AutoHete: An Automatic and Efficient Heterogeneous Training System for LLMs

📄 arXiv: 2503.01890v1 📥 PDF

作者: Zihao Zeng, Chubo Liu, Xin He, Juan Hu, Yong Jiang, Fei Huang, Kenli Li, Wei Yang Bryan Lim

分类: cs.LG

发布日期: 2025-02-27

💡 一句话要点

AutoHete：一种自动高效的LLM异构训练系统，提升训练吞吐量。

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

关键词: 大型语言模型 异构训练 自动优化 资源调度 深度学习 模型训练 GPU卸载

📋 核心要点

  1. 现有异构训练方法虽能扩大LLM训练规模，但引入了显著的通信开销和CPU负载，影响训练效率。
  2. AutoHete通过动态调整激活检查点、参数和优化器卸载策略，并结合优先级调度，优化资源利用。
  3. 实验结果表明，AutoHete在不同模型规模和配置下，相比现有最佳系统，吞吐量提升了1.32x到1.91x。

📝 摘要（中文）

基于Transformer的大型语言模型（LLMs）在序列建模和文本生成方面表现出卓越的能力，其性能提升与模型规模成正比。然而，GPU内存的限制阻碍了许多研究人员对LLM进行训练。现有的异构训练方法虽然显著扩展了可训练模型的规模，但也引入了大量的通信开销和CPU工作负载。本文提出了AutoHete，一种自动高效的异构训练系统，兼容单GPU和多GPU环境。AutoHete根据特定的硬件配置和LLM训练需求，动态调整激活检查点、参数卸载和优化器卸载。此外，我们设计了一种基于优先级的调度机制，最大限度地提高训练迭代中操作之间的重叠，从而提高吞吐量。与最先进的异构训练系统相比，AutoHete在各种模型大小和训练配置下，吞吐量提高了1.32倍~1.91倍。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLM）训练受限于GPU内存容量，导致研究人员难以训练更大规模的模型。现有的异构训练方法，例如将部分模型参数或优化器状态卸载到CPU内存，虽然可以扩大模型规模，但引入了大量的CPU计算和GPU与CPU之间的通信开销，成为训练的瓶颈。

核心思路：AutoHete的核心思路是根据硬件资源和模型训练需求，自动地、动态地调整异构训练策略，包括激活检查点、参数卸载和优化器卸载。通过智能的资源分配和调度，最大限度地减少CPU计算和通信开销，从而提高整体训练吞吐量。

技术框架：AutoHete系统包含以下几个主要模块：1) 资源分析模块：分析GPU和CPU的内存容量、计算能力等硬件资源。2) 策略决策模块：根据资源分析结果和模型训练需求，动态选择合适的激活检查点、参数卸载和优化器卸载策略。3) 优先级调度模块：设计一种基于优先级的调度机制，对不同的计算任务进行排序，并尽可能地将GPU计算、CPU计算和数据传输重叠执行，从而提高资源利用率。4) 执行引擎：负责执行训练任务，并根据策略决策模块的指令进行资源分配和调度。

关键创新：AutoHete的关键创新在于其自动化的异构训练策略调整和优先级调度机制。与现有方法相比，AutoHete无需人工干预，能够根据硬件环境和模型特性自动选择最佳的训练配置，并最大限度地利用GPU和CPU资源，从而显著提高训练效率。

关键设计：AutoHete的关键设计包括：1) 动态激活检查点调整：根据GPU内存使用情况，动态调整激活检查点的数量，以平衡内存占用和计算开销。2) 参数和优化器卸载策略：根据CPU内存容量和计算能力，选择合适的参数和优化器卸载比例，并采用高效的数据传输方法，减少通信开销。3) 优先级调度算法：设计一种基于任务依赖关系和资源需求的优先级调度算法，确保关键任务优先执行，并尽可能地将不同类型的任务重叠执行。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

AutoHete在不同模型大小和训练配置下进行了实验，结果表明，与最先进的异构训练系统相比，AutoHete的吞吐量提高了1.32倍~1.91倍。这一显著的性能提升证明了AutoHete在LLM异构训练方面的有效性。

🎯 应用场景

AutoHete可应用于各种需要训练大型语言模型的场景，例如自然语言处理、机器翻译、文本生成等。它降低了LLM训练的硬件门槛，使得更多的研究人员和开发者能够参与到LLM的研究和应用中。此外，AutoHete还可以用于优化现有LLM的训练效率，缩短训练时间，降低训练成本。

📄 摘要（原文）

Transformer-based large language models (LLMs) have demonstrated exceptional capabilities in sequence modeling and text generation, with improvements scaling proportionally with model size. However, the limitations of GPU memory have restricted LLM training accessibility for many researchers. Existing heterogeneous training methods significantly expand the scale of trainable models but introduce substantial communication overheads and CPU workloads. In this work, we propose AutoHete, an automatic and efficient heterogeneous training system compatible with both single-GPU and multi-GPU environments. AutoHete dynamically adjusts activation checkpointing, parameter offloading, and optimizer offloading based on the specific hardware configuration and LLM training needs. Additionally, we design a priority-based scheduling mechanism that maximizes the overlap between operations across training iterations, enhancing throughput. Compared to state-of-the-art heterogeneous training systems, AutoHete delivers a 1.32x~1.91x throughput improvement across various model sizes and training configurations.