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PaddlePaddle / Paddle
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Opened 4月 28, 2018 by saxon_zh@saxon_zhGuest

Fluid distributed training TODO

Created by: Yancey1989

Fluid Distribute Training Features

  • code cleanup and polish
  • implement LARS to improve training performance, #6811 (closed)
  • fault-tolerant
    • checkpointing and recovering parameters on pserver
    • recover reader offset(may need master and etcd)
    • trainer pre-fetch parameters from pserver after the restart
  • async training, #9941 (closed)
  • distributed data reader(should unify with single machine reader)
  • calculate global AUC with the distributed table
  • initialize trainable parameters from saved parameters on a trainer
  • ring-base architecture to improve training performance
  • distributed lookup table, https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/projects/56
  • full overlapping with parallel-executor on dist training
  • split send_op into multiple send_vars_op and fetch_vars_op, #9161 (closed)

EDL

  • implement the master process to schedule task
  • etcd operator
  • implement CRD to support kubernetes v1.8

Support different communication library

  • gRPC performance enhancement
  • OpenMPI with RDMA and GPU direct
  • NCCL2 with multiple nodes
  • follow up bRPC

Experiment

  • different distributed training strategy (sync, async etc...) influence on model accuracy/throughput

CE

  • Auto execute benchmark-job on AWS and generate a report

Future

  • differences between multi-machine-single-device and multi-machine-multi-device
  • better integration with single-machine training
  • think about more flexible user-customized device placement for multi-machine training.
  • need to discuss whether we need the remote executor
指派人
分配到
无
里程碑
无
分配里程碑
工时统计
无
截止日期
无
标识: paddlepaddle/Paddle#10279
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