PipeWeaver: Addressing Data Dynamicity in Large Multimodal Model Training with Dynamic Interleaved Pipeline

📄 arXiv: 2504.14145v1 📥 PDF

作者: Zhenliang Xue, Hanpeng Hu, Xing Chen, Yimin Jiang, Yixin Song, Zeyu Mi, Yibo Zhu, Daxin Jiang, Yubin Xia, Haibo Chen

分类: cs.DC, cs.AI

发布日期: 2025-04-19

💡 一句话要点

PipeWeaver：通过动态交错流水线解决大规模多模态模型训练中的数据动态性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 流水线调度 数据动态性 模型训练 性能优化

📋 核心要点

  1. 大规模多模态模型训练面临流水线阶段不平衡和数据动态性挑战，严重影响训练效率。
  2. PipeWeaver采用动态交错流水线，针对不同训练批次动态搜索最优流水线调度方案。
  3. PipeWeaver通过自适应模态感知划分和高效分层调度搜索，显著提升LMM训练效率，最高达97.3%。

📝 摘要（中文）

大规模多模态模型（LMMs）在理解和生成任务中展现了卓越的能力。尽管这些模型可以接受灵活的输入数据组合，但其训练效率受到两个主要问题的困扰：由异构模型架构引起的流水线阶段不平衡，以及源于多模态数据多样性的训练数据动态性。本文提出了PipeWeaver，一个为LMM训练设计的动态流水线调度框架。PipeWeaver的核心是动态交错流水线，它动态地搜索为当前训练批次量身定制的流水线调度方案。PipeWeaver通过两种技术解决LMM训练的问题：自适应的模态感知划分和在分层调度空间内高效的流水线调度搜索。同时，PipeWeaver利用SEMU（Step Emulator），一个用于多模态模型的训练模拟器，进行精确的性能估计，并通过时空子图复用加速搜索效率。实验表明，与最先进的系统相比，PipeWeaver可以将LMM训练效率提高高达97.3%，并展示出对LMM训练数据动态性的出色适应性。

🔬 方法详解

问题定义：大规模多模态模型（LMMs）的训练效率受限于两个主要问题：一是由于不同模态处理模块的计算复杂度差异导致的流水线阶段不平衡；二是多模态数据本身的多样性导致训练过程中数据动态性，使得固定的流水线调度方案难以达到最优。现有方法无法有效解决这些问题，导致训练效率低下。

核心思路：PipeWeaver的核心思路是采用动态交错流水线，根据当前训练批次的模态组成和计算需求，动态地搜索并调整流水线调度方案。通过自适应的模态感知划分和高效的调度搜索，使得每个流水线阶段的工作负载尽可能均衡，从而提高整体训练效率。这种动态调整的策略能够更好地适应LMM训练中的数据动态性。

技术框架：PipeWeaver的整体框架包含以下几个主要模块：1) 自适应模态感知划分：根据不同模态数据的计算需求，将模型划分为不同的流水线阶段。2) 分层调度空间：构建一个分层的流水线调度空间，用于高效地搜索最优调度方案。3) 动态交错流水线：根据当前训练批次的模态组成，动态地选择和调整流水线调度方案。4) SEMU（Step Emulator）：一个训练模拟器，用于精确地估计不同调度方案的性能，加速调度搜索过程。

关键创新：PipeWeaver的关键创新在于其动态交错流水线的设计，能够根据训练数据的动态性自适应地调整流水线调度。与传统的静态流水线调度方法相比，PipeWeaver能够更好地适应LMM训练中不同模态数据的计算需求，从而提高训练效率。此外，SEMU模拟器的引入，通过时空子图复用，显著加速了调度搜索过程。

关键设计：PipeWeaver的关键设计包括：1) 自适应模态感知划分策略，根据不同模态数据的计算复杂度动态调整划分方案。2) 分层调度空间的设计，通过层次化的搜索空间降低了搜索复杂度。3) SEMU模拟器中时空子图复用技术，通过复用历史计算结果加速性能估计。损失函数和网络结构沿用现有LMM模型的设计，没有特别的修改。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PipeWeaver相比于最先进的系统，可以将LMM训练效率提高高达97.3%。SEMU模拟器的引入显著加速了调度搜索过程，使得PipeWeaver能够快速适应训练数据的动态性。实验还验证了PipeWeaver在不同LMM模型和数据集上的泛化能力。

🎯 应用场景

PipeWeaver可应用于各种大规模多模态模型的训练，例如图像-文本、视频-文本等。其高效的流水线调度能力可以显著缩短模型训练时间，降低训练成本，加速多模态人工智能技术在自动驾驶、智能客服、内容生成等领域的应用。

📄 摘要（原文）

Large multimodal models (LMMs) have demonstrated excellent capabilities in both understanding and generation tasks with various modalities. While these models can accept flexible combinations of input data, their training efficiency suffers from two major issues: pipeline stage imbalance caused by heterogeneous model architectures, and training data dynamicity stemming from the diversity of multimodal data. In this paper, we present PipeWeaver, a dynamic pipeline scheduling framework designed for LMM training. The core of PipeWeaver is dynamic interleaved pipeline, which searches for pipeline schedules dynamically tailored to current training batches. PipeWeaver addresses issues of LMM training with two techniques: adaptive modality-aware partitioning and efficient pipeline schedule search within a hierarchical schedule space. Meanwhile, PipeWeaver utilizes SEMU (Step Emulator), a training simulator for multimodal models, for accurate performance estimations, accelerated by spatial-temporal subgraph reuse to improve search efficiency. Experiments show that PipeWeaver can enhance LMM training efficiency by up to 97.3% compared to state-of-the-art systems, and demonstrate excellent adaptivity to LMM training's data dynamicity.