Legion - Pousser automatiquement les limites des systèmes multi-GPU pour l'entraînement de GNN à l'échelle des milliards

Aperçu

Système innovant pour accélérer l'entraînement de GNN à l'échelle du milliard en utilisant la mise en cache multi-GPU, le partitionnement hiérarchique et la gestion automatique, surpassant de manière significative les solutions existantes.

Programme

• Introduction à Legion
Aperçu des systèmes multi-GPU
Défis de l'entraînement de GNN à l'échelle d'un milliard
• Fondamentaux des réseaux de neurones de graphes (GNN)
Bases de l'architecture des GNN
Applications des GNN dans divers domaines
• Architecture des systèmes multi-GPU
Bases des GPU et traitement parallèle
Intégration et communication des systèmes multi-GPU
• Techniques avancées d'entraînement de GNN
Stratégies de partitionnement hiérarchique
Mécanismes de mise en cache multi-GPU
Fragmentation et distribution des données
• Gestion automatique des systèmes GNN
Allocation des ressources et équilibrage de la charge
Mise à l'échelle dynamique et optimisation
• Conception du système Legion
Principes de base de Legion
Composants architecturaux et innovations
• Analyse comparative
Indicateurs de performance et benchmarks
Comparaison avec les solutions d'entraînement de GNN existantes
• Mise en œuvre pratique
Configuration d'un environnement multi-GPU
Pratique avec Legion : installation et configuration
Exécution d'une session d'entraînement de GNN avec Legion
• Études de cas et applications concrètes
Déploiements réussis de Legion
Perspectives et leçons apprises
• Perspectives d'avenir pour l'entraînement multi-GPU de GNN
Tendances et technologies émergentes
Opportunités de recherche et défis
• Conclusion du cours et évaluation
Résumé et points clés à retenir
Évaluation finale et retour d'expérience

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Sujets

Conférences