プログラミング経験: MPIはプログラミングが複雑ですが、Rayは比較的使いやすくなっています。
その他:Kubernetes: コンテナオーケストレーションツールであるKubernetesを用いることで、複数サーバの管理を容易に行うことができます。
GPU Direct: NVIDIAのGPU Direct技術を用いることで、GPU間の直接的なデータ転送を高速化することができます。
具体的なライブラリ/ツール例:MPI: Open MPI, MPICH
Distributed Deep Learning Frameworks: TensorFlow, PyTorch, Horovod
Ray: Ray
Kubernetes: Kubernetes
GPU Direct: NVIDIA GPUDirect RDMA
上記の情報が、複数サーバにまたがるGPUに対して効果的に並列処理の命令を出すための参考になれば幸いです。
複数サーバにまたがるGPUに対して効果的に並列処理の命令を出すには、いくつかの方法とライブラリ/ツールが存在します。どの方法が最適かは、処理内容、規模、利用するフレームワークによって異なります。
1. MPI (Message Passing Interface)概要: 複数のプロセス間でメッセージパッシングを使ってデータのやり取りを行うための標準的なインターフェースです。各サーバーにあるGPUでプロセスを起動し、MPIを通じてデータの分割、処理、同期を行います。
メリット:
高性能で大規模な並列処理に適しています。
広く使われており、情報やサポートが豊富です。
さまざまな並列処理のパターンに対応できます。
デメリット:
プログラムが複雑になりがちで、MPIの概念を理解する必要があります。
ライブラリ/ツール: Open MPI, MPICH, MVAPICH
適したケース:
大規模な科学技術計算、シミュレーション
既存のMPIベースのコードをGPUに対応させたい場合
2. 分散深層学習フレームワーク概要: TensorFlowやPyTorchなどの深層学習フレームワークには、複数GPU/サーバにまたがる並列処理をサポートする機能が組み込まれています。データ並列化やモデル並列化などを用いて処理を効率的に分散します。
メリット:
深層学習タスクに特化しており、使いやすく、高性能です。
フレームワーク内で完結するため、MPIのような外部ライブラリを意識する必要が少ないです。
デメリット:
深層学習以外のタスクには適していません。
フレームワークに最適化された環境でないと、性能が出ない場合があります。
ライブラリ/ツール: TensorFlow, PyTorch, Horovod
適したケース:
大規模な深層学習モデルの学習
分散学習による高速化
3. Ray概要: 分散アプリケーション構築のためのオープンソースフレームワークです。Actorモデルを採用し、並列処理を容易に行うことができます。GPUの使用もサポートし、複数ノードにわたるリソース管理も可能です。
メリット:
柔軟性が高く、様々な種類の並列処理に利用できます。
比較的習得しやすく、シンプルなAPIで記述できます。
デメリット:
MPIや深層学習フレームワークに比べて、歴史が浅く情報量が少ない場合があります。
ライブラリ/ツール: Ray, Ray Tune
適したケース:
柔軟性が必要な並列処理
機械学習以外の分散アプリケーション開発
その他NVIDIA NCCL: NVIDIAが提供する高速な集団通信ライブラリ。複数GPU間でのデータ転送を高速化します。
Gloo: Facebookが開発した集団通信ライブラリ。様々な通信バックエンドをサポートし、柔軟性が高いです。
Slurm: ワークロードマネージャーの一つ。複数サーバにまたがるジョブスケジューリングやリソース管理を行い、効率的なGPU利用を支援します。
まとめ
どの方法を選ぶかは、以下の点を考慮する必要があります。処理内容: 深層学習タスクであれば、分散深層学習フレームワークが適しています。
スケール: 大規模な並列処理であれば、MPIが適しています。
プログラミング経験: MPIはプログラミングが複雑ですが、Rayや分散深層学習フレームワークは比較的使いやすくなっています。
上記の情報が、複数サーバにまたがるGPUに対して効果的に並列処理の命令を出すための参考になれば幸いです。
2位：Poerplexity
1位と僅差ですが、冒頭に総括がないぶん、中身に入る前に人間の頭でざっくり分類しながら読むという作業が発生します。ただし調査結果については秀逸です。
複数サーバにまたがるGPUに対して効果的に並列処理の命令を出す方法と、そのためのライブラリやツールについて説明します。
## 効果的な並列処理の方法
複数のGPUを持つサーバ間で並列処理を行うためには、以下の方法が一般的です。
1. **MPI（Message Passing Interface）**:
- MPIは、分散メモリ環境での並列処理をサポートするための標準ライブラリです。複数のノード間でデータを通信し、協調して計算を行うことができます。
- MPIを使用することで、各サーバのGPUに対して並列処理の命令を効果的に送ることができます。
2. **CUDAとNCCL（NVIDIA Collective Communication Library）**:
- CUDAはNVIDIAのGPU向けの並列計算プラットフォームで、NCCLはCUDAを用いた分散GPU間の通信を効率的に行うためのライブラリです。
- NCCLは、GPU間のデータ転送を最適化し、オールリデュースやブロードキャストなどの集団通信操作をサポートします。
3. **Dask**:
- DaskはPythonの並列計算ライブラリで、複数のサーバやGPUにまたがる大規模データ処理を簡単に行うことができます。
- Daskは、スケジューリングやデータ分散を自動化し、ユーザーが並列処理の詳細を気にせずに済むようにします。
4. **Horovod**:
- Horovodは、TensorFlowやPyTorchなどのディープラーニングフレームワークで分散トレーニングを行うためのライブラリです。
- Horovodは、NCCLやMPIを利用して効率的な分散トレーニングを実現します。
## 推奨ライブラリとツール
以下に、複数サーバのGPUに対して効果的に並列処理を行うための具体的なライブラリとツールを紹介します。
### **CUDAとNCCL**
- **CUDA**: NVIDIAのGPU向け並列計算プラットフォーム。CUDAを使うことで、GPUの計算能力を最大限に引き出すことができます。
- **NCCL**: NVIDIAの集団通信ライブラリ。GPU間のデータ転送を最適化し、効率的な並列処理を実現します[6]。
### **MPI**
- **OpenMPI**: オープンソースのMPI実装で、分散メモリ環境での並列処理をサポートします。複数のサーバ間でデータを通信し、協調して計算を行うことができます[6]。
### **Dask**
- **Dask**: Pythonの並列計算ライブラリで、複数のサーバやGPUにまたがる大規模データ処理を簡単に行うことができます。スケジューリングやデータ分散を自動化します[3]。
### **Horovod**
- **Horovod**: TensorFlowやPyTorchなどのディープラーニングフレームワークで分散トレーニングを行うためのライブラリ。NCCLやMPIを利用して効率的な分散トレーニングを実現します[5]。
### **OpenACC**
- **OpenACC**: GPU向けの並列プログラミングモデルで、コードの一部を簡単に並列化することができます。CUDAと組み合わせて使用することで、より高度な最適化が可能です[4]。
## まとめ
複数サーバにまたがるGPUに対して効果的に並列処理の命令を出すためには、MPI、CUDAとNCCL、Dask、Horovod、OpenACCなどのライブラリやツールを活用することが推奨されます。これらのツールを使用することで、分散環境での効率的な並列処理が可能となり、計算速度の大幅な向上が期待できます。
Citations:
[1] https://jp.morgenrot.cloud/blog/parallel-processing-of-gpu/
[2] http://www.is.utsunomiya-u.ac.jp/pearlab/ja/18/gpu/
[3] https://hpcworld.jp/techcolumn/cupy-python-gpu%E3%81%A7%E3%82%B7%E3%83%9F%E3%83%A5%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%81%AE%E9%AB%98%E9%80%9F%E5%8C%96%E3%82%92%E3%82%88%E3%82%8A%E8%BA%AB%E8%BF%91%E3%81%AB/
[4] https://hpcworld.jp/techcolumn/openacc_cuda_thrust/
[5] https://www.jstage.jst.go.jp/article/jssst/29/4/29_4_244/_pdf
[6] https://developer.nvidia.com/ja-jp/blog/multi-gpu-programming-with-standard-parallel-c-part-1/
[7] https://gdep-sol.co.jp/gpu-programming/openacc-2-no1/
[8] https://gigazine.net/news/20231123-gpu-survival-toolkit/
[9] https://qiita.com/ishitan/items/7b76456601bc5a1836ad
[10] https://hpcworld.jp/techcolumn/gpu-with-cpp-stdpar/
[11] https://www.cfca.nao.ac.jp/files/20230117ymiki.pdf
[12] https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/events/lectures/91/20171204-2.pdf
[13] https://hpcworld.jp/techcolumn/cufft-openacc%E3%81%A8cuda%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%83%96%E3%83%A9%E3%83%AA%E3%81%AE%E9%80%A3%E6%90%BA-%E3%81%A8managed-memory%E3%82%92%E4%BD%BF%E3%81%86%E3%81%A8%E3%81%8D%E3%81%AE%E6%B3%A8%E6%84%8F/
[14] https://qiita.com/tarako1889/items/963e8972daa8c490efd4
3位：GPT4
具体的なコードを記載する事で、プログラム経験者にはその方が手っ取り早く、この質問に対する答えがイメージしやすいでしょう。
回答に網羅性もあります。
複数のサーバにまたがるGPUに対して効果的に並列処理を行うためには、以下の方法とライブラリやツールを利用することが一般的です。
方法データ並列処理 (Data Parallelism):
同じモデルのコピーを複数のGPUに配置し、各GPUで異なるバッチのデータを処理する。
各GPUが計算を終えた後、結果を集約する。
モデル並列処理 (Model Parallelism):
大きなモデルを複数のGPUに分割し、異なる部分を異なるGPUで処理する。
各部分が他の部分と連携して計算を進める。
ライブラリおよびツールNCCL (NVIDIA Collective Communications Library):
GPU間の高速な通信をサポートし、データ並列処理のための効率的な集約操作を提供。
主にNVIDIA GPUに特化している。
Horovod:
Uberが開発した分散ディープラーニングのためのオープンソースライブラリ。
TensorFlow、PyTorch、MXNetなど、複数のディープラーニングフレームワークをサポート。
NCCLと組み合わせて使用することで、高速な分散トレーニングが可能。
Ray:
分散コンピューティングのためのPythonライブラリ。
機械学習の分散トレーニングだけでなく、他の並列処理タスクにも利用可能。
Dask:
並列計算を支援するPythonライブラリ。
大規模データの分散処理を簡単に実装できる。
DeepSpeed:
Microsoftが提供する分散トレーニングライブラリ。
特に大規模なモデルを効率的にトレーニングするための最適化が施されている。
実際の実装例
例えば、Horovodを使ってPyTorchでデータ並列トレーニングを行う場合の簡単な例を以下に示します。
import torch
import horovod.torch as hvd
# Horovodの初期化
hvd.init()
# デバイスの設定
torch.cuda.set_device(hvd.local_rank())
# モデルの定義
model = YourModel().cuda()
# Horovodの分散Optimizerを使用
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01 * hvd.size())
optimizer = hvd.DistributedOptimizer(optimizer, named_parameters=model.named_parameters())
# ブロードキャストを行い、すべてのプロセスが同じ初期重みを持つようにする
hvd.broadcast_parameters(model.state_dict(), root_rank=0)
# トレーニングループ
for epoch in range(num_epochs):
for data, target in train_loader:
data, target = data.cuda(), target.cuda()
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = F.nll_loss(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
コードをコピーする
import torch import horovod.torch as hvd # Horovodの初期化 hvd.init() # デバイスの設定 torch.cuda.set_device(hvd.local_rank()) # モデルの定義 model = YourModel().cuda() # Horovodの分散Optimizerを使用 optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01 * hvd.size()) optimizer = hvd.DistributedOptimizer(optimizer, named_parameters=model.named_parameters()) # ブロードキャストを行い、すべてのプロセスが同じ初期重みを持つようにする hvd.broadcast_parameters(model.state_dict(), root_rank=0) # トレーニングループ for epoch in range(num_epochs): for data, target in train_loader: data, target = data.cuda(), target.cuda() optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = F.nll_loss(output, target) loss.backward() optimizer.step()
このように、Horovodを使用することで、複数のGPUに対して効果的に並列処理を行うことができます。
他にも、特定のユースケースやシステム構成に応じて最適なツールを選定し、適切に設定・調整することが重要です。
4位：google検索＋SEG
毎度なんだか、違う観点でランクインしてるgoogle検索。。。運よく質問事項に正しく回答している技術ブログ等にあたっているのが、SEG検索のおかげなのかGoogle検索が優秀なおかげなのかいまいちわからないので、、、その分ランクダウン。
5位：Copilot
何だろう、、、70％の正しい回答にまじって30％のはき違えた回答が混じるパターン。
引用を表示されたとて、、、意図をはき違えたところからたどり着いた引用先だされてもっていう感じはある。
複数のGPUを効果的に並列処理する方法については、いくつかのアプローチがあります。以下にいくつかの選択肢を示します。Hugging Face Transformers ライブラリ:
Hugging Face Transformers ライブラリは、大規模言語モデル（LLM）を複数のGPUで並列実行するための便利なツールです。特に、device_map="auto"という設定を使用することで、複数のGPUを跨いで1つのモデルを実行できます1。
この設定は「ディスパッチ」と呼ばれ、単一のGPUでは処理しきれないモデルを複数のGPUに分割して実行する役割を果たします。
Parallel Computing Toolbox (MATLAB):
Parallel Computing Toolbox を使用すると、マルチコアコンピューター、GPU、クラスター、グリッド、クラウドを活用して計算量やデータ量の多い問題を解決できます2。
NVIDIA マルチインスタンスGPU (MIG):
NVIDIA MIG を使用すると、1台のGPUを仮想的に複数のインスタンスに分割できます。これにより、複数のジョブを同時に並列実行できます3。
これらのアプローチを検討して、プロジェクトの要件に合った最適な方法を選択してください。1: IIJ Engineers Blog - 1つの大きなLLMを複数のGPUで力を合わせて動かそう2: Parallel Computing Toolbox 製品情報 - MATLAB - MathWorks3: 1台のGPUサーバーを複数の仮想インスタンスに分割 ～VMware …
6位:claude
あってはいる、、、あってはいるんだけど、今回も強制的に言葉少なめ、キーワード多めでインタラクティブな（質疑応答方式）会話でないと先に進めない調査結果。
そもそもそれがあってるかどうかを確認してから次に進みたいのに。。。
複数サーバにまたがるGPUを効果的に利用して並列処理を行うためのいくつかの方法とツールを紹介します。Horovod: Horovodは、分散深層学習のためのオープンソースライブラリです。TensorFlow、Keras、PyTorch、MXNetなどの主要な深層学習フレームワークと統合できます。
PyTorch Distributed: PyTorchには分散計算のための組み込みモジュールがあり、複数のGPUやサーバーにわたるモデルの訓練を容易にします。
TensorFlow Distributed: TensorFlowも分散計算をサポートしており、複数のマシンやGPUにわたるモデルのトレーニングが可能です。
Ray: Rayは分散コンピューティングのためのフレームワークで、機械学習ワークロードに特に適しています。
CUDA-Aware MPI: MPIの実装の中には、GPUメモリ間の直接通信をサポートするものがあり、複数のGPUやノードにわたる並列処理に使用できます。
Dask: Daskは、大規模な並列計算を行うためのフレキシブルなライブラリです。NumPyやPandasと似たインターフェースを持ちつつ、分散計算が可能です。
これらのツールや方法の詳細について、さらに説明が必要な場合はお知らせください。また、特定のユースケースや使用している技術スタックがあれば、それに適したより具体的な推奨事項を提供できます。
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