分布式模型训练中的通信优化方法:现状及展望

在进行大模型训练时,采用分布式训练是解决单个GPU卡或单个节点无法处理庞大模型参数和数据集的有效方法.通过将训练任务分配给多个节点,分布式模型训练实现了计算资源的并行利用,从而提高了训练效率.然而,随着模型规模的迅速增大,通信成为制约分布式训练性能的瓶颈.近年来,许多研究者对分布式训练中的通信问题进行了深入的研究,本文对相关研究进行全面的综述,从5个不同角度对分布式训练中的通信问题进行了分析,并总结了相应的优化方法.这些优化方法包括但不限于通信拓扑优化、梯度压缩技术、同步和异步算法、重叠通信与计算、以及通信库及硬件的优化.最后,本文对未来的研究方向进行了分析与展望.

基于整数线性规划的MPSoC通信优化策略

针对多处理器片上系统(Multiprocessor System-on-chip,MPSoC)的通信优化技术——通信流水线和消息聚合,其过度使用可能会导致系统同步开销上升从而带来整体系统性能降低的问题,提出了基于整数线性规划(Integer Linear Programming,ILP)的优化策略.该策略以综合优化系统通信和同步开销为目标,通过对通信流水线技术和消息聚合技术的合理规划,使系统性能达到最优.实验结果表明,基于ILP的通信优化策略能够充分发挥通信优化技术的优点,使系统性能显著提升.

无线传感网络数据缺失下的通信优化仿真

研究无线传感网络在数据缺失情况下的准确通信问题。由于传感器节点电源能量有限且不可再生,当节点能量较低时,工作状态不稳定,造成发送数据失败,从而导致数据缺失,传统的通信算法对数据缺失的情况很难有效预测,无法形成有效的补偿性判断,造成通信效果差。提出了一种传感数据融合算法的无线传感网络通信优化方法。运用一种节点自适应方法,获取无线传感网络通信的目标函数,引入节点数据适应度计算方法,为通信服务提供准确的依据。运用蚁群融合算法,在数据缺失的情况下,完成节点差异数据融合过程,弥补缺失造成的误差。实验结果表明,运用改进后的算法能够提高无线传感网络数据缺失情况下通信的准确性,极大的降低了通信的误码率。

并行识别中的依赖关系与通信优化研究

通信开销是阻碍并行程序效率提高的关键因素,降低并行程序的通信开销可以有效地提高程序的运行效率。主要讨论了在并行识别中如何利用依赖关系信息来降低自动并行识别所生成的并行程序的通信开销,包括计算与通信重叠、消除冗余通信代码、消除冗余通信等,并给出了测试结果,试验表明具有较好的优化效果。

基于通信优化的Infiniband集群MPI作业加载

针对如何缓解Infiniband集群中因通信冲突引起的MPI程序性能下降问题进行了研究,从系统管理的角度出发,提出了通过改变进程映射来优化MPI作业加载方案从而优化应用程序通信性能的方法,设计了用于评价MPI作业加载方案的通信性能损失系数(CPLR)指标,基于模拟退火算法设计了优化加载方案的搜索算法,并对所提出的指标和算法进行了实现和测试。测试结果表明,经过优化加载后的MPI程序在通信性能上有一定程度的提高。

信息战电子对抗中大数据引导通信优化仿真

在信息战电子对抗中大数据通信技术优化的研究中,由于在电子对抗时,海量数据忽然涌入网络会造成通信缓慢甚至瘫痪,是对抗中主要影响通信的方式。传统的解决办法多为增加信道容量或者屏蔽入侵数据源,其思路还是以后发性、被动性为主,没有利用现有资源对数据进行通信引导,存在较大应用制约性。为解决上述问题,提出一种大数据引导通信优化模型。建立信息战电子对抗中通信模型,在引导通信数据进入合理空余信道,完成通信大数据的最大化传递。通过计算通信过程中的单频干扰信号,针对大数据信号进行滤波处理,降低通信数据的误码率,有效引到数据有序通过信道。实验结果表明,利用改进算法进行信息战电子对抗中大数据引导下通信优化处理,能够降低通信的丢包率、延时率和误码率,同时提高信道的吞吐量,满足信息战电子对抗的实际需求。

重叠网格CFD并行计算的通信优化研究

介绍了重叠网格并行计算主从对之间通信量最小化方法,通过迷路算法将主网格点进行分类,在保证计算正确的前提下将主从间通信量降至最小;在嵌套重叠情况下的通信时序控制方面,提出了重叠关系有向图避免通信等待和重复插值;实验结果表明该重叠网格通信优化处理方法能得到较理想的并行效率。

一种抗乘性噪声干扰的小区域GPS通信优化算法

研究小区域内的GPS准确通信问题.当GPS信号穿过电离层时,会受到电离层中大量电离子的影响,引起乘性噪声;在城市中心等高强度多径效应条件下,GPS信号也会受到乘性噪声干扰造成衰减.传统的GPS通信方法在受到乘性噪声干扰下造成GPS通信信号衰减,大幅降低了通信的鲁棒性.提出了一种基于马尔科夫的小区域内GPS通信优化算法.对采集的GPS信号进行粒子滤波处理,获取GPS信号传递过程中的退化程度,并对其进行补偿.根据马尔科夫相关理论,建立GPS通信模型,从而实现小区域内的GPS增强通信.实验结果表明,这种算法能够有效提高乘性噪声信号干扰下小区域GPS通信的准确性.

非稳定路径下传感器节点通信优化方法研究

在一些移动节点的传感器网络中,网络节点死亡后,节点之间的路径关系成动态变化,死亡节点会打乱原有的路径模型,传统的路径计算方法以静态节点为主,假设节点在短时间内处于静态。但是,一旦节点运动过快,这种假设就是错误的,导致节点之间无法建立稳定路径模型,通信效率低下。为了避免上述传统算法的缺陷,提出了一种协同多跳通信协议的非稳定路径下传感器节点通信优化方法。计算非稳定路径在传感器节点通信过程中需要消耗的能量,为传感器节点通信提供准确的数据基础。利用协同多跳通信协议,完成非稳定路径下传感器节点通信。实验结果表明,利用改进后的方法进行非稳定路径下传感器节点通信,可以减少通信过程中的总能耗,提高通信网络的可靠性,降低通信的时延性。

动态传感网络通信优化方法研究与仿真

研究动态传感网络中高效通信的优化问题。静态传感器网络中,主节点周围节点的数据转发量大,由于负载远大于其它节点承担的负载,导致位于主节点周围节点的能耗过早失效,从而影响整个传感器网络。传统方法采用动态传感器网络进行数据接收与转发,将查询信息注入传感器网路中,并得到感知信息。其它节点仍采用静态传感器网络原有的数据传输技术。由于在动态传感器网络中节点的移动性较强,导致其很难与传感器网络其它节点维持稳定的传输路径,造成通信不稳定。提出了一种sink路径选择算法的动态传感网络通信优化方法。对通信节点功率计算过程中的偏差进行补偿,为动态传感网络通信提供数据基础。根据动态传感网络通信过程中的能量关系和负载关系,能够完成动态传感网络通信优化处理。实验结果表明,利用改进算法能够提高动态传感网络通信的效率。

CC-NUMA并行系统通信优化的变换技术

减少通信开销是并行编译优化的主要目标之一 .该文针对具有 cache一致性的非一致存储访问并行系统 ( CC- NUMA)的特点 ,提出通过结合计算变换和数据变换 ,在统一的代数框架下对并行程序进行通信优化的策略和方法 .通过实验测试 。

大规模稀疏矩阵在并行应用中的通信优化研究

为了提高并行应用系统的效率,研究了针对大型稀疏矩阵的压缩通信问题。通过对矩阵压缩通信过程中矩阵稀疏度、网络带宽、处理器计算能力之间的关系进行定量分析,推导出稀疏度下界计算公式。通过对不同稀疏度情况下算法所取得的效率进行分析,总结出压缩通信中稀疏度与通信效率之间的函数关系。结合油藏数值模拟的应用实例,设计实现了稀疏矩阵的压缩通信算法。结果表明本算法在稀疏矩阵通信方面效率有明显的提高。

混合重叠网格通信优化算法

重叠网格技术广泛应用在复杂外型和运动边界问题的流场数值模拟中.本文在并行重叠网格隐式挖洞算法实现的基础上,提出了笛卡尔辅助网格和多块结构网格的混合重叠网格方法.通过笛卡尔辅助网格实现重叠网格洞边界和网格插值关系的快速建立.通过定义重叠区域网格权重、部件网格与背景网格绑定的方法,建立了混合网格的并行分配模式,有效减少重叠插值信息在各进程间的通信,实现计算负载和通信负载在各个进程的均匀分配.测试表明该方法可应用于数千万量级的重叠网格系统,可扩展至千核规模,高效的实现多个物体构成的复杂网格系统的重叠关系建立.

集群式战斗机移动通信优化方法研究与仿真

在集群式战斗机移动通信的过程中,mhgf直通模式导致在通信过程中会出现大量的随机干扰问题。传统的通信方法是为了解决干扰,采用了大容错的方法,但是不能很好解决容错性能和编码效率之间的矛盾,增加了通信负担。提出集群式战斗机移动通信优化方法,分析了集群式战斗机通信信号融合规则,依据战斗机视觉显著度模型的帧级、宏块级两级码率分配策略,实现战斗机视频编码码率的控制与分配,增强码率受到约束时显著度区域的主观战斗机通信信号质量,根据集群式战斗机通信信号在时域中波动稳定的性质,直接复制上一帧集群式战斗机信号对应位置的宏块,实现集群式战斗机移动通信优化。实验结果表明,通过所提方法进行集群式战斗机移动通信优化方法,可以极大的提高集群式战斗机的通信的效率,并且有效降低误码率。

CANOpen的PDO参数配置与通信优化

介绍了CAN总线与CANopen协议的关系,对CANopen的核心内容进行概述。对过程数据对象PDO的通信参数配置及优化问题进行了深入的讨论。

一种通信优化的多UUV协调算法仿真

研究多UUV间的快速通信方法。针对多UUV间通过水声通信进行交互信息时存在时延的问题,研究了在通信时滞下多UUV沿多条给定路径编队运动的控制器设计问题,提出了一种基于过程控制算法的通信优化方法。利用粒子滤波算法,对通信信号进行滤波处理,去除信号中的噪声,从而为通信优化提供准确的数据基础。利用过程控制网络,对通信数据进行快速的传输,从而实现通信优化处理。实验结果表明,利用本文算法进行通信优化处理,能够避免传统算法通信时延的缺陷,有效的提高了通信效率,取得了令人满意的结果。

移动自组通信网络的去噪通信优化过程分析

高空移动自组网络通信与地面不同,高空存在着较为严重的高空电离层引起的乘性噪声干扰。当前的去噪通信方法以频率为阀值,对噪声进行过滤,形式过于单一,没有充分利用高空节点布局的节点关系,仅仅通过频率进行信噪区分,导致通信效果不佳。提出节点度值评估的高空移动自组网络通信优化方法。通过Grover搜索方法计算操作与概率扩散矩阵,得到高空移动自组网络中各节点选择概率,将采集通信信号进行粒子滤波处理,得到信号在传递过程中的退化程度,并进行有效的补偿,根据马尔科夫理论,建立高空移动自组网络通信模型,实现了高空移动自组网络的通信优化。实验结果表明,提出的高空移动自组网络的通信优化方法精准度高,抗干扰性强,通信效果好。

基于OFDMA的D2D通信优化研究

正交频分多址OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access)是无线通信系统的标准,是一种多址技术。WiMax,LTE,都支持OFDMA。近些年来随着科技的不断发展和进步,该技术在通信领域中的应用也越来越广泛。文章将从OFDMA的角度针对终端间直接通信技术(D2D)分析通信优化的策略,以求更好地提升通信技术水平,促进通信技术的发展和进步。

基于区域图数据流分析的通信优化算法

减少通信开销对于并行化编译器生成高效的分布代码是非常重要的.首先提出了一个冗余并行执行模型(RPEM)作为通信优化算法生成的目标程序的执行模型,之后给出了区域图的概念和区域最大化算法,在最大化区域图的基础上进行数据流分析可以增大数据流分析粒度,提高分析的效率,同时也有助于通信的提前与合并.最后提出了一种基于区域图数据流分析的通信优化算法.该算法能够进行跨循环、跨过程的数据流分析,提高分析的精度,改善通信优化效果.实验结果表明,该算法对于通信量较大的程序能够有效地减少通信的次数和通信量,具有良好的可扩展性.

面向MapReduce计算的大规模集群通信优化

为了优化大规模集群运行MapReduce作业时的通信效率和减少shuffle数据传输量,首先采用存储局部性换取通信局部性的策略建立一个分布式协同数据映射模型;其次通过随机抽样和机器学习方法来提取作业数据的局部性特征,实现map计算数据的有效部署;最后,利用软件定义网络的全局灵活控制能力,优选通信链路好的节点并将计算任务映射到该类节点中。实验表明对于中间数据混洗密集类作业有较好的优化效果,通信延迟降低了4.3%~5.8%。该方案能减少shuffle流量和数据迁移延迟,并且适合各种调度策略和网络拓扑结构。