Самообучающаяся система для ускорения обучения гигантских нейросетей

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к автоматической оптимизации стратегий распределения данных позволяет значительно повысить эффективность обучения масштабных языковых моделей.

Основанный на принципах агентности, фреймворк ASAP позволяет оптимизировать производительность системы, рассматривая её не как статичную конструкцию, а как развивающуюся экосистему, где каждый компонент влияет на общую устойчивость и адаптивность.

В статье представлена ASAP – агентская система, предназначенная для автоматической оптимизации стратегий шардинга при обучении больших языковых моделей, позволяющая выявить и устранить узкие места, связанные с пропускной способностью HBM и коммуникационными издержками.

Оптимизация обучения больших языковых моделей (LLM) на распределенных системах сопряжена со значительными трудностями из-за сложности пространства параметров. В данной работе представлена система ‘ASAP: an Agentic Solution to Auto-optimize Performance of Large-Scale LLM Training’, представляющая собой многоагентный подход к автоматической оптимизации стратегий шардирования. Предложенная архитектура, объединяющая LLM-рассуждения с анализом производительности и базой знаний, позволяет автоматизировать диагностику узких мест и предлагать обоснованные конфигурации. Способна ли ASAP стать масштабируемым и прозрачным решением для AI-поддержки в области высокопроизводительного обучения LLM?

Эхо Масштаба: Узкие Места в Обучении LLM

Крупные языковые модели (LLM) становятся все более значимыми, однако их обучение ограничено коммуникационными издержками и нехваткой памяти. Эффективное распределение вычислительных ресурсов критически важно для масштабирования. Традиционные подходы к распараллеливанию, хотя и полезны, часто не раскрывают потенциал распределенных систем из-за проблем синхронизации и неравномерной нагрузки. Выявление и устранение узких мест необходимо для раскрытия возможностей LLM нового поколения. Инструменты профилирования важны, но требуют вдумчивой интерпретации: сложная система обречена на единую точку отказа.

ASAP: Агентное Самоуправление Оптимизацией

Для автоматической оптимизации обучения LLM предложен фреймворк ASAP, использующий агентный подход. Он направлен на автоматическое повышение производительности за счет интеллектуального выявления и устранения узких мест. Ключевым элементом ASAP является команда агентов: Координатор, Анализатор, Предлагающий и Шардированная Память. Каждый агент выполняет специализированную функцию, обеспечивая динамическую диагностику и генерацию стратегий оптимизации. LLM-рассуждения лежат в основе ASAP, позволяя системе адаптироваться к изменяющимся условиям обучения. Модульность обеспечивает гибкость и адаптивность к различным аппаратным конфигурациям и архитектурам моделей, повышая эффективность обучения.

Интеллектуальное Шардирование: Знание и Рассуждение

Агент Proposal использует рабочий процесс Retrieval-Augmented Generation (RAG) и всеобъемлющую Базу Знаний для выявления эффективных стратегий шардинга, анализируя сложные зависимости данных. Агент генерирует оптимизированные Конфигурации Шардинга, учитывая параллелизм данных, моделей и последовательностей, адаптируя стратегии к характеристикам рабочей нагрузки. Анализируя данные от Агента Analyzer – включая идентификацию узких мест HBM – Агент Proposal уточняет рекомендации. В экспериментах ASAP продемонстрировал 2.58-кратное увеличение пропускной способности для рабочих нагрузок, ограниченных коммуникациями, благодаря автоматическому выявлению и устранению узких мест. Шардированная Память обеспечивает сохранение контекста и адаптацию к изменяющимся рабочим нагрузкам.

Автоматизация Масштабирования: Путь к Устойчивому ИИ

Автоматизированные возможности оптимизации ASAP сокращают время и ресурсы, необходимые для обучения и развертывания LLM, ускоряя циклы итераций и повышая доступность передовых технологий ИИ. Предложенные конфигурации шардинга соответствовали решениям экспертов во всех трех сценариях, поддерживая 99,9% времени безотказной работы устройств. Значительное сокращение времени выполнения шага было достигнуто в рабочей нагрузке, ограниченной HBM, за счет оптимизированной конфигурации. Дальнейшие исследования будут направлены на расширение базы знаний, улучшение взаимодействия агентов и изучение новых стратегий шардинга. Адаптируемость фреймворка позиционирует его как ключевой фактор масштабирования LLM до беспрецедентных уровней производительности и сложности: всякая система, как и живой организм, способна к самовосстановлению, если ей предоставить пространство для роста.

Представленная работа демонстрирует подход к автоматической оптимизации обучения больших языковых моделей, что неизбежно связано с поиском баланса между различными параметрами конфигурации. Система ASAP, предлагаемая авторами, стремится к адаптации стратегий шардинга, реагируя на возникающие узкие места, такие как ограничения пропускной способности HBM или накладные расходы на связь. Это напоминает о словах Ады Лавлейс: «Я верю, что двигатель может делать все, что мы можем придумать, если мы только сможем правильно его запрограммировать». В данном контексте, «двигатель» – это процесс обучения, а «программирование» – автоматизированный поиск оптимальных конфигураций, позволяющих обойти ограничения и раскрыть потенциал системы. Оптимизация, таким образом, предстаёт не как статичная настройка, а как непрерывный процесс адаптации к меняющимся условиям, что соответствует взгляду на системы как на развивающиеся экосистемы, а не как статичные инструменты.

Что дальше?

Представленная работа, стремясь автоматизировать оркестровку шардинга для обучения масштабных языковых моделей, лишь слегка отодвигает горизонт неизбежного. Каждая новая архитектура обещает свободу от ручного управления, пока не потребует DevOps-жертвоприношений. ASAP, как и любой агент, действует в рамках заданных ограничений, и истинный вызов заключается не в автоматизации текущих узких мест – HBM, коммуникационные издержки – а в предвидении тех, что ещё не проявились. Системы — это не инструменты, а экосистемы; их нельзя построить, только вырастить.

В будущем, вероятно, мы увидим смещение акцента от оптимизации конкретных параметров шардинга к разработке самоадаптирующихся систем, способных к непрерывному обучению и эволюции в ответ на меняющиеся аппаратные и программные ландшафты. Но стоит помнить: порядок — просто временный кэш между сбоями. Реальная проблема не в достижении пиковой производительности, а в создании устойчивых к хаосу систем, способных к грациозному восстановлению после неизбежных сбоев.

Истинный прогресс не измеряется в процентах прироста скорости, а в уменьшении стоимости управления сложностью. В конечном счете, ценность любой автоматизации заключается в том, чтобы освободить ресурсы для решения задач, которые машины решить не могут – для творчества, для исследований, для поиска тех самых узких мест, которые ещё предстоит обнаружить.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.03844.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-08 19:01

🚀 Квантовые новости