Spindle: Efficient Distributed Training of Multi-Task Large Models via Wavefront Scheduling

📄 arXiv: 2409.03365v3 📥 PDF

作者: Yujie Wang, Shenhan Zhu, Fangcheng Fu, Xupeng Miao, Jie Zhang, Juan Zhu, Fan Hong, Yong Li, Bin Cui

分类: cs.DC, cs.LG

发布日期: 2024-09-05 (更新: 2025-02-11)

💡 一句话要点

Spindle：通过波前调度实现多任务大模型的高效分布式训练

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

关键词: 多任务学习 多模态学习 分布式训练 波前调度 大模型 异构计算 资源优化

📋 核心要点

  1. 多任务多模态大模型的训练面临模型架构复杂和任务负载异构的挑战，现有方法难以兼顾资源效率和训练性能。
  2. Spindle将模型执行分解为波，通过波前调度顺序解决联合优化问题，实现异构感知的工作负载并行化和依赖驱动的执行调度。
  3. 实验结果表明，Spindle在多种多任务多模态模型上表现出卓越的性能和效率，相比现有系统加速比最高可达71%。

📝 摘要（中文）

当前的基础模型能够以统一的基础模型结构和几个专门的模型组件处理多任务和多模态数据。然而，由于复杂的模型架构以及不同任务和模态的异构工作负载，这种多任务（MT）多模态（MM）模型的高效训练带来了重大的系统挑战。本文提出了Spindle，一种全新的训练系统，通过波前调度为MT MM模型提供资源高效和高性能的训练。Spindle 的核心思想是将模型执行分解为波，并按顺序解决联合优化问题，包括感知异构的工作负载并行化和依赖驱动的执行调度。我们构建了我们的系统，并在各种 MT MM 模型上对其进行评估。实验表明，与最先进的训练系统相比，Spindle 具有卓越的性能和效率，加速比高达 71%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多任务多模态大模型训练中，由于模型架构复杂和任务负载异构性带来的资源效率和训练性能问题。现有训练系统难以有效地处理这种复杂性，导致训练速度慢，资源利用率低。

核心思路：Spindle的核心思路是将模型的训练过程分解为一系列的“波”（waves），每个波包含一部分计算任务。通过精心设计的调度策略，Spindle能够感知不同任务和模态之间的异构性，并根据依赖关系驱动任务的执行顺序，从而实现高效的并行化和资源利用。这种波前调度的方式能够更好地适应多任务多模态模型的复杂计算图。

技术框架：Spindle的整体框架包含以下几个主要模块：1) 模型分解器：将模型分解为一系列的波。2) 异构感知调度器：根据任务的计算量和依赖关系，生成优化的执行计划。3) 分布式执行引擎：在集群上并行执行各个波中的任务。框架通过波前调度器，将模型训练过程分解为多个波，并根据依赖关系和资源情况，动态地调度这些波的执行。

关键创新：Spindle的关键创新在于其波前调度策略。与传统的同步或异步并行训练方法不同，Spindle的波前调度能够更好地处理多任务多模态模型中的复杂依赖关系和异构性。通过将模型分解为波，并根据依赖关系进行调度，Spindle能够最大限度地减少空闲时间，提高资源利用率。

关键设计：Spindle的关键设计包括：1) 波的定义：如何将模型分解为合适的波，需要考虑计算量、依赖关系和通信开销。2) 调度算法：如何根据任务的计算量、依赖关系和资源情况，生成优化的执行计划。3) 资源管理：如何有效地管理集群资源，并将其分配给不同的任务。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Spindle在多个多任务多模态模型上进行了评估，实验结果表明，与最先进的训练系统相比，Spindle能够实现显著的性能提升，加速比最高可达71%。这表明Spindle在处理复杂的多任务多模态模型训练方面具有显著的优势。

🎯 应用场景

Spindle适用于各种需要训练多任务多模态大模型的场景，例如自动驾驶、智能客服、医疗诊断等。通过提高训练效率和降低资源消耗，Spindle能够加速这些领域的模型开发和部署，并推动相关技术的进步。

📄 摘要（原文）

Recent foundation models are capable of handling multiple tasks and multiple data modalities with the unified base model structure and several specialized model components. However, efficient training of such multi-task (MT) multi-modal (MM) models poses significant system challenges due to the sophisticated model architecture and the heterogeneous workloads of different tasks and modalities. In this paper, we propose Spindle, a brand new training system tailored for resource-efficient and high-performance training of MT MM models via wavefront scheduling. The key idea of Spindle is to decompose the model execution into waves and address the joint optimization problem sequentially, including both heterogeneity-aware workload parallelization and dependency-driven execution scheduling. We build our system and evaluate it on various MT MM models. Experiments demonstrate the superior performance and efficiency of Spindle, with speedup ratio up to 71% compared to state-of-the-art training systems.